Co to jest modelowanie stochastyczne?
Modelowanie stochastyczne jest techniką prezentacji danych lub przewidywania wyników, które uwzględniają pewien stopień losowości lub nieprzewidywalność. Na przykład branża ubezpieczeniowa zależy w dużej mierze od modelowania stochastycznego w celu przewidywania przyszłego stanu bilansów firmowych, ponieważ mogą one zależeć one z nieprzewidywalnych wydarzeń, w wyniku czego zapłacono roszczenia. Wiele innych branż i dziedziny badań może skorzystać z modelowania stochastycznego, takich jak statystyki, inwestowanie w akcje, biologia, językoznawstwo i fizyka kwantowa.
Szczególnie w świecie ubezpieczenia modelowanie stochastyczne ma kluczowe znaczenie dla określania wyników, w porównaniu z tymi, które z nich są mało prawdopodobne. Zamiast używać stałych zmiennych, takich jak inne modelowanie matematyczne, model stochastyczny zawiera losowe zmiany w celu przewidywania przyszłych warunków i zobaczenia, jakie mogą być. Oczywiście możliwość jednej losowej zmienności oznacza, że wiele może wystąpić. Z tego powodu modele stochastyczne sąNie biegnij tylko raz, ale setki, a nawet tysiące razy. Ten większy zbiór danych nie tylko wyraża, które wyniki są najprawdopodobniej, ale także tego, jakie zakresy można się spodziewać.
Aby zrozumieć ideę modelowania stochastycznego, pomocne może być rozważenie, że jest to odwrotnie, w pewnym sensie, modelowania deterministycznego. Ten drugi rodzaj modelowania jest tym, z czego składa się większość matematyki elementarnej. Rozwiązanie problemu może zwykle mieć tylko jedną właściwą odpowiedź, a wykres funkcji może mieć tylko jeden określony zestaw wartości. Z drugiej strony modelowanie stochastyczne jest jak nieco różni się skomplikowanym problemem matematycznym, aby zobaczyć, jak dotyczy to rozwiązania, a następnie robi tyle razy i na różne sposoby. Te niewielkie zmiany reprezentują losowość lub nieprzewidywalność zdarzeń w świecie rzeczywistym i ich skutki.
Kolejne rzeczywiste zastosowanie modelowania stochastycznego, oprócz InsuRance, jest produkcją. Produkcja jest postrzegana jako proces stochastyczny ze względu na wpływ nieznanych lub losowych zmiennych na wynik końcowy. Na przykład fabryka, która tworzy określony produkt, zawsze okaże się, że niewielki procent produktów nie wychodzi zgodnie z przeznaczeniem i nie można jej sprzedać. Może to wynikać między innymi z różnych czynników, takich jak jakość nakładów, stan roboczy maszyn produkcyjnych i kompetencje pracowników. Nieprzewidywalność tego, w jaki sposób czynniki te wpływają na wyniki, można modelować, aby przewidzieć pewien poziom błędu w produkcji, który można zaplanować naprzód.