Hvad er stokastisk modellering?
Stokastisk modellering er en teknik til at præsentere data eller forudsige resultater, der tager højde for en vis grad af tilfældighed eller uforudsigelighed. Forsikringsbranchen afhænger for eksempel meget af stokastisk modellering til at forudsige den fremtidige betingelse for virksomhedsbalancer, da disse kan afhænge af uforudsigelige begivenheder, der resulterer i betaling af krav. Mange andre industrier og studieretninger kan drage fordel af stokastisk modellering, såsom statistik, aktieinvestering, biologi, sprogvidenskab og kvantefysik.
Især i forsikringsverdenen er stokastisk modellering afgørende for at bestemme, hvad resultater kan forventes, versus hvilke der er usandsynlige. I stedet for at bruge faste variabler, såsom i anden matematisk modellering, inkorporerer en stokastisk model tilfældige variationer for at forudsige fremtidige forhold og for at se, hvordan de kunne være. Naturligvis indebærer muligheden for en tilfældig variation, at mange kan forekomme. Af denne grund er stokastiske modellerKør ikke en gang, men hundreder eller endda tusinder af gange. Denne større samling af data udtrykker ikke kun, hvilke resultater der er mest sandsynligt, men hvilke intervaller kan også forventes.
For at forstå ideen om stokastisk modellering kan det være nyttigt at overveje, at det på en måde er det modsatte af deterministisk modellering. Denne anden type modellering er det, det meste af elementær matematik består af. Løsningen på et problem kan normalt kun have et rigtigt svar, og grafen for en funktion kan kun have et specifikt sæt værdier. Stokastisk modellering er på den anden side som at variere et kompliceret matematikproblem lidt for at se, hvordan løsningen påvirkes, og derefter gør så mange gange og på forskellige måder. Disse små variationer repræsenterer tilfældigheden eller uforudsigeligheden af den virkelige verden begivenheder og deres virkning.
En anden anvendelse i den virkelige verden af stokastisk modellering udover InsuRance, fremstiller. Fremstilling ses som en stokastisk proces på grund af den effekt, som ukendte eller tilfældige variabler kan have på slutresultatet. For eksempel vil en fabrik, der fremstiller et bestemt produkt, altid finde ud af, at en lille procentdel af produkterne ikke kommer ud som tilsigtet og ikke kan sælges. Dette kan skyldes en række faktorer, såsom kvaliteten af input, produktionsmaskinernes arbejdstilstand og medarbejdernes kompetence. Uforudsigeligheden af, hvordan disse faktorer påvirker resultaterne, kan modelleres for at forudsige en bestemt fejlfrekvens i fremstillingen, som kan planlægges forude for.