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随机建模_Stochastic Modeling

什么是随机建模？​

随机建模是一种金融模型，用于帮助做出投资决策。此类建模通过使用随机变量，预测在不同条件下各种结果的可能性。

随机建模呈现数据并预测结果，考虑了一定程度的不可预测性或随机性。许多行业的公司可以利用随机建模来改善业务实践并提高盈利能力。在金融服务领域，规划师、分析师和投资组合经理利用随机建模来管理资产与负债，并优化其投资组合。

主要要点​

  • 随机建模使用随机变量预测在不同条件下各种结果的概率。
  • 随机建模呈现数据并预测考虑某些不确定性或随机性的结果。
  • 在金融服务领域，规划师、分析师和投资组合经理利用随机建模来管理资产和负债，并优化其投资组合。
  • 随机建模的对立面是确定性建模，它在特定输入条件下每次都能得出相同的结果。
  • 蒙特卡罗模拟是随机模型的一个例子；它可以模拟基于个股收益概率分布下投资组合的表现。

理解随机建模：常量与可变​

要理解随机建模的概念，将其与对立的确定性建模进行比较会有所帮助。

确定性建模对于特定输入条件无论计算多少次都能得出完全相同的结果。此处，数学性质是已知的，所有值都是明确的，仅有一个特定的值集和一个问题的答案或解答。而在确定性模型中，不确定的因素是在模型之外。

相对而言，随机建模是固有随机的，不确定因素被内置在模型中。模型产生多个答案、估算和结果——类似于在复杂数学问题中添加变量——以观察这些变量对解决方案的不同影响。相同的过程在各种情景下重复多次。

谁在使用随机建模？​

随机建模在全球各个行业中都有应用。例如，保险行业在很大程度上依赖随机建模来预测公司资产负债表在未来某一时刻的情况。其他依赖随机建模的领域还包括股票投资、统计学、语言学、生物学和量子物理学。

重要提示： 随机模型通过引入随机变量，在不同条件下产生多种不同的结果。

随机建模在金融服务中的一个实例​

随机投资模型试图预测资产价格、资产收益率（ROA）和资产类别（如债券和股票）随时间的变化。蒙特卡罗模拟是随机模型的一个例子；它可以模拟基于个股收益概率分布下投资组合的表现。

随机投资模型可以是单一资产或多资产模型，常用于财务规划、优化资产负债管理（ALM）或资产配置；它们也用于精算工作。

金融决策中的关键工具​

随机建模在金融中的重要性广泛而深远。在选择投资工具时，能够在多重因素和条件下看到多种结果至关重要。在某些行业，一家公司的成败甚至可能与之息息相关。

在不断变化的投资世界中，新变量可能随时出现，并可能极大地影响股票选择者的决策。因此，金融专业人士往往会将随机模型运行数百次甚至数千次，从而提供众多潜在解决方案以帮助目标决策。

随机模型与确定性模型的区别是什么？​

与在特定输入条件下产生相同结果的确定性模型不同，随机模型则正好相反。该模型呈现的数据和预测的结果考虑了某种程度的不确定性或随机性。

随机模型中大量变异意味着什么？​

随机模型主要是通过波动性和变异性来计算和预测结果。随机模型中的变异更多体现在输入变量的数量上。

随机事件的例子是什么？​

蒙特卡罗模拟是随机模型的一个例子。它可以模拟基于个股收益概率分布下投资组合的表现。

随机和概率的区别是什么？​

它们通常被视为同义词。随机可以被看作是一种随机事件，而概率则源自概率。

结论​

随机建模用于帮助做出投资决策。这种金融模型通过使用随机变量，预测在不同条件下各种结果的概率。