Hva er stokastisk modellering?

Stokastisk modellering er en teknikk for å presentere data eller forutsi resultater som tar hensyn til en viss grad av tilfeldighet, eller uforutsigbarhet. Forsikringsbransjen avhenger for eksempel sterkt av stokastisk modellering for å forutsi den fremtidige tilstanden til selskapets balanse, siden disse kan avhenge av uforutsigbare hendelser som resulterer i å betale krav. Mange andre bransjer og studieretninger kan dra nytte av stokastisk modellering, for eksempel statistikk, aksjeinvestering, biologi, språkvitenskap og kvantefysikk.

Spesielt i forsikringsverdenen er stokastisk modellering avgjørende for å bestemme hvilke utfall som kan forventes, kontra hvilke som er usannsynlige. I stedet for å bruke faste variabler som i annen matematisk modellering, inkluderer en stokastisk modell tilfeldige variasjoner for å forutsi fremtidige forhold og for å se hvordan de kan være. Selvfølgelig innebærer muligheten for en tilfeldig variasjon at mange kan oppstå. Av denne grunn er stokastiske modellerIkke løp bare en gang, men hundrevis eller til og med tusenvis av ganger. Denne større samlingen av data uttrykker ikke bare hvilke utfall som er mest sannsynlig, men hvilke områder som kan forventes også.

For å forstå ideen om stokastisk modellering, kan det være nyttig å vurdere at det er motsatt, på en måte, av deterministisk modellering. Denne andre typen modellering er det mesteparten av elementær matematikk består av. Løsningen på et problem kan vanligvis bare ha ett riktig svar, og grafen til en funksjon kan bare ha ett spesifikt sett med verdier. Stokastisk modellering er derimot som å variere et komplisert matematikkproblem litt for å se hvordan løsningen påvirkes, og deretter gjøre så mange ganger og på forskjellige måter. Disse små variasjonene representerer tilfeldighet eller uforutsigbarhet av hendelser i den virkelige verden og deres effekter.

Nok en virkelige applikasjon av stokastisk modellering, foruten InsuRance, er produksjon. Produksjon blir sett på som en stokastisk prosess på grunn av effekten som ukjente eller tilfeldige variabler kan ha på sluttresultatet. For eksempel vil en fabrikk som lager et bestemt produkt alltid oppdage at en liten prosentandel av produktene ikke kommer ut som tiltenkt, og ikke kan selges. Dette kan skyldes en rekke faktorer, for eksempel kvaliteten på innspillene, produksjonsmaskineriet og ansattes kompetanse. Uforutsigbarheten av hvordan disse faktorene påvirker resultatene kan modelleres for å forutsi en viss feilrate i produksjonen, som kan planlegges fremover for.