什麼是隨機建模？
隨機建模是一種財務模型，用於幫助做出投資決策。這種類型的建模使用隨機變量來預測不同條件下各種結果的概率。
隨機建模提供數據並預測結果，從而解釋一定程度的不可預測性或隨機性。許多行業的公司可以採用隨機建模來改進其業務實踐並提高盈利能力。在金融服務領域，規劃者、分析師和投資組合經理使用隨機模型來管理其資產和負債並優化其投資組合。
要點
- 隨機建模使用隨機變量預測不同條件下各種結果的概率。
- 隨機建模提供數據並預測結果，從而解釋一定程度的不可預測性或隨機性。
- 在金融服務領域，規劃者、分析師和投資組合經理使用隨機模型來管理其資產和負債並優化其投資組合。
- 隨機建模的反面是確定性建模，對於一組特定的輸入，每次都會給出相同的精確結果。
- 蒙特卡羅模擬是隨機模型的一個例子；它可以根據個股收益的概率分佈模擬投資組合的表現。
瞭解隨機建模：恆定與可變
要理解隨機建模的概念，將其與相反的確定性建模進行比較會有所幫助。
確定性建模產生恆定的結果
無論您重新計算模型多少次，確定性建模都會爲特定的輸入集提供相同的精確結果。這裏，數學屬性是已知的。它們都不是隨機的，並且只有一組特定值，並且問題只有一個答案或解決方案。對於確定性模型，不確定因素位於模型外部。
隨機建模產生可變的結果
另一方面，隨機建模本質上是隨機的，模型中內置了不確定因素。該模型會產生許多答案、估計和結果，例如向複雜的數學問題添加變量，以瞭解它們對解決方案的不同影響。然後，在不同的場景下，相同的過程會重複多次。
誰使用隨機建模？
隨機建模應用於世界各地的各種行業。例如，保險業在很大程度上依賴隨機模型來預測公司資產負債表在未來某個特定點的情況。其他依賴隨機模型的部門、行業和學科包括股票投資、統計學、語言學、生物學和量子物理學。
隨機模型包含隨機變量，可在不同條件下產生許多不同的結果。
金融服務中隨機建模的示例
隨機投資模型試圖預測價格、資產回報率 (ROA) 和資產類別（例如債券和股票）隨時間的變化。蒙特卡羅模擬是隨機模型的一個例子；它可以根據個股收益的概率分佈模擬投資組合的表現。隨機投資模型可以是單資產或多資產模型，可用於財務規劃、優化資產負債管理（ALM）或資產配置；它們也用於精算工作。
財務決策的關鍵工具
隨機建模在金融領域的意義是廣泛而深遠的。在選擇投資工具時，能夠在多種因素和條件下查看各種結果至關重要。在某些行業，公司的成敗甚至可能取決於它。
在瞬息萬變的投資世界中，新的變量隨時可能發揮作用，這可能會極大地影響選股者的決策。因此，財務專業人士經常運行隨機模型數百甚至數千次，這提供了許多潛在的解決方案來幫助制定目標決策。
隨機模型常見問題解答
隨機模型和確定性模型有什麼區別？
與針對一組特定輸入產生相同精確結果的確定性模型不同，隨機模型則相反。該模型呈現數據並預測結果，從而解釋了一定程度的不可預測性或隨機性。
隨機模型中的大量變化意味着什麼？
隨機模型是根據波動性和變異性計算和預測結果；隨機模型中的變化越大，反映在輸入變量的數量上。
什麼是隨機事件的例子？
蒙特卡羅模擬是隨機模型的一個例子；它可以根據個股收益的概率分佈模擬投資組合的表現。
隨機和概率有什麼區別？
它們通常被認爲是彼此的同義詞。隨機性可以被認爲是隨機事件，而概率性則源自概率。