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什么是随机建模?
随机建模是财务模型用来帮助投资决策。这种建模使用随机变量预测不同条件下各种结果的概率。
随机建模呈现数据并预测结果，这些结果解释了某种程度的不可预测性或随机性。许多行业的公司可以使用随机建模来改进他们的业务实践并提高盈利能力。在金融服务领域，规划者、分析师和投资组合经理使用随机建模来管理他们的资产和负债优化他们的投资组合。
关键要点
随机建模使用随机变量预测不同条件下各种结果的概率。
随机建模呈现数据并预测结果，这些结果解释了某种程度的不可预测性或随机性。
在金融服务领域，规划者、分析师和投资组合经理使用随机建模来管理他们的资产和负债，并优化他们的投资组合。
随机建模的对立面是确定性建模，它每次都为特定的一组输入提供相同的精确结果。
蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子;它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的表现。
理解随机建模:常量还是变量
为了理解随机建模的概念，将其与相反的确定性建模进行比较是有帮助的。
确定性建模产生恒定的结果
无论您重新计算模型多少次，确定性建模都可以为特定的一组输入提供完全相同的结果。在这里，数学性质是已知的。没有一个是随机的，一个问题只有一组特定的值，只有一个答案或解决方案。对于确定性模型，不确定性因素是模型的外部因素。
随机建模产生可变的结果
另一方面，随机建模本质上是随机的，模型中包含了不确定因素。该模型产生许多答案、估计和结果——就像给复杂的数学问题添加变量——以查看它们对解决方案的不同影响。然后在不同的场景下重复相同的过程多次。
金融服务中随机建模的一个例子
随机投资模型试图预测价格、资产回报率和资产类别(如债券和股票)随时间的变化。这蒙特 卡罗模拟是随机模型的一个例子;它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的表现。随机投资模型可以是单资产或多资产模型，可用于财务规划，以优化资产负债管理或资产配置;它们也用于精算工作。
财务决策的关键工具
随机建模在金融学中的意义是广泛而深远的。在选择投资工具时，能够在多种因素和条件下查看各种结果至关重要。在某些行业，一家公司的成败甚至可能取决于它。
在不断变化的投资世界中，新的变量随时可能发挥作用，这可能会极大地影响选股者的决策。因此，金融专业人士经常运行随机模型数百次甚至数千次，这提供了许多潜在的解决方案来帮助目标决策。
理解风险分析
风险评估使公司、政府和投资者能够评估不利事件可能对业务、经济、项目或项目产生负面影响的可能性投资。评估风险对于确定特定项目或投资的价值以及降低这些风险的最佳流程至关重要。风险分析提供了不同的方法，可用于评估风险和回报权衡潜在的投资机会。
风险分析师从识别可能出错的地方开始。这些负面因素必须与衡量事件发生可能性的概率指标进行权衡。
最后，风险分析试图估计事件发生时将产生的影响程度。已识别的许多风险，例如市场风险信用风险、货币风险等等，都可以通过对冲或者购买保险。
几乎所有的大企业都需要最低限度的风险分析。例如，商业银行需要对海外贷款的外汇风险进行适当对冲，而大型百货商店必须考虑到由于全球变暖导致收入减少的可能性后退。重要的是要知道，风险分析允许专业人员识别和减轻风险，但不能完全避免风险。
谁使用随机建模?
随机建模用于世界各地的各种行业。例如，保险业在很大程度上依赖随机建模来预测公司资产负债表在未来给定时间点的表现。依赖随机建模的其他部门、行业和学科包括股票投资、统计学、语言学、生物学和量子物理学。
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