Монте-Карлодағы модельдеу: негіздерін түсіну
Монте-Карлодағы модельдеу дегеніміз не?
Талдаушылар мүмкін портфолионың кірістерін көптеген тәсілдермен бағалай алады. Тарихи тәсіл, ең танымал болып саналады, барлық болған мүмкіндіктерді қарастырады. Алайда, инвесторлар мұнымен тоқтап қалмауы керек. Монте-Карло әдісі статистикалық мәселені шешу үшін стохастикалық (кірістердің кездейсоқ таңдау) әдісі болып табылады, және модельдеу проблемаларын виртуалды көрінісі болып табылады. Монте-Карло симуляциясы екеуін біріктіріп, бізге бірнеше рет енгізілген көптеген кірістермен кез-келген статистикалық мәселе бойынша нәтижелердің таралуын (массивін) алуға мүмкіндік беретін қуатты құрал береді.
Негізгі өнімдер
- Монте-Карло әдісі статистикалық есепті шешу үшін ақпараттың кездейсоқ іріктемесін қолданады; ал модельдеу – бұл іс жүзінде стратегияны көрсету тәсілі.
- Монте-Карлоның модельдеуі пайдаланушыға бірнеше рет алынған көптеген деректер нүктелерімен статистикалық мәселе бойынша нәтижелер туралы білуге мүмкіндік береді.
- Монте-Карло модельдеуін корпоративті қаржыландыруда, опциондарға баға белгілеуде, әсіресе портфельді басқаруда және жеке қаржыны жоспарлауда қолдануға болады.
- Минус жағымсыз жағында, модельдеу шектеулі, өйткені ол аю нарықтарын, рецессияларды немесе ықтимал нәтижелерге әсер етуі мүмкін кез келген басқа қаржылық дағдарысты есепке ала алмайды.
Монте-Карло симуляциясы демистификацияланған
Монте-Карло модельдеуін сүйек лақтыратын адам туралы ойлау арқылы жақсы түсінуге болады. Бірінші рет құмар ойнайтын жаңадан ойнайтын ойыншының кез-келген комбинацияда алтылықты айналдыру мүмкіндігі туралы ешқандай түсінік жоқ (мысалы, төрт және екі, үш және үш, бір және бес). «Қатты алтылық» деп те аталатын екі үштікті домалату мүмкіндігі қандай? Сүйектерді бірнеше рет, ең дұрысы, бірнеше миллион рет лақтыру нәтижелердің репрезентативті таралуын қамтамасыз етеді, бұл бізге алтылықтың қатаң алтылық болатынын айтады. Ең дұрысы, біз бұл сынақтарды тиімді және жылдам жүргізуіміз керек, бұл дәл Монте-Карло модельдеуін ұсынады.
Активтердің бағасы немесе портфолионың болашақтағы мәні сүйектердің ширатылуына байланысты емес, бірақ кейде активтердің бағасы кездейсоқ серуендеуге ұқсайды. Тек тарихқа жүгінудің проблемасы – бұл, шын мәнінде, болашақта қолдануға болатын немесе қолданылмайтын бір ғана орамды немесе ықтимал нәтижені білдіреді. Монте-Карло модельдеуі көптеген мүмкіндіктерді қарастырады және бізге белгісіздікті азайтуға көмектеседі. Монте-Карло модельдеуі өте икемді; бұл бізге барлық параметрлер бойынша тәуекелдер туралы болжамдарды өзгертуге мүмкіндік береді және осылайша мүмкін болатын нәтижелер ауқымын модельдейді. Бірнеше болашақ нәтижелерді салыстыруға және модельді әр түрлі активтер мен портфолиоға бейімдеуге болады.
Маңызды
Монте-Карло модельдеуі көптеген сценарийлер бойынша әр түрлі тәуекелдік болжамдарды қабылдай алады, сондықтан инвестициялар мен портфолионың кез-келген түріне қолданылады.
Монте-Карло модельдеуін қолдану
Монте-Карло модельдеуінің қаржы және басқа салаларда көптеген қосымшалары бар. Монте-Карло корпоративті қаржыландыруда белгісіздік әсер ететін жобаның ақша ағындарының компоненттерін модельдеу үшін қолданылады. Нәтижесінде таза қазіргі мәндер диапазоны ( NPV), талданып отырған инвестицияның орташа NPV және оның құбылмалылығы туралы бақылаулар алынады. Инвестор NPV нөлден жоғары болу ықтималдығын бағалай алады. Монте-Карло опциондық баға белгілеу үшін пайдаланылады, мұнда базалық активтің бағасы үшін көптеген кездейсоқ жолдар пайда болады, олардың әрқайсысы байланысты төлемге ие. Содан кейін бұл төлемдер қазіргі уақытқа дейін дисконтталады және тұрақты кірістегі бағалы қағаздар мен пайыздық туынды құралдарға баға белгілеу үшін қолданылады. Монте-Карло модельдеу портфолио менеджментінде және жеке қаржылық жоспарлауда кеңінен қолданылады.
Портфолионы басқаруда қолданады
Монте-Карло модельдеуі аналитикке клиенттің зейнеткерлікке шығуға қажетті портфолиосының мөлшерін анықтауға мүмкіндік береді, олар өздерінің қалаған зейнеткерлік өмір салтын және басқа да қалаған сыйлықтары мен мұраларын қолдайды. Ол қайта инвестициялау ставкаларын, инфляция деңгейлерін, активтер табысының кірістерін, салық ставкаларын және тіпті өмір сүру ұзақтығын бөлуге әсер етеді. Нәтижесінде портфолио көлемін клиенттің қалаған шығын қажеттіліктерін қолдау ықтималдығымен бөлу болып табылады.
Сарапшы келесіде Монте-Карло модельдеуін қолданып, күтілетін құнын және таралуын анықтайды. Модельдеу талдаушыға көп периодты көзқарас пен жолға тәуелділік факторын қабылдауға мүмкіндік береді; портфолионың құны және әр кезеңдегі активтердің бөлінуі алдыңғы кезеңдегі кірістілік пен құбылмалылыққа байланысты. Талдаушы әр түрлі тәуекел дәрежелерімен, активтер арасындағы әртүрлі корреляциялармен және көптеген факторлардың бөлінуімен әртүрлі активтерді бөлуді пайдаланады, соның ішінде портфолио үлесіне келу ықтималдығымен бірге әр кезеңдегі жинақ пен зейнетке шығу күнін қосқанда болады. зейнеткерлікке шыққан кезде қажетті портфолио мәні бойынша. Клиенттің шығындарының әр түрлі мөлшерлемелері мен өмір сүру ұзақтығын клиент қайтыс болғанға дейін қаражаттың таусылу ықтималдығын (бүліну немесе ұзақ өмір сүру қаупі ) анықтау үшін анықтауға болады.
Клиенттің тәуекел және кірістілік профилі портфолио шешімдерін қабылдауға әсер ететін маңызды фактор болып табылады. Клиенттің талап етілетін кірісі – оның зейнетке шығу және жұмсау мақсаттары; оның тәуекел профилі оның қабілеті мен тәуекелге дайын болуымен анықталады. Көбінесе, клиенттің қалаған кірісі мен тәуекел профилі бір-бірімен синхрондалмайды. Мысалы, клиент үшін қолайлы тәуекел деңгейі қалаған табысқа жетуді мүмкін етпеуі немесе өте қиын етуі мүмкін. Сонымен қатар, клиенттің мақсаттарына жету үшін зейнетке шыққанға дейін ең төменгі мөлшер қажет болуы мүмкін, бірақ клиенттің өмір салты ақша жинауға мүмкіндік бермейді немесе клиент оны өзгертуге құлықсыз болуы мүмкін.
Монте-Карло модельдеу мысалы
Жас жұмыс жасайтын жұптың мысалын қарастырайық, ол өте ауыр жұмыс істейді және сәнді өмір салтын ұстайды, оның ішінде жыл сайын қымбат мерекелер.Олардың зейнетке шығу мақсаты – жылына 170 000 доллар (айына шамамен 14 000 доллар) жұмсау және балаларына 1 миллион долларлық мүлік қалдыру.Талдаушы модельдеу жүргізеді және олардың жинақталған кезеңі зейнеткерлікке шыққан кезде қажетті портфолио мәнін құру үшін жеткіліксіз екенін анықтайды;дегенмен, егерұсақ қорларға бөліну екі есеге ұлғайтылса (25-тен 35% -ға дейін 50-70% дейін), бұл олардың тәуекелін едәуір арттырады.Жоғарыда аталған баламалардың ешқайсысы (жоғары үнемдеу немесе тәуекелдің жоғарылауы) клиент үшін қолайлы емес.Осылайша, модельдеуді қайтадан бастамас бұрын аналитик басқа түзетулерге әсер етеді.талдаушы олардың зейнетке шығуын екі жылға кешіктіріп, зейнеткерлікке шыққаннан кейінгі ай сайынғы шығынын 12 500 долларға дейін төмендетеді.Нәтижесінде тарату қалаған портфолио құндылығын шағын акцияларға орналастыруды тек 8 пайызға арттыру арқылы қол жеткізуге болатындығын көрсетеді.Қолда бар түсінікпен талдаушы клиенттерге зейнетке шығуды кейінге қалдыруға және олардың шығыстарын шамалы азайтуға кеңес береді, бұған ерлі-зайыптылар келіседі.
Төменгі сызық
Монте-Карло модельдеуі талдаушылар мен кеңесшілерге инвестициялау мүмкіндігін таңдау түріне айналдыруға мүмкіндік береді. Монте-Карлоның артықшылығы – оның әртүрлі кірістер үшін мәндер диапазонына әсер ету мүмкіндігі; бұл оның ең үлкен кемшілігі болып табылады, өйткені жорамал әділетті болуы керек, өйткені нәтиже тек кіріс сияқты жақсы болады. Тағы бір үлкен кемшілігі – Монте-Карло модельдеуі қаржылық дағдарыс сияқты аюлардың экстремалды құбылыстарының ықтималдығын төмендетуге бейім. Шындығында, сарапшылар Монте-Карло сияқты модельдеу қаржыға қатысты мінез-құлық аспектілері мен нарық қатысушылары көрсеткен қисынсыздыққа әсер ете алмайды деп сендіреді. Бұл кеңес берушілер үшін пайдалы құрал.