مدل سازی تصادفی

ویل کنتون یک متخصص در اقتصاد و سرمایه گذاری قوانین و مقررات است. او پیش از این نقش های سرمقاله ارشد در سرمایه گذاری و کاپیتال سیم برگزار شد و دارای مدرک کارشناسی ارشد در اقتصاد از مدرسه جدید برای تحقیقات اجتماعی و دکترای فلسفه در ادبیات انگلیسی از دانشگاه نیویورک.

پگی جیمز حسابدار با بیش از است 9 سال تجربه در حسابداری و امور مالی, از جمله شرکت های بزرگ, غیر انتفاعی, و محیط امور مالی شخصی. او به تازگی در دانشگاه دوک کار می کرد و صاحب پگی جیمز است, حسابدار, پی ال سی, خدمت به کسب و کارهای کوچک, سازمان های غیر انتفاعی, کارگران انفرادی, فریلنسرها, و افراد.

سوزان یک محقق است, نویسنده, و حقیقت جستجوگر. او دارای مدرک لیسانس علوم در رشته امور مالی از دانشگاه ایالتی بریج واتر است و در محتوای چاپ برای صاحبان کسب و کار کار کرده, مارک های ملی, و نشریات عمده.

مدل سازی تصادفی است?

مدل سازی تصادفی نوعی مدل مالی است که برای کمک به تصمیم گیری های سرمایه گذاری استفاده می شود. این نوع مدل سازی با استفاده از متغیرهای تصادفی احتمال نتایج مختلف را در شرایط مختلف پیش بینی می کند.

مدل سازی تصادفی داده ها را نشان می دهد و نتایج را پیش بینی می کند که سطوح خاصی از غیر قابل پیش بینی یا تصادفی را تشکیل می دهند. شرکت ها در بسیاری از صنایع می توانند از مدل سازی تصادفی برای بهبود شیوه های کسب و کار خود و افزایش سود دهی استفاده کنند. در بخش خدمات مالی, برنامه ریزان, تحلیلگران, و مدیران نمونه کارها از مدل سازی تصادفی برای مدیریت دارایی ها و بدهی های خود و بهینه سازی پرتفوی خود استفاده می کنند.

نکات کلیدی

• مدل سازی تصادفی با استفاده از متغیرهای تصادفی احتمال نتایج مختلف را در شرایط مختلف پیش بینی می کند.
• مدل سازی تصادفی داده ها را نشان می دهد و نتایج را پیش بینی می کند که سطوح خاصی از غیر قابل پیش بینی یا تصادفی را تشکیل می دهند.
• در بخش خدمات مالی, برنامه ریزان, تحلیلگران, و مدیران نمونه کارها از مدل سازی تصادفی برای مدیریت دارایی ها و بدهی های خود و بهینه سازی پرتفوی خود استفاده می کنند.
• نقطه مقابل مدل سازی تصادفی مدل سازی قطعی است که هر بار برای مجموعه خاصی از ورودی ها نتایج دقیق یکسانی را به شما می دهد.
• شبیه سازی مونت کارلو یک نمونه از یک مدل تصادفی است; این می تواند شبیه سازی چگونه یک نمونه کارها ممکن است انجام بر اساس توزیع احتمال بازده سهام فردی.

بازی کلیک کنید برای یادگیری در مورد مدل سازی تصادفی

درک مدل سازی تصادفی: ثابت در مقابل قابل تغییر

برای درک مفهوم مدل سازی تصادفی به مقایسه مدل سازی قطعی و مخالف کمک می کند.

مدل سازی قطعی نتایج ثابتی را ایجاد می کند

مدل سازی قطعی به شما می دهد نتایج دقیق همان برای یک مجموعه خاص از ورودی, مهم نیست که چگونه بسیاری از شما دوباره محاسبه مدل. در اینجا خواص ریاضی شناخته شده است. هیچ کدام تصادفی نیستند و فقط یک مجموعه از مقادیر خاص و فقط یک پاسخ یا راه حل برای یک مشکل وجود دارد. با یک مدل قطعی, عوامل نامشخص خارجی به مدل هستند.

مدل سازی تصادفی نتایج متغیری را ایجاد می کند

از طرف دیگر مدل سازی تصادفی ذاتا تصادفی است و عوامل نامشخص در مدل تعبیه شده است. مدل تولید بسیاری از پاسخ, تخمین, و نتایج - مانند اضافه کردن متغیرها به یک مشکل پیچیده ریاضی—برای دیدن اثرات مختلف خود را بر روی راه حل. سپس همین روند در سناریوهای مختلف بارها تکرار می شود.

که با استفاده از مدل سازی تصادفی?

مدل سازی تصادفی در صنایع مختلف در سراسر جهان استفاده می شود. به عنوان مثال صنعت بیمه به شدت به مدل سازی تصادفی متکی است تا پیش بینی کند که ترازنامه های شرکت در یک نقطه معین چگونه به نظر می رسند. بخش های دیگر, صنایع, و رشته هایی که در مدل سازی تصادفی بستگی دارد عبارتند از: سرمایه گذاری سهام, ارقام, زبان شناسی, زیست شناسی, و فیزیک کوانتومی.

یک مدل تصادفی شامل متغیرهای تصادفی برای تولید نتایج مختلف در شرایط متنوع است.

نمونه ای از مدل سازی تصادفی در خدمات مالی

مدل های سرمایه گذاری تصادفی تلاش برای پیش بینی تغییرات قیمت, بازده دارایی (روا), و کلاس های دارایی—مانند اوراق قرضه و سهام—در طول زمان. شبیه سازی مونت کارلو یک نمونه از یک مدل تصادفی است; این می تواند شبیه سازی چگونه یک نمونه کارها ممکن است انجام بر اساس توزیع احتمال بازده سهام فردی. مدلهای سرمایهگذاری تصادفی میتوانند مدلهای تک دارایی یا چند دارایی باشند و ممکن است برای برنامهریزی مالی برای بهینهسازی مدیریت بدهی دارایی یا تخصیص دارایی مورد استفاده قرار گیرند.

یک ابزار محوری در تصمیم گیری مالی

اهمیت مدل سازی تصادفی در امور مالی گسترده و گسترده است. در هنگام انتخاب وسایل نقلیه سرمایه گذاری, این مهم است که قادر به مشاهده انواع نتایج تحت عوامل متعدد و شرایط. در برخی صنایع حتی ممکن است موفقیت یا نابودی یک شرکت به این امر بستگی داشته باشد.

در دنیای همیشه در حال تغییر سرمایه گذاری, متغیرهای جدید می توانند در هر زمان وارد عمل شوند, که می تواند تصمیمات انتخاب کننده سهام را بسیار تحت تاثیر قرار دهد. از این رو, متخصصان مالی اغلب مدل های تصادفی را صدها یا حتی هزاران بار اجرا می کنند, که راه حل های بالقوه متعددی را برای کمک به تصمیم گیری هدف پیشنهاد می کند.

سوالات متداول مدل تصادفی

چه تفاوتی بین مدل های تصادفی و قطعی است?

بر خلاف مدل های قطعی که تولید نتایج دقیق مشابه برای یک مجموعه خاص از ورودی, مدل تصادفی مخالف هستند; مدل داده ها و پیش بینی نتایج که برای سطوح خاصی از غیر قابل پیش بینی و یا اتفاقی حساب.

چه مقدار زیادی از تنوع معنی در یک مدل تصادفی?

مدل های تصادفی همه چیز در مورد محاسبه و پیش بینی نتیجه بر اساس نوسانات و تنوع هستند.

یک مثال از یک رویداد تصادفی است?

شبیه سازی مونت کارلو یک نمونه از یک مدل تصادفی است; این می تواند شبیه سازی چگونه یک نمونه کارها ممکن است انجام بر اساس توزیع احتمال بازده سهام فردی.

چه تفاوتی بین تصادفی و احتمالاتی است?

به طور کلی مترادف یکدیگر در نظر گرفته می شوند. تصادفی را می توان به عنوان یک رویداد تصادفی در نظر گرفت, در حالی که احتمالاتی از مشتق شده است احتمال.