Was ist stochastische Modellierung?
Die stochastische Modellierung ist eine Form des Finanzmodells, mit dessen Hilfe Anlageentscheidungen getroffen werden. Diese Art der Modellierung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen unter Verwendung von Zufallsvariablen.
Die stochastische Modellierung präsentiert Daten und prognostiziert Ergebnisse, die einen bestimmten Grad an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit ausmachen. Unternehmen in vielen Branchen können stochastische Modelle einsetzen, um ihre Geschäftspraktiken zu verbessern und die Rentabilität zu steigern. Im Finanzdienstleistungssektor verwenden Planer, Analysten und Portfoliomanager die stochastische Modellierung, um ihre Vermögenswerte und Verbindlichkeiten zu verwalten und ihre Portfolios zu optimieren.
Grundlegendes zur stochastischen Modellierung: Konstante versus veränderbar
Um das Konzept der stochastischen Modellierung zu verstehen, hilft es, es mit seiner entgegengesetzten, deterministischen Modellierung zu vergleichen.
Deterministische Modellierung führt zu konstanten Ergebnissen
Durch deterministische Modellierung erhalten Sie die gleichen exakten Ergebnisse für eine bestimmte Gruppe von Eingaben, unabhängig davon, wie oft Sie das Modell neu berechnen. Hier sind die mathematischen Eigenschaften bekannt. Keiner von ihnen ist zufällig und es gibt nur einen Satz spezifischer Werte und nur eine Antwort oder Lösung für ein Problem. Bei einem deterministischen Modell liegen die unsicheren Faktoren außerhalb des Modells.
Die stochastische Modellierung führt zu veränderlichen Ergebnissen
Andererseits ist die stochastische Modellierung von Natur aus zufällig, und die unsicheren Faktoren sind in das Modell eingebaut. Das Modell liefert viele Antworten, Schätzungen und Ergebnisse - wie das Hinzufügen von Variablen zu einem komplexen mathematischen Problem -, um deren unterschiedliche Auswirkungen auf die Lösung zu untersuchen. Der gleiche Vorgang wird dann in verschiedenen Szenarien mehrmals wiederholt.
Wer nutzt die stochastische Modellierung?
Die stochastische Modellierung wird weltweit in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. Die Versicherungsbranche beispielsweise verlässt sich stark auf stochastische Modelle, um vorherzusagen, wie die Unternehmensbilanzen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft aussehen werden. Andere Sektoren, Branchen und Disziplinen, die von der stochastischen Modellierung abhängen, umfassen Aktienanlagen, Statistik, Linguistik, Biologie und Quantenphysik.
Ein stochastisches Modell enthält Zufallsvariablen, um unter verschiedenen Bedingungen viele verschiedene Ergebnisse zu erzielen.
Ein Beispiel für die stochastische Modellierung in Finanzdienstleistungen
Wie es in der Investmentbranche eingesetzt wird
Stochastische Anlagemodelle versuchen, die Schwankungen von Preisen, Renditen (ROA) und Anlageklassen wie Anleihen und Aktien im Zeitverlauf vorherzusagen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell. es kann simulieren, wie sich ein Portfolio auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen entwickeln kann. Stochastische Anlagemodelle können entweder Einzelanlagen- oder Mehranlagenmodelle sein und für die Finanzplanung verwendet werden, um das Asset-Liability-Management (ALM) oder die Asset-Allokation zu optimieren. Sie werden auch für versicherungsmathematische Arbeiten eingesetzt.
Ein zentrales Instrument für die finanzielle Entscheidungsfindung
Die Bedeutung der stochastischen Modellierung im Finanzwesen ist umfangreich und weitreichend. Bei der Auswahl von Anlageinstrumenten ist es wichtig, eine Vielzahl von Ergebnissen unter verschiedenen Faktoren und Bedingungen anzeigen zu können. In einigen Branchen hängt der Erfolg oder Niedergang eines Unternehmens möglicherweise sogar davon ab.
In der sich ständig verändernden Welt des Investierens können jederzeit neue Variablen ins Spiel kommen, die die Entscheidungen eines Stock-Pickers enorm beeinflussen können. Daher führen Finanzprofis häufig hunderte oder sogar tausende Male stochastische Modelle aus, die zahlreiche mögliche Lösungen bieten, um gezielte Entscheidungen zu treffen.
