Czym jest symulacja Monte Carlo?

Symulacja Monte Carlo to metoda statystyczna stosowana w modelowaniu finansowym. Czym jest modelowanie finansowe Modelowanie finansowe jest wykonywane w programie Excel w celu prognozowania wyników finansowych firmy. Omówienie tego, czym jest modelowanie finansowe, jak i dlaczego budować model. gdzie prawdopodobieństwa różnych wyników w problemie nie da się po prostu rozwiązać ze względu na interferencję zmiennej losowej Zmienna niezależna Zmienna niezależna to zmienna wejściowa, założenie lub czynnik napędzający, który jest zmieniany w celu oceny jej wpływu na zmienną zależną ( wynik). . Symulacja polega na powtarzaniu losowych próbek w celu uzyskania wyników liczbowych. Można go wykorzystać do zrozumienia wpływu niepewności i losowości w modelach prognozowania. Czym jest modelowanie finansowe Modelowanie finansowe jest wykonywane w programie Excel w celu prognozowania wyników finansowych firmy.Omówienie tego, czym jest modelowanie finansowe, jak i dlaczego budować model. .

Symulacja Monte Carlo

Symulacja Monte Carlo została po raz pierwszy opracowana przez Stanisława Ulama w latach czterdziestych XX wieku. Ulam był matematykiem, który pracował przy Projekcie Manhattan. Początkowo metoda została opracowana w celu rozwiązania problemu określania średniej odległości, jaką neutrony pokonywałyby przez różne materiały. Metoda została nazwana na cześć kasyna Monte Carlo w Monako, ponieważ losowość wyników, która jest kluczowa w grach takich jak ruletka lub kości, jest niezbędna w symulacjach Monte Carlo.

Zasadniczo symulacja Monte Carlo może być stosowana w prawie każdym problemie probabilistycznym. To wyjaśnia, dlaczego można go używać w różnych dziedzinach, w tym statystyce, finansach, inżynierii i nauce.

Teoria symulacji Monte Carlo

Głównymi ideami symulacji Monte Carlo są powtarzane losowe próby wejściowe zmiennej losowej i agregacja wyników. Zmiennej o charakterze probabilistycznym przypisywana jest wartość losowa. Model jest następnie obliczany na podstawie wartości losowej. Wynik modelu jest rejestrowany, a proces jest powtarzany. Zwykle proces powtarza się setki lub tysiące razy. Po zakończeniu symulacji wyniki można uśrednić w celu określenia wartości szacunkowej.

Zastosowanie w finansach

Symulacja Monte Carlo oferuje liczne zastosowania w finansach. Najczęstsze zastosowanie modelu w finansach to:

Wycena opcji

Symulacja Monto Carlo jest powszechnie stosowana w wycenie opcji na akcje. Ceny akcji bazowych Akcje Co to jest akcja? Osoba, która jest właścicielem akcji spółki, jest nazywana udziałowcem i jest uprawniona do ubiegania się o część pozostałych aktywów i zysków firmy (w przypadku rozwiązania spółki). Terminy „akcje”, „akcje” i „kapitał własny” są używane zamiennie. są symulowane dla każdej możliwej ścieżki cenowej, a wypłaty opcji są określane dla każdej ścieżki. Wypłaty są następnie uśredniane i dyskontowane do dnia dzisiejszego, co zapewnia bieżącą wartość opcji. Chociaż symulacja Monte Carlo działa świetnie w przypadku opcji w stylu europejskim, trudniej jest zastosować model do wyceny opcji amerykańskich.

Wycena portfela

Symulowane są czynniki wpływające na wartość portfeli i obliczana jest wartość portfela. Następnie określana jest średnia wartość wszystkich symulowanych portfeli i obserwowana jest wartość portfela.

Wykres symulacji Monte Carlo

Wycena instrumentów o stałym dochodzie i instrumentów pochodnych na stopę procentową

Głównym źródłem niepewności w przypadku instrumentów o stałym dochodzie Papiery wartościowe o stałym dochodzie Papiery wartościowe o stałym dochodzie to rodzaj instrumentów dłużnych, które zapewniają zwrot w postaci regularnych lub stałych płatności odsetkowych i spłat instrumentów pochodnych, a instrumenty pochodne na stopę procentową to krótkie stopy procentowe. Krótka stopa jest symulowana wiele razy, a cena obligacji lub instrumentu pochodnego jest określana dla każdej symulowanej stawki. Następnie otrzymane stawki są uśredniane, a aktualna wartość obligacji ustalana jest przy pomocy tego kursu.

Finansowanie projektu i analiza rzeczywistych opcji: symulacja Monte Carlo umożliwia analitykom finansowym tworzenie modeli stochastycznych do oceny wartości bieżącej netto (NPV) Wartość bieżąca netto (NPV) Wartość bieżąca netto (NPV) to wartość wszystkich przyszłych przepływów pieniężnych (dodatnia i ujemny) przez cały okres trwania inwestycji zdyskontowany do chwili obecnej. Analiza NPV jest formą wewnętrznej wyceny i jest szeroko stosowana w finansach i rachunkowości w celu określenia wartości firmy, bezpieczeństwa inwestycji itp.

Modelowanie finansowe

Podczas przeprowadzania analizy wrażliwości Co to jest analiza wrażliwości? Analiza wrażliwości jest narzędziem używanym w modelowaniu finansowym do analizy wpływu różnych wartości zestawu zmiennych niezależnych na zmienną zależną w modelowaniu finansowym. Można to zrobić za pomocą symulacji Monte Carlo w programie Excel. Analiza jest przeprowadzana w celu sprawdzenia wpływu na wartość bieżącą netto (NPV) Wartość bieżąca netto (NPV) Wartość bieżąca netto (NPV) to wartość wszystkich przyszłych przepływów pieniężnych (dodatnich i ujemnych) w całym okresie trwania inwestycji zdyskontowanych do teraźniejszość. Analiza wartości bieżącej netto jest rodzajem wyceny wewnętrznej i jest szeroko stosowana w finansach i rachunkowości w celu określenia wartości przedsiębiorstwa, bezpieczeństwa inwestycji, działalności, gdy zmieniają się podstawowe założenia i zmienne.

Analiza Monte Carlo w modelowaniu finansowym

Obraz: Kurs analizy wrażliwości finansów

Powiązane odczyty

Finance jest oficjalnym dostawcą globalnego programu Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, program certyfikacji, który ma pomóc każdemu zostać światowej klasy analitykiem finansowym . Aby kontynuować karierę, przydatne będą poniższe dodatkowe zasoby finansowe:

  • Wzór głowy i ramion Wzór głowy i ramion - analiza techniczna Głowa i ramiona to wzór często spotykany na wykresach handlowych. Wzór głowy i ramion jest formacją przewidującą wykres, która zwykle wskazuje na odwrócenie trendu, w którym rynek przechodzi z byczego na niedźwiedzi lub odwrotnie.
  • Oscylator McClellana Oscylator McClellana - Analiza techniczna Oscylator McClellana jest rodzajem oscylatora pędu. Oscylator McClellana jest obliczany za pomocą wykładniczych średnich kroczących i ma na celu wskazanie siły lub słabości ruchu cenowego, a nie jego kierunku.
  • Mechanizmy handlu Mechanizmy handlu Mechanizmy handlu odnoszą się do różnych metod handlu aktywami. Dwa główne typy mechanizmów handlowych to oparte na kwotowaniach i zleceniach mechanizmy handlowe
  • Wzory trójkątów - Analiza techniczna Wzory trójkątów - Analiza techniczna Wzory trójkątów to typowe wzorce wykresów, które każdy trader powinien znać. Wzory trójkątów są ważne, ponieważ pomagają wskazać kontynuację hossy lub niedźwiedzia na rynku. Mogą również pomóc przedsiębiorcy w wykryciu odwrócenia rynku.

Zalecane

Czy Crackstreams zostały zamknięte?
2022
Czy centrum dowodzenia MC jest bezpieczne?
2022
Czy Taliesin opuszcza kluczową rolę?
2022