Co je Monte Carlo simulace a proč ji potřebujeme?

Analytici mohou vyhodnotit možné výnosy z portfolia mnoha způsoby. Historický přístup, který je nejoblíbenější, zvažuje všechny možnosti, které se již staly. Nicméně investoři by se na to neměli zastavit. Metoda Monte Carlo je metoda stochastického (náhodného výběru vstupů) pro řešení statistického problému a simulace je virtuální reprezentací problému. Simulace Monte Carlo kombinuje ty dva, aby nám poskytla mocný nástroj, který nám umožňuje získat distribuci (pole) výsledků pro jakýkoliv statistický problém s četnými vstupy vzorkovanými znovu a znovu. (Pro více informací viz: Stochastics: Přesný ukazatel nákupu a prodeje .)

Monte Carlo Simulace Demystifikovaná

Monte Carlo simulace lze nejlépe pochopit tím, že přemýšlíme o osobě, která hodí kostky. Začátečník, který poprvé hraje craps, nebude mít ponětí o tom, jaké jsou šance na to, aby šest v libovolné kombinaci (například čtyři a dvě, tři a tři, jedna a pět). Jaké jsou šance na vítězství dvou trojic, také známých jako "tvrdé šest?" Házení kostek mnohokrát, v ideálním případě několik milionů krát, poskytne jedno reprezentativní rozdělení výsledků, které nám řeknou, jak pravděpodobně bude šestkrát těžké šest. V ideálním případě bychom měli tyto testy provádět efektivně a rychle, což je přesně to, co nabízí Monte Carlo simulace.

Budoucí hodnoty cen aktiv nebo portfolia nezávisí na rolích kostky, ale někdy ceny aktiv se podobají náhodnému procházce. Problémem při pohledu pouze na historii je to, že ve skutečnosti představuje pouze jednu roli nebo pravděpodobný výsledek, který může nebo nemusí být v budoucnu použitelný. Simulace Monte Carlo zvažuje širokou škálu možností a pomáhá nám snížit nejistotu. Simulace Monte Carlo je velmi flexibilní; umožňuje nám měnit předpoklady o riziku za všech parametrů a tak modelovat řadu možných výsledků. Dá se porovnat několik budoucích výsledků a přizpůsobit model různým aktivům a portfoliím, které jsou předmětem kontroly. (Další informace najdete v části Najděte správnou sestavu s pravděpodobné distribucí .)

Aplikace simulace Monte Carlo v oblasti financí:

Simulace Monte Carlo má řadu aplikací v oblasti financí a dalších oborů. Společnost Monte Carlo se používá v oblasti korporátních financí k modelování složek peněžních toků projektu, které jsou ovlivněny nejistotou. Výsledkem je řada čistých současných hodnot (NPV) spolu s pozorováními o průměrné NPV analyzované investice a její volatilitou. Investor tak může odhadnout pravděpodobnost, že NPV bude větší než nula.Monte Carlo se používá pro oceňování opcí, při kterých se generuje četná náhodná cesta k ceně podkladového aktiva, přičemž každá z nich má související výplatu. Tyto výplaty jsou pak diskontovány zpět do současnosti a zprůměrovány, aby získaly opční cenu. Stejně tak se používá při oceňování cenných papírů s pevným výnosem a úrokových derivátů. Simulace Monte Carlo se však nejčastěji využívá v oblasti správy portfolia a plánování osobního finančního umístění. ( Rozhodnutí o kapitálových investicích - přírůstkové peněžní toky .)

Monte Carlo simulace a řízení portfolia:

Simulace Monte Carlo umožňuje analytici určit velikost portfolia požadovaného na odchod do důchodu na podporu požadovaného životního stylu odchodu do důchodu a dalších požadovaných dárků a odkazů. Má vliv na rozložení míry reinvestice, míry inflace, výnosů třídy aktiv, daňových sazeb a dokonce i možných životností. Výsledkem je rozložení velikostí portfolia s pravděpodobnostmi, že klient uspokojí požadované výdaje.

Analytik dále používá simulaci Monte Carlo k určení očekávané hodnoty a rozdělení portfolia k datu odchodu do důchodu. Simulace umožňuje analytikovi počítat s vícestupňovým pohledem a ovlivňovat závislost cesty; hodnota portfolia a alokace aktiv v každém období závisí na výnosu a volatilitě v předchozím období. Analytik využívá různá přidělení aktiv s různým stupněm rizika, různé korelace mezi aktivy a rozdělení velkého množství faktorů včetně úspor v každém období a datum odchodu do důchodu, aby bylo dosaženo rozdělení portfolií spolu s pravděpodobností příchodu požadovanou hodnotu portfolia při odchodu do důchodu. Rozdílné míry výdajů a délka života klientů mohou být zohledněny pro určení pravděpodobnosti, že klientům dojde ke ztrátě finančních prostředků (pravděpodobnost rizika ztroskotání nebo dlouhověkosti) před jejich úmrtím.

Rizikový a návratový profil klienta je nejdůležitějším faktorem ovlivňujícím rozhodování o správě portfolia. Požadované výnosy klienta jsou funkcí jejích důchodových a výdajových cílů; její rizikový profil je určen její schopností a ochotou riskovat. Častěji než návrat a rizikový profil klientů nejsou vzájemně synchronní; například míra rizika, která je pro ně přijatelná, může znemožnit nebo velmi obtížně dosáhnout požadovaného návratu. Kromě toho může být potřebná minimální částka před odchodem do důchodu, aby se dosáhlo jejích cílů, a životní styl klientů by neumožnil úspory, nebo se může zdráhat změnit.

Uvažujme o příkladu mladého pracovního páru, který tvrdě pracuje a má bohatý životní styl včetně drahých svátků každý rok. Mají účel na odchod do důchodu, jelikož tráví 170 000 dolarů ročně (přibližně 14 000 dolarů / měsíc) a zanechávají dětem 1 milion dolarů. Analytik provádí simulaci a zjistí, že jejich úspory za období nejsou dostatečné pro vybudování požadované hodnoty portfolia při odchodu do důchodu; je však dosažitelné, pokud se zdvojnásobí alokace do zásob s malým limitem (až 50% až 70% z 25% až 35%), což značně zvýší jejich riziko.Žádná z výše uvedených alternativ (vyšší úspory nebo zvýšené riziko) není pro klienta přijatelná. Analyzující faktory tedy v dalších úpravách před opětovným provedením simulace. On zpoždění odchodu do důchodu o 2 roky, a snižuje jejich měsíční výdaje po odchodu do důchodu na $ 12, 500. Výsledná distribuce ukazuje, že požadovaná hodnota portfolia je dosažitelná zvýšením alokace na malé kapitálové akcie pouze o 8%. S dostupným pohledem navrhuje klientům, aby zpozdili odchod do důchodu a snižovali výdaje nepatrně, s nimiž se manželé dohodli. (Více viz: Plánování odchodu do důchodu pomocí simulace Monte Carlo .)

Bottom line

Simulace Monte Carlo umožňuje analytikům a poradcům převést investiční příležitosti na volby. Výhodou Monte Carla je jeho schopnost ovlivňovat rozsah hodnot pro různé vstupy; to je také jeho největší nevýhoda v tom smyslu, že předpoklady musí být spravedlivé, protože výstup je jen tak dobrý jako vstupy. Další velkou nevýhodou je, že simulace Monte Carlo má tendenci podceňovat pravděpodobnost extrémních medvědích událostí, jako je finanční krize, která se stávají příliš častými kvůli pohodlí. Experti tvrdí, že simulace, jako je Monte Carlo, není schopna ovlivnit behaviorální aspekty financí a iracionality, kterou vystavují účastníci trhu. Je však schopným sluhou k dispozici poradcům, kteří se od něho musí zeptat inteligentních otázek.