¿Qué es el modelado estocástico?

El modelado estocástico es una técnica de presentación de datos o predicción de resultados que tiene en cuenta un cierto grado de aleatoriedad o imprevisibilidad. La industria de los seguros, por ejemplo, depende en gran medida del modelado estocástico para predecir la condición futura de los balances de la compañía, ya que estos pueden depender de eventos impredecibles que resulten en el pago de reclamos. Muchas otras industrias y campos de estudio pueden beneficiarse del modelado estocástico, como la estadística, la inversión en acciones, la biología, la lingüística y la física cuántica.

Especialmente en el mundo de los seguros, el modelado estocástico es crucial para determinar qué resultados pueden esperarse, frente a cuáles son poco probables. En lugar de utilizar variables fijas, como en otros modelos matemáticos, un modelo estocástico incorpora variaciones aleatorias para predecir condiciones futuras y ver cómo podrían ser. Por supuesto, la posibilidad de una variación aleatoria implica que podrían ocurrir muchas. Por esta razón, los modelos estocásticos no se ejecutan solo una vez, sino cientos o incluso miles de veces. Esta mayor colección de datos no solo expresa qué resultados son más probables, sino también qué rangos se pueden esperar.

Para comprender la idea del modelado estocástico, puede ser útil considerar que es lo contrario, en cierto modo, del modelado determinista. Este segundo tipo de modelado es en lo que consiste la mayoría de las matemáticas elementales. La solución a un problema generalmente solo puede tener una respuesta correcta, y el gráfico de una función solo puede tener un conjunto específico de valores. El modelado estocástico, por otro lado, es como variar un problema matemático complicado ligeramente para ver cómo se ve afectada la solución, y luego hacerlo muchas veces y de diferentes maneras. Estas ligeras variaciones representan la aleatoriedad o la imprevisibilidad de los eventos del mundo real y sus efectos.

Otra aplicación del mundo real del modelado estocástico, además del seguro, es la fabricación. La fabricación se considera un proceso estocástico debido al efecto que las variables desconocidas o aleatorias pueden tener en el resultado final. Por ejemplo, una fábrica que fabrica un determinado producto siempre encontrará que un pequeño porcentaje de los productos no sale según lo previsto y no puede venderse. Esto puede deberse a una variedad de factores, como la calidad de los insumos, las condiciones de trabajo de la maquinaria de producción y la competencia de los empleados, entre otros. La imprevisibilidad de cómo estos factores afectan los resultados se puede modelar para predecir una cierta tasa de error en la fabricación, que se puede planificar con anticipación.

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