Monte Carlo Simülasyonu Nedir ve Neden Monte Carlo Simülasyonuna İhtiyacım Var?

Analistler olası portföy getirilerini bir çok yönden değerlendirebilirler. En popüler olan tarihsel yaklaşım şimdiye kadar yaşanmış olan tüm olasılıkları göz önüne alır. Bununla birlikte, yatırımcılar bu konuda durmamalıdır. Monte Carlo yöntemi, istatistiksel bir problemi çözmek için stokastik (rasgele bir girdi örneklemesi) metodudur ve bir simülasyon bir problemin sanal bir temsilidir. Monte Carlo simülasyonu, sayısız girdinin tekrar tekrar örneklendiği herhangi bir istatistiksel problem için bir sonuç dağılımı (dizi) elde etmemizi sağlayan güçlü bir araç vermek için ikisini birleştiriyor. (Daha fazla bilgi için, bkz. Stokastik: Doğru Bir Al ve Satım Göstergesi .

Monte Carlo Simülasyonu Demystified

Monte Carlo simülasyonları, zar atan bir kişiyi düşünerek en iyi anlaşılabilir. İlk defa craps oynayan bir acemi kumarbaz, herhangi bir kombinasyonda altı (örneğin, dört, iki, üç ve üç, bir ve beş) atma olasılığının hiçbir fikrine sahip olmayacaktır. "Sert zırh" olarak da bilinen iki üçlü yuvarlama ihtimali nedir? Zarları defalarca, ideal olarak birkaç milyon kez atmak, sonuçların temsili dağılımını verecektir ve bu da, altılık bir rulonun ne kadar zor bir altı olacağını bize gösterecektir. İdeal olarak, bu testleri etkin ve hızlı bir şekilde yürütmeliyiz; tam da Monte Carlo simülasyonunun sunduğu budur.

Varlık fiyatları veya portföylerin gelecekteki değerleri zarların rulolarına bağlı değildir, ancak bazen varlık fiyatları rastgele bir yürüyüş benzemektedir. Geçmişe bakma ile ilgili problem, aslında, ileride uygulanabilecek veya olmayacak bir tekerleği veya muhtemel sonucu temsil etmesidir. Bir Monte Carlo simülasyonu çok çeşitli olasılıkları göz önüne alır ve belirsizliği azaltmamıza yardımcı olur. Bir Monte Carlo simülasyonu çok esnektir; tüm parametreler altında risk varsayımlarını değiştirmemize ve sonuç olarak bir dizi olası sonuç modellememize izin verir. Bir çok gelecekteki sonuçlarını karşılaştırabilir ve modeli gözden geçirilmekte olan çeşitli varlıklara ve portföylere uyarlayabilirsiniz. (Daha fazla bilgi için, bkz: Olasılık Dağılımları ile Doğru Uyumu Bulun .)

Finansta Monte Carlo Simülasyon Uygulamaları:

Monte Carlo simülasyonu, finans ve diğer alanlarda çok sayıda uygulamaya sahiptir. Monte Carlo, belirsizlikten etkilenen proje nakit akışının bileşenlerini modellemek için şirket finansında kullanılır. Sonuç, net mevcut değerler (NPV) aralığı ve analiz altındaki yatırımın ortalama NPV'siyle ilgili gözlemleri ve volatilitesidir. Yatırımcı, NPV'nin sıfırdan büyük olasılığını tahmin edebilir.Monte Carlo, altta yatan bir varlığın fiyatı için sayısız rasgele yolların üretildiği, her biri ilgili bir kazanç oranına sahip olan opsiyon fiyatlandırması için kullanılır. Bu ödemeler daha sonra, bugüne indirgenir ve opsiyon fiyatını elde etmek için ortalaması alınır. Benzer şekilde, sabit getirili menkul kıymetler ve faiz oranı türevleri için fiyatlandırma yapılır. Ancak Monte Carlo simülasyonu, portföy yönetimi ve kişisel finansal planlamada en yaygın şekilde kullanılır. Monte Carlo Simülasyonu ve Portföy Yönetimi: Monte Carlo simülasyonu, bir analistin, portföyün ihtiyaç duyduğu portföyün boyutunu belirlemesine olanak tanır (Daha fazla bilgi için bkz.

Sermaye Yatırım Kararları - Artımlı Nakit Akımları

arzulanan emeklilik yaşam tarzını ve arzulanan diğer hediye ve mirasları desteklemek için emeklilik. Yeniden yatırım oranları, enflasyon oranları, varlık sınıfı getirileri, vergi oranları ve hatta ömür boyu dağılımı üzerinde etkili oluyor. Sonuç, müşterinin arzulanan harcama ihtiyaçlarını destekleme ihtimalleri ile portföy boyutlarının bir dağılımıdır.

Analist, daha sonra, bir portföyün sahibinin emeklilik tarihinde beklenen değerini ve dağıtımını belirlemek için Monte Carlo simülasyonunu kullanıyor. Simülasyon, analiste çok dönemli bir bakış açısı ve yol bağımlılığını faktörlendirir; her dönemdeki portföy değeri ve varlık dağılımı bir önceki dönemde getiri ve oynaklığa bağlıdır. Analist, portföy dağılımına varmak için farklı risk derecelerine, varlıkların farklı korelasyonlarına ve her bir dönemde tasarruflar ve emeklilik tarihleri ​​dahil olmak üzere çok sayıda faktör dağılımı ile çeşitli varlık tahsisatları kullanır emeklilikte arzulanan portföy değeri. Müşterilerin farklı harcama oranları ve ömürleri, müşterilerin ölümlerinden önce para harcamaları olasılığını (harabe veya uzun ömür riski olasılığı) belirlemek için dikkate alınabilir.

Müşterinin risk ve getiri profili, portföy yönetimi kararlarını etkileyen en önemli faktördür. Müşterinin geri dönüşü, emekliliğinin ve harcama hedeflerinin bir fonksiyonudur; onun risk profili onun yetenek ve risk almak için istekli tarafından belirlenir. Çoğu durumda, müşterilerin getiri ve risk profilleri birbirleriyle senkronize değildir; Örneğin, kabul edilebilir risk düzeyi, arzulanan geri dönüşün gerçekleşmesini imkansız veya zorlaştırıyor olabilir. Ayrıca, hedeflerine ulaşmak için emeklilik öncesi minimum bir miktar gerekebilir ve müşterilerin yaşam tarzı tasarruflara izin vermez veya onu değiştirmeye gönülsüz olabilir.

Her yıl pahalı tatiller de dahil olmak üzere çok çalışkan ve lüks bir yaşam tarzına sahip olan genç bir çalışan çiftin bir örneğini düşünelim. Onların emeklilik hedefi yılda 170.000 $ harcıyor (yaklaşık 14.000 $ / ay) ve çocuklarına 1 milyon dolarlık bir arazi bırakıyor. Bir analist, bir simülasyon yürütür ve dönem başına tasarruflarının arzulanan portföy değerini emeklilik döneminde oluşturmak için yetersiz olduğunu bulur; Bununla birlikte, küçük ölçekli hisse senetlerine tahsisat iki katına çıkarsa (% 50 -% 70 -% 25 -% 35), bu da risklerini önemli ölçüde artıracak ise başarılabilir.Yukarıdaki alternatiflerden hiçbiri (yüksek tasarruf veya artan risk) müşteri için kabul edilebilir. Böylece analist, diğer ayarlamalara simülasyon yapmadan önce tekrar etmenize neden olur. Emekliliğini 2 yıl erteliyor ve emeklilik sonrası aylık harcamalarını 12,500 dolara düşürüyor. Elde edilen dağılım, istenen portföy değerinin küçük ölçekli sermayeye% 8 oranında artırılmasıyla elde edilebileceğini gösteriyor. Mevcut bilgilere dayanarak, müşterileri emekliliği ertelemek ve harcamanın marjinal olarak azaltılmasını önermektedir. Alt çizgi Monte Carlo simülasyonu, analistlere ve danışmanlara yatırım şansını seçime dönüştürme imkanı verir (Daha fazla bilgi için bkz.

Emekliliğinizi Monte Carlo Simülasyonu

ile Planlama.). Monte Carlo'nun avantajı, çeşitli girdiler için çeşitli değerler üretebilme yeteneğidir; bu aynı zamanda varsayımların adil olması gerektiği anlamındaki en büyük dezavantajıdır, çünkü çıktı sadece girdiler kadar iyidir. Bir başka büyük dezavantaj ise, Monte Carlo simülasyonu, konfor için çok sıklaşılan bir finansal kriz gibi aşırı ayı olaylarının olasılığını hafife alma eğiliminde olmasıdır. Aslında uzmanlar, Monte Carlo gibi bir simülasyonun, finansın davranışsal yönlerini ve piyasa katılımcılarının sergilediği mantıksızlığı etkilemeyeceğini savunuyorlar. Bununla birlikte, akıllı soruları sormaya ihtiyaç duyan danışmanların emrindeki güçlü bir hizmetkârdır.