Какво е симулация на Монте Карло и защо ни е нужна?
Анализаторите могат да оценят възможната възвръщаемост на портфейла по много начини. Историческият подход, който е най-популярен, отчита всички възможности, които вече са се случили. Въпреки това инвеститорите не трябва да се спират на това. Методът Монте Карло е стохастичен (произволно вземане на извадки от входовете) за решаване на статистически проблем, а симулацията е виртуално представяне на проблем. Симулацията в Монте Карло комбинира двете, за да ни предостави мощен инструмент, който ни позволява да получим разпределение (масив) от резултати за всеки статистически проблем с многобройни данни, извадени отново и отново. (За повече информация вижте: Стохастика: Точен индикатор за покупка и продажба .)
Демостифицирана симулация на Монте Карло
Симулациите в Монте Карло могат да се разберат най-добре, като се мисли за човек, който хвърля зарове. Новак комарджия, който играе глупости за първи път, няма никаква представа какви са шансовете да хвърлят шестица във всяка комбинация (например четири и две, три и три, едно и пет). Какви са шансовете за търкаляне на две тройки, известни още като "твърда шестица"? Хвърлянето на заровете много пъти, в идеалния случай няколко милиона пъти, би осигурило представително разпределение на резултатите, което ще ни каже колко вероятно една ролка от шест ще бъде твърда шестица. В идеалния случай би трябвало да провеждаме тези тестове ефективно и бързо, което е точно това, което предлага симулация на Монте Карло.
Цените на активите или бъдещите стойности на портфейлите не зависят от ролките на зарчетата, но понякога цените на активите наподобяват случайна разходка. Проблемът с разглеждането само на историята е, че тя представлява в действителност само една ролка или вероятен резултат, който може или не може да бъде приложим в бъдеще. Симулация в Монте Карло отчита широк спектър от възможности и ни помага да намалим несигурността. Симулация в Монте Карло е много гъвкава; тя ни позволява да варираме предположенията за риск при всички параметри и по този начин да моделираме набор от възможни резултати. Може да се сравнят множество бъдещи резултати и да се персонализира моделът към различни активи и портфейли, които се разглеждат. (За повече информация вижте: Намерете правилния комплект с вероятностните разпределения .)
Приложения на симулация на Монте Карло във финансите
Симулацията в Монте Карло има многобройни приложения във финансите и други области. Монте Карло се използва в корпоративните финанси за моделиране на компоненти от паричния поток на проекти, които са засегнати от несигурността. Резултатът е диапазон от нетни настоящи стойности (NPVs), заедно с наблюдения върху средния NPV на анализираната инвестиция и нейната нестабилност. По този начин инвеститорът може да прецени вероятността NPV да бъде по-голяма от нула. Монте Карло се използва за ценообразуване на опции, където се генерират множество произволни пътища за цената на базовия актив, всеки от които има свързано изплащане. След това тези изплащания се дисконтират обратно до настоящето и се осредняват, за да се получи опционалната цена. По подобен начин се използва за ценообразуване на ценни книжа с фиксиран доход и деривати на лихвените проценти. Но симулацията в Монте Карло се използва най-широко в управлението на портфейла и личното финансово планиране. (За повече информация вижте: Решения за капиталови инвестиции - увеличаване на паричните потоци .)
Симулация и управление на портфейли в Монте Карло
Симулация в Монте Карло позволява на анализатора да определи размера на портфейла, необходим при пенсиониране, за да поддържа желания начин на пенсиониране и други желани подаръци и завещания. Тя е фактор за разпределение на процентите на реинвестиране, проценти на инфлация, възвръщаемост на активите, данъчни ставки и дори възможни срокове на живот. Резултатът е разпределение на размерите на портфейла с вероятността да се поддържат желаните от клиента нужди за разходи.
След това анализаторът използва симулацията в Монте Карло, за да определи очакваната стойност и разпределението на портфейл към датата на пенсиониране на собственика. Симулацията позволява на анализатора да направи многопериоден оглед и фактор в зависимостта на пътя; стойността на портфейла и разпределението на активите за всеки период зависи от възвръщаемостта и нестабилността през предходния период. Аналитикът използва различни разпределения на активи с различна степен на риск, различни корелации между активите и разпределение на голям брой фактори - включително спестяванията за всеки период и датата на пенсиониране - за да стигне до разпределение на портфейли заедно с вероятността за пристигане при желаната стойност на портфейла при пенсиониране. Различните разходни норми и живот на клиента могат да бъдат взети предвид, за да се определи вероятността клиентът да изтече средства (вероятността от риск от разруха или дълголетие) преди смъртта им.
Профилът на риска и възвръщаемостта на клиента е най-важният фактор, влияещ върху решенията за управление на портфейла. Необходимите доходи на клиента са функция на нейните цели за пенсиониране и разходване; нейният рисков профил се определя от способността и желанието й да поема рискове. По-често от желаното желаната възвръщаемост и рисковият профил на клиента не са в синхрон един с друг. Например, нивото на риск, приемливо за клиент, може да направи невъзможно или много трудно да постигне желаната възвръщаемост. Освен това може да е необходима минимална сума преди пенсиониране, за да постигне целите на клиента, но начинът на живот на клиента не би позволил спестяванията или клиентът може да не иска да го промени.
Нека разгледаме пример за млада работеща двойка, която работи много усърдно и води разкошен начин на живот, включително скъпи празници всяка година. Те имат за цел пенсиониране да харчат 170 000 долара годишно (приблизително 14 000 долара на месец) и да оставят имоти на 1 милион долара на децата си. Анализатор провежда симулация и установява, че спестяванията им за период са недостатъчни за изграждане на желаната стойност на портфейла при пенсиониране; обаче е постижимо, ако разпределението на запасите с малки капитали се удвои (до 50 до 70 процента от 25 до 35 процента), което значително ще увеличи риска им. Нито една от горните алтернативи (по-големи спестявания или повишен риск) не е приемлива за клиента. По този начин, анализаторът включва други корекции, преди отново да стартира симулацията. анализаторът забавя пенсионирането си с две години и намалява месечните си разходи след пенсиониране до 12 500 долара. Полученото разпределение показва, че желаната стойност на портфейла е постижима чрез увеличаване на разпределението на акции с малки капитали само с 8 процента. С наличната представа аналитикът съветва клиентите да забавят пенсионирането и да намалят разходите си незначително, с което двойката е съгласна. (За повече информация вижте: Планиране на пенсионирането ви с помощта на симулацията в Монте Карло .)
Долната линия
Симулация в Монте Карло позволява на анализаторите и съветниците да преобразуват шансовете за инвестиции в избор. Предимството на Монте Карло е неговата способност да определя в диапазон от стойности за различни входове; това е и най-големият му недостатък в смисъл, че предположенията трябва да бъдат справедливи, тъй като продукцията е толкова добра, колкото вложените. Друг голям недостатък е, че симулацията в Монте Карло има тенденция да подценява вероятността от екстремни събития на мечки като финансова криза. Всъщност експертите твърдят, че симулация като Монте Карло не е в състояние да повлияе на поведенческите аспекти на финансите и ирационалността, проявени от пазарните участници. Той обаче е полезно средство за съветници.
