Моделът Монте Карло позволява на изследователите да провеждат множество изпитвания и да определят всички потенциални резултати от събитие или инвестиция. Заедно те създават вероятностно разпределение или оценка на риска за дадена инвестиция или събитие.
Анализът на Монте Карло е многовариантна техника на моделиране. Всички многовариантни модели могат да се смятат за сложни „ами ако?“ сценарии. Изследователските анализатори ги използват за прогнозиране на инвестиционните резултати, за разбиране на възможностите около техните инвестиционни експозиции и за по-добро намаляване на рисковете. При метода на Монте Карло резултатите се сравняват с толерантността към риска. Това помага на мениджъра да реши дали да продължи инвестицията или проекта.
Кой използва многомерни модели
Потребителите на многовариантни модели променят стойността на множество променливи, за да установят потенциалното им въздействие върху проекта, който се оценява.
Моделите се използват от финансови анализатори за оценка на паричните потоци и нови идеи за продукти. Портфейлните мениджъри и финансовите съветници ги използват за определяне на въздействието на инвестициите върху изпълнението и риска на портфейла. Застрахователните компании ги използват за оценка на потенциала за рекламации и за ценовите политики. Някои от най-известните многовариантни модели са тези, използвани за оценка на опциите за акции. Многомерните модели също помагат на анализаторите да определят истинските драйвери на стойност.
За анализа на Монте Карло
Анализът на Монте Карло е кръстен на княжеството, прочуто със своите казина. При хазартните игри са известни всички възможни резултати и вероятности, но при повечето инвестиции набор от бъдещи резултати не е известен.
От аналитика зависи да определи резултатите и вероятността те да се появят. При моделирането в Монте Карло аналитикът провежда множество изпитвания, понякога хиляди от тях, за да определи всички възможни резултати и вероятността те да се проведат.
Анализът на Монте Карло е полезен, тъй като много инвестиционни и бизнес решения се вземат въз основа на един резултат. С други думи, много анализатори извеждат един възможен сценарий и след това го сравняват с различните препятствия, за да решат дали да продължат.
Повечето предварителни оценки започват с основен случай. Като въведе предположението за най-висока вероятност за всеки фактор, анализаторът може да получи резултата с най-голяма вероятност. Обаче вземането на каквито и да било решения въз основа на основен случай е проблематично и създаването на прогноза само с един резултат е недостатъчно, защото не казва нищо за други възможни стойности, които биха могли да възникнат.
Освен това не се казва нищо за много реалния шанс действителната бъдеща стойност да е нещо различно от прогнозата за основния случай. Невъзможно е да се защити срещу отрицателно събитие, ако драйверите и вероятностите за тези събития не се изчислят предварително.
Създаване на модела
Веднъж проектиран, изпълнението на модел на Монте Карло изисква инструмент, който ще избира произволно стойности на фактор, които са свързани с определени предварително определени условия. Като провежда редица изпитвания с променливи, ограничени от собствените им независими вероятности за възникване, анализаторът създава разпределение, което включва всички възможни резултати и вероятностите, че те ще се появят.
На пазара има много генератори на произволни числа. Двата най-разпространени инструмента за проектиране и изпълнение на модели на Монте Карло са @ Risk и Crystal Ball. И двете от тях могат да се използват като добавки за електронни таблици и позволяват включването на случайни извадки в установени модели на електронни таблици.
Изкуството в разработването на подходящ модел на Монте Карло е да се определят правилните ограничения за всяка променлива и правилната връзка между променливите. Например, тъй като диверсификацията на портфейла се основава на корелацията между активите, всеки модел, разработен за създаване на очаквани стойности на портфейла, трябва да включва корелацията между инвестициите.
За да изберете правилната дистрибуция за променлива, трябва да разберете всяка от възможните налични дистрибуции. Например, най-често срещаното е нормално разпределение, известно още като крива на звънеца .
При нормално разпределение всички събития са равномерно разпределени около средната стойност. Средната е най-вероятното събитие. Естествените явления, височината на хората и инфлацията са някои примери за влагане, които обикновено се разпределят.
При анализа на Монте Карло генератор на произволни числа избира произволна стойност за всяка променлива в рамките на ограниченията, зададени от модела. След това произвежда разпределение на вероятността за всички възможни резултати.
Стандартното отклонение на тази вероятност е статистика, която обозначава вероятността действителният резултат да бъде оценен ще бъде нещо различно от средното или най-вероятното събитие. Ако приемем, че обикновено се разпределя вероятностното разпределение, приблизително 68% от стойностите ще попаднат в едно стандартно отклонение от средната стойност, около 95% от стойностите ще попаднат в две стандартни отклонения, а около 99, 7% ще лежат в рамките на три стандартни отклонения от средната стойност, Това е известно като „правило 68-95-99.7“ или „емпирично правило“.
Кой използва метода
Анализите в Монте Карло се извършват не само от финансови специалисти, но и от много други бизнеси. Това е инструмент за вземане на решения, който предполага, че всяко решение ще има известно влияние върху общия риск.
Всеки индивид и институция имат различна толерантност към риска. Поради това е важно да се изчисли рискът от всяка инвестиция и да се сравни с толеранса на риска за индивида.
Разпределенията на вероятностите, произведени от модел на Монте Карло, създават картина на риска. Тази картина е ефективен начин да предадете резултатите на други хора, като началници или бъдещи инвеститори. Днес много сложни модели на Монте Карло могат да бъдат проектирани и изпълнени от всеки, който има достъп до персонален компютър.
