Co je simulace Monte Carlo?

Simulace Monte Carlo je matematický model pro výpočet pravděpodobnosti konkrétního výsledku náhodným testováním nebo vzorkováním široké škály scénářů a proměnných. Simulace, které poprvé použil matematik Stanilaw Ulam, který pracoval na projektu Manhattan během druhé světové války, poskytují analytikům cestu k obtížným rozhodnutím a řešení složitých problémů, které mají více oblastí nejistoty. Simulace Monte Carlo, pojmenovaná po kasinu osídleném v Monaku, používá historické statistické údaje ke generování milionů různých finančních výsledků náhodným vkládáním komponent do každého běhu, které mohou ovlivnit konečný výsledek, jako jsou návratnost účtu, volatilita nebo korelace. Jakmile jsou scénáře formulovány, metoda počítá šance na dosažení konkrétního výsledku. Na rozdíl od standardních analýz finančního plánování, které využívají dlouhodobé průměry a odhady budoucího růstu nebo úspor, může simulace Monte Carlo, která je k dispozici v softwaru a webových aplikacích, poskytnout realističtější způsob zpracování proměnných a měření pravděpodobnosti finančního rizika nebo odměny.

Metody Monte Carlo se často používají pro osobní finanční plánování, hodnocení portfolia, oceňování dluhopisů a dluhopisových opcí a v podnikovém nebo projektovém financování. Ačkoli výpočty pravděpodobnosti nejsou nové, David B. Hertz je poprvé propagoval ve financích v roce 1964 svým článkem „Analýza rizik v kapitálových investicích“, publikovaným v Harvard Business Review. Phelim Boyle použil tuto metodu na oceňování derivátů v roce 1977 a publikoval svůj článek „Možnosti: přístup Monte Carlo“ v Journal of Financial Economics. Tato technika je obtížnější použít u amerických možností a výsledky jsou závislé na základních předpokladech, a proto existují události, které simulace Monte Carlo nemůže předvídat.

Simulace nabízí několik odlišných výhod oproti jiným formám finanční analýzy. Metoda formulace dat kromě generování pravděpodobnosti možných koncových bodů dané strategie usnadňuje vytváření grafů a grafů a podporuje lepší komunikaci o zjištěních s investory a akcionáři. Simulace Monte Carlo zdůrazňuje relativní dopad každé proměnné na spodní řádek. Pomocí této simulace mohou analytici také přesně vidět, jak určité kombinace vstupů vzájemně ovlivňují a vzájemně si hrají. Pochopení pozitivních a negativních vzájemně závislých vztahů mezi proměnnými umožňuje přesnější analýzu rizik jakéhokoli nástroje.

Analýza rizik touto metodou zahrnuje použití rozdělení pravděpodobnosti k popisu proměnných. Známá distribuce pravděpodobnosti je normální nebo zvonová křivka, přičemž uživatelé specifikují očekávanou hodnotu a standardní odchylku určují odchylku. Ceny energie a míry inflace mohou být znázorněny zvonovými křivkami. Lognormální distribuce zobrazují pozitivní proměnné s neomezeným potenciálem růstu, jako jsou zásoby ropy nebo ceny akcií. Uniformní, trojúhelníkový a diskrétní jsou příklady dalších možných distribucí pravděpodobnosti. Hodnoty, které jsou náhodně vzorkovány z pravděpodobnostních křivek, jsou zadávány v sadách nazývaných iterace.