Qu'est-ce que la modélisation stochastique?
La modélisation stochastique est une forme de modèle financier utilisé pour aider à prendre des décisions d'investissement. Ce type de modélisation prévoit la probabilité de divers résultats dans différentes conditions, en utilisant des variables aléatoires.
La modélisation stochastique présente des données et prédit des résultats qui tiennent compte de certains niveaux d'imprévisibilité ou de caractère aléatoire. Les entreprises de nombreux secteurs peuvent utiliser la modélisation stochastique pour améliorer leurs pratiques commerciales et accroître leur rentabilité. Dans le secteur des services financiers, les planificateurs, les analystes et les gestionnaires de portefeuille utilisent la modélisation stochastique pour gérer leurs actifs et passifs et optimiser leurs portefeuilles.
Comprendre la modélisation stochastique: constante versus modifiable
Pour comprendre le concept de modélisation stochastique, il permet de le comparer à sa modélisation déterministe opposée.
La modélisation déterministe produit des résultats constants
La modélisation déterministe vous donne les mêmes résultats exacts pour un ensemble particulier d'entrées, peu importe combien de fois vous recalculez le modèle. Ici, les propriétés mathématiques sont connues. Aucun d'entre eux n'est aléatoire et il n'y a qu'un seul ensemble de valeurs spécifiques et une seule réponse ou solution à un problème. Avec un modèle déterministe, les facteurs incertains sont externes au modèle.
La modélisation stochastique produit des résultats variables
La modélisation stochastique, en revanche, est intrinsèquement aléatoire et les facteurs incertains sont intégrés dans le modèle. Le modèle produit de nombreuses réponses, estimations et résultats - comme l'ajout de variables à un problème mathématique complexe - pour voir leurs différents effets sur la solution. Le même processus est ensuite répété plusieurs fois dans différents scénarios.
Qui utilise la modélisation stochastique?
La modélisation stochastique est utilisée dans une variété d'industries à travers le monde. Le secteur de l'assurance, par exemple, s'appuie fortement sur la modélisation stochastique pour prédire comment les bilans des entreprises se présenteront à un moment donné à l'avenir. D'autres secteurs, industries et disciplines qui dépendent de la modélisation stochastique comprennent l'investissement boursier, les statistiques, la linguistique, la biologie et la physique quantique.
Un modèle stochastique incorpore des variables aléatoires pour produire de nombreux résultats différents dans diverses conditions.
Un exemple de modélisation stochastique dans les services financiers
Comment il est utilisé dans l'industrie de l'investissement
Les modèles d'investissement stochastiques tentent de prévoir les variations des prix, des rendements des actifs (ROA) et des classes d'actifs - comme les obligations et les actions - au fil du temps. La simulation de Monte Carlo est un exemple de modèle stochastique; il peut simuler la performance d'un portefeuille en fonction des distributions de probabilité des rendements des actions individuelles. Les modèles d'investissement stochastiques peuvent être des modèles à actif unique ou à actifs multiples, et peuvent être utilisés pour la planification financière, afin d'optimiser la gestion actif-passif (ALM) ou l'allocation d'actifs; ils sont également utilisés pour des travaux actuariels.
Un outil pivot dans la prise de décision financière
L'importance de la modélisation stochastique en finance est vaste et de grande portée. Lors du choix des véhicules d'investissement, il est essentiel de pouvoir visualiser une variété de résultats sous de multiples facteurs et conditions. Dans certains secteurs, le succès ou la disparition d'une entreprise peut même en dépendre.
Dans le monde en constante évolution de l'investissement, de nouvelles variables peuvent entrer en jeu à tout moment, ce qui pourrait affecter considérablement les décisions d'un sélectionneur de titres. Par conséquent, les professionnels de la finance exécutent souvent des centaines ou même des milliers de modèles stochastiques, ce qui offre de nombreuses solutions potentielles pour aider à prendre des décisions.
