מהו סימולציה מונטה קרלו למה אנחנו צריכים את זה?

אנליסטים יכולים להעריך תשואות אפשריות תיק במובנים רבים. הגישה ההיסטורית, שהיא הפופולארית ביותר, שוקלת את כל האפשרויות שכבר התרחשו. עם זאת, המשקיעים לא צריכים להפסיק בזה. שיטת מונטה קרלו היא שיטה סטוכסטית (דגימה אקראית של תשומות) לפתרון בעיה סטטיסטית, וסימולציה היא ייצוג וירטואלי של בעיה. סימולציית מונטה קרלו משלבת את השניים לתת לנו כלי רב עוצמה המאפשר לנו להשיג הפצה (מערך) של תוצאות עבור כל בעיה סטטיסטית עם תשומות רבות שנדגמו שוב ושוב. (לקבלת מידע נוסף, ראה: Stochastics: קנה מדויק ולמכור מחוון .)

-> ->

מונטה קרלו סימולציה Demystified

מונטה קרלו סימולציות ניתן להבין בצורה הטובה ביותר על ידי חשיבה על אדם לזרוק קוביות. מהמר טירון שמשחק חרא בפעם הראשונה לא יהיה מושג מה הסיכויים לגלגל שישה בכל שילוב (לדוגמה, ארבע ושתיים, שלוש ושלוש, אחת וחמש). מה הסיכויים לגלגל שתי שלשות, הידוע גם בשם "קשה שש?" לזרוק את הקוביות פעמים רבות, באופן אידיאלי כמה מיליוני פעמים, ייתן אחד את התפלגות נציג של תוצאות אשר יגידו לנו כמה סביר גליל של שישה יהיה קשה שש. באופן אידיאלי, אנחנו צריכים לרוץ בדיקות אלה ביעילות ובמהירות, וזה בדיוק מה מציעה סימולציה מונטה קרלו.

מחירי הנכסים או הערכים העתידיים של התיקים אינם תלויים בגלילי הקוביות, אך לעיתים מחירי הנכסים דומים להליכה אקראית. הבעיה בהסתכלות על ההיסטוריה לבדה היא שהיא מייצגת, למעשה, רק גליל אחד, או תוצאה סבירה, אשר עשויה או לא עשויה להיות ישימה בעתיד. סימולציה מונטה קרלו שוקלת מגוון רחב של אפשרויות ומסייעת לנו להפחית את אי הוודאות. סימולציה מונטה קרלו היא גמישה מאוד; זה מאפשר לנו לשנות את הנחות הסיכון תחת כל הפרמטרים ובכך מודל מגוון של תוצאות אפשריות. ניתן להשוות מספר רב של תוצאות עתידיות ולהתאים אישית את המודל לנכסים ולתיקים שונים הנמצאים בבדיקה. (לקבלת מידע נוסף, ראה: מצא את ההתאמה הנכונה עם הפצות הסתברות .)

יישומים של סימולציה מונטה קרלו במימון:

סימולציה מונטה קרלו יש יישומים רבים בתחום הפיננסים בתחומים אחרים. מונטה קרלו משמש מימון חברות כדי מודל רכיבים של תזרים מזומנים הפרויקט, אשר מושפעים על ידי חוסר ודאות. התוצאה היא טווח של ערכים נוכחי נטו (NPVs) יחד עם תצפיות על NPV הממוצע של ההשקעה תחת ניתוח התנודתיות שלה. המשקיע יכול אפוא להעריך את ההסתברות ש- NPV יהיה גדול מאפס.מונטה קרלו משמש לתמחור אופציות שבו נוצרים נתיבים אקראיים רבים במחיר של נכס הבסיס, כל אחד מהם משויך. תקבולים אלה מוזלים בחזרה להווה וממוצעים על מנת לקבל את מחיר האופציה. הוא משמש גם לתמחור ניירות ערך קבועים ונגזרי ריבית. אבל סימולציה מונטה קרלו משמש ביותר בהרחבה ניהול תיקים ותכנון פיננסי אישי. (לפרטים נוספים, ראה: החלטות השקעה הון - תזרים מזומנים מצטבר )

מונטה קרלו סימולציה וניהול תיק:

סימולציה מונטה קרלו מאפשר אנליסט לקבוע את גודל התיק הנדרש ב פרישה כדי לתמוך אורח חיים פרישה הרצוי ומתנות הרצוי אחרים ועזבונות. היא גורמת להפצה של שיעורי השקעה חוזרת, שיעורי אינפלציה, תשואות של מחלקת הנכסים, שיעורי מס ואפילו תוחלת חיים אפשרית. התוצאה היא הפצה של גודל התיק עם ההסתברויות של התמיכה בצרכי ההוצאות הרצויים של הלקוח.

אנליסט הבא משתמש סימולציה מונטה קרלו כדי לקבוע את הערך הצפוי והפצה של תיק במועד הפרישה של הבעלים. הסימולציה מאפשרת לאנליטיקאי להציג תצוגה מרובת-תקופות, ולגרום לתלות בנתיב; שווי התיק והקצאת הנכסים בכל תקופה תלוי ים בתשואות ובתנודתיות בתקופה הקודמת. האנליסט משתמש בהקצאות נכסים שונות בדרגות שונות של סיכון, בקורלציות שונות בין הנכסים לבין התפלגות מספר רב של גורמים, לרבות החיסכון בכל תקופה ומועד הפרישה, כדי להגיע לחלוקת תיקי השקעות יחד עם ההסתברות להגיע את ערך התיק הרצוי בעת פרישה. שיעורי ההוצאות השונים של הלקוחות ותוחלת החיים שלהם יכולים להיות מובנים על מנת לקבוע את ההסתברות שהלקוחות ייגמרו מהקרנות (ההסתברות להרס או סיכון תוחלת חיים) לפני מותם.

הסיכון של הלקוח ואת פרופיל ההחזרה הוא הגורם החשוב ביותר להשפיע על החלטות ניהול תיקי השקעות. התשואות הנדרשות של הלקוח הן פונקציה של פרישה שלה מטרות ההוצאות; פרופיל הסיכון שלה נקבע על ידי יכולתה ונכונותה לקחת סיכונים. לעתים קרובות יותר מאשר לא לחזור פרופיל הסיכון של הלקוחות אינם מסונכרנים אחד עם השני; לדוגמה, רמת הסיכון המקובלת עליהם עשויה להפוך את זה בלתי אפשרי או קשה מאוד להשיג את התשואה הרצויה. יתר על כן, כמות מינימלית עשויה להידרש לפני פרישה כדי להשיג את מטרותיה, ואת אורח החיים של הלקוחות לא תאפשר את החיסכון, או שהיא עשויה להיות מסרבים לשנות את זה.

הבה נבחן דוגמה של זוג עובדים צעיר שעובדים קשה מאוד ויש להם אורח חיים מפואר כולל חגים יקרים מדי שנה. יש להם פרישה המטרה של ההוצאות 170,000 $ בשנה (כ $ 14, 000 / month), ולהשאיר 1 מיליון דולר ן לילדים שלהם. אנליסט מנהל סימולציה ומוצא כי החסכון שלהם לכל תקופה אינו מספיק כדי לבנות את הערך הרצוי תיק בעת פרישה; עם זאת, זה אפשרי אם הקצאה למניות כובע קטן מוכפל (עד 50% - 70% מ -25% - 35%), אשר יגדיל את הסיכון שלהם במידה ניכרת.אף אחת מהחלופות שלעיל (חסכון גבוה או סיכון מוגבר) מקובלת על הלקוח. לפיכך, האנליסט גורם להתאמות אחרות לפני הפעלת הסימולציה. הוא מעכב את הפרישה ב -2 שנים, ומקטין את הפרישה החודשית שלאחר הפרישה ל -12 דולר, 500. הפיצול שנוצר מראה כי ערך התיק הרצוי ניתן להשגה על ידי הגדלת ההקצאה למלאי כובע קטן ב -8% בלבד. עם תובנה זמין, הוא מציע ללקוחות לעכב פרישה והקטנת ההוצאות שולית, אשר הזוג מסכים. (לקבלת מידע נוסף, ראה: תכנון הפרישה שלך באמצעות סימולציה מונטה קרלו .)

שורה תחתונה

סימולציה מונטה קרלו מאפשר אנליסטים ויועצים להמיר סיכויים ההשקעה לבחירות. היתרון של מונטה קרלו הוא היכולת שלה גורם במגוון של ערכים עבור תשומות שונות; זה גם החסרון הגדול ביותר שלה במובן כי הנחות צריך להיות הוגן, כי התפוקה היא רק טוב כמו התשומות. חסרון גדול נוסף הוא כי סימולציה מונטה קרלו נוטה לזלזל ההסתברות של אירועים דוב קיצוני כמו משבר פיננסי, אשר הופכים תכופות מדי עבור נוחות. למעשה, מומחים טוענים כי סימולציה כמו מונטה קרלו אינו מסוגל גורם ההיבטים ההתנהגותיים של האוצר ואת אי רציונליות הציגו המשתתפים בשוק. זה, עם זאת, משרת מסוגל לרשות יועצים שצריכים לשאול שאלות חכמות ממנו.