Ce este o simulare Monte Carlo și de ce avem nevoie?
Analistii pot evalua posibilele randamente ale portofoliului în mai multe moduri. Abordarea istorică, care este cea mai populară, are în vedere toate posibilitățile care s-au întâmplat deja. Cu toate acestea, investitorii nu ar trebui să se oprească în acest sens. Metoda Monte Carlo este o metodă stocastică (eșantionarea aleatorie a intrărilor) pentru a rezolva o problemă statistică, iar o simulare este o reprezentare virtuală a unei probleme. Simularea Monte Carlo le combină pe cele două pentru a ne oferi un instrument puternic care ne permite să obținem o distribuție (tablou) de rezultate pentru orice problemă statistică, cu numeroase intrări eșantionate de mai multe ori. (Pentru mai multe, consultați: Stochastics: un indicator precis de cumpărare și vânzare .)
Simularea Monte Carlo demistificată
Simulările din Monte Carlo pot fi înțelese cel mai bine gândindu-te la o persoană care aruncă zaruri. Un jucător începător care joacă crap pentru prima oară nu va avea niciun indiciu despre ce șanse sunt să îndrepți un șase în orice combinație (de exemplu, patru și doi, trei și trei, unu și cinci). Care sunt șansele de a rula două fire, cunoscute și sub numele de „șase greu?”. Aruncarea zarurilor de nenumărate ori, în mod ideal, de câteva milioane de ori, ar oferi o distribuție reprezentativă a rezultatelor, ceea ce ne va spune cât de probabil va fi un șase dur. În mod ideal, ar trebui să rulăm aceste teste eficient și rapid, ceea ce este exact ceea ce oferă o simulare Monte Carlo.
Prețurile activelor sau valorile viitoare ale portofoliilor nu depind de rulajul zarurilor, dar uneori prețurile activelor seamănă cu o plimbare aleatorie. Problema privirii doar la istorie este că ea reprezintă, de fapt, doar o singură listă sau un rezultat probabil, care poate fi sau nu aplicabil în viitor. O simulare Monte Carlo are în vedere o gamă largă de posibilități și ne ajută să reducem incertitudinea. O simulare Monte Carlo este foarte flexibilă; ne permite să variem ipotezele de risc sub toți parametrii și astfel să modelăm o serie de rezultate posibile. Se pot compara mai multe rezultate viitoare și se pot personaliza modelul la diverse active și portofolii în curs de examinare. (Pentru mai multe, consultați: Găsiți potrivirea corectă cu distribuțiile de probabilitate .)
Aplicații ale simulării Monte Carlo în finanțe
Simularea Monte Carlo are numeroase aplicații în finanțe și în alte domenii. Monte Carlo este utilizat în finanțele corporative pentru modelarea componentelor fluxului de numerar al proiectului, care sunt afectate de incertitudine. Rezultatul este o serie de valori actuale nete (VNV), împreună cu observații asupra VNV mediu al investiției analizate și volatilitatea acesteia. Astfel, investitorul poate estima probabilitatea ca VNV să fie mai mare decât zero. Monte Carlo este utilizat pentru stabilirea prețurilor de opțiune, unde sunt generate numeroase căi aleatorii pentru prețul unui activ subiacent, fiecare având o rambursare asociată. Aceste rambursări sunt apoi actualizate înapoi și prezente în medie pentru a obține prețul opțiunii. Este utilizat în mod similar pentru stabilirea prețurilor la titluri cu venituri fixe și instrumente derivate pe rata dobânzii. Dar simularea Monte Carlo este folosită cel mai mult în managementul portofoliului și în planificarea financiară personală. (Pentru mai multe, consultați: Decizii privind investițiile de capital - fluxuri de numerar incrementale .)
Simularea Monte Carlo și gestionarea portofoliului
O simulare Monte Carlo permite unui analist să stabilească dimensiunea portofoliului necesar la pensionare pentru a susține stilul de viață de pensionare dorit și alte cadouri și moșteniri dorite. Ea implică o distribuție a ratelor de reinvestire, ratelor inflației, randamentelor clasei de active, ratelor de impozitare și chiar posibilelor planuri de viață. Rezultatul este o distribuție a mărimilor portofoliului cu probabilitatea de a sprijini nevoile dorite ale cheltuielilor clientului.
Analistul folosește apoi simularea Monte Carlo pentru a determina valoarea și distribuția unui portofoliu la data pensionării proprietarului. Simularea permite analistului să aibă o viziune de mai multe perioade și un factor în dependența de cale; valoarea portofoliului și alocarea activelor la fiecare perioadă depind de randamentele și volatilitatea din perioada precedentă. Analistul folosește diverse alocări de active cu diferite grade de risc, corelații diferite între active și distribuirea unui număr mare de factori - inclusiv economiile din fiecare perioadă și data pensionării - pentru a ajunge la o distribuție a portofoliilor împreună cu probabilitatea de sosire. la valoarea de portofoliu dorită la pensionare. Ratele de cheltuieli și durata de viață a clientului pot fi luate în considerare pentru a determina probabilitatea ca acesta să rămână fără fonduri (probabilitatea de ruină sau de longevitate) înainte de decesul acestora.
Profilul de risc și rentabilitate al unui client este cel mai important factor care influențează deciziile de gestionare a portofoliului. Returnările cerute de client sunt funcții ale obiectivelor sale de pensionare și cheltuieli; profilul ei de risc este determinat de capacitatea și disponibilitatea de a-și asuma riscuri. De cele mai multe ori, randamentul dorit și profilul de risc al unui client nu sunt în sincronizare unul cu celălalt. De exemplu, nivelul de risc acceptabil pentru un client poate face imposibilă sau foarte dificilă atingerea rentabilității dorite. Mai mult, poate fi necesară o sumă minimă înainte de pensionare pentru a atinge obiectivele clientului, dar stilul de viață al clientului nu ar permite economiile sau clientul poate fi reticent în schimbarea acesteia.
Să luăm în considerare un exemplu de tânăr cuplu care muncește foarte mult și are un stil de viață generos, inclusiv sărbători scumpe în fiecare an. Aceștia au un obiectiv de pensionare de a cheltui 170.000 USD pe an (aprox. 14.000 USD / lună) și să lase copiilor lor o proprietate de 1 milion USD. Un analist efectuează o simulare și constată că economiile lor pe perioadă sunt insuficiente pentru a construi valoarea dorită a portofoliului la pensionare; cu toate acestea, este realizabil dacă alocarea la stocurile cu capacități mici este dublată (până la 50 până la 70 la sută de la 25 la 35 la sută), ceea ce va crește considerabil riscul. Niciuna dintre alternativele de mai sus (economii mai mari sau risc crescut) nu sunt acceptabile pentru client. Astfel, analistii fac parte din alte ajustări înainte de a rula din nou simularea. analistul își întârzie pensionarea cu doi ani și își reduce cheltuielile lunare după pensionare la 12.500 USD. Distribuția rezultată arată că valoarea dorită a portofoliului poate fi realizată prin creșterea alocării către acțiuni cu capacități mici cu doar 8%. Odată cu informațiile disponibile, analistul recomandă clienților să întârzie pensionarea și să își reducă cheltuielile în mod marginal, cu privire la care cuplul este de acord. (Pentru mai multe, consultați: Planificarea pensiei dvs. folosind simularea Monte Carlo .)
Linia de jos
O simulare Monte Carlo permite analiștilor și consilierilor să transforme șansele de investiții în alegeri. Avantajul Monte Carlo este capacitatea sa de a factoriza o serie de valori pentru diverse intrări; acesta este, de asemenea, cel mai mare dezavantaj al său, în sensul că presupunerile trebuie să fie corecte, deoarece producția este la fel de bună ca și intrările. Un alt mare dezavantaj este că simularea de la Monte Carlo tinde să subestimeze probabilitatea evenimentelor cu ursul extrem ca o criză financiară. De fapt, experții susțin că o simulare ca Monte Carlo nu este în măsură să ia în considerare aspectele comportamentale ale finanțelor și iraționalitatea expusă de către participanții pe piață. Cu toate acestea, este un instrument util pentru consilieri.
