蒙特卡洛模型使研究人员可以进行多次试验并定义事件或投资的所有潜在结果。 它们共同为给定的投资或事件创建概率分布或风险评估。
蒙特卡洛分析是一种多元建模技术。 所有的多元模型都可以被认为是复杂的“假设”。 场景。 研究分析师使用它们来预测投资结果，了解围绕其投资敞口的可能性并更好地缓解风险。 在蒙特卡洛方法中，将结果与风险承受能力进行比较。 这有助于经理决定是否进行投资或项目。
谁使用多元模型
多元模型的用户更改了多个变量的值，以确定它们对正在评估的项目的潜在影响。
金融分析师使用这些模型来估算现金流量和新产品构想。 投资组合经理和财务顾问使用它们来确定投资对投资组合绩效和风险的影响。 保险公司使用它们来估计索赔和定价策略的潜力。 一些最著名的多元模型是用于评估股票期权的模型。 多元模型还可以帮助分析师确定真正的价值驱动力。
关于蒙特卡洛分析
蒙特卡洛分析法因其赌场而闻名的公国而得名。 通过机会博弈，所有可能的结果和概率都是已知的，但是对于大多数投资而言，未来结果的集合是未知的。
由分析人员确定结果及其发生的可能性。 在蒙特卡洛建模中，分析人员进行多次试验，有时进行数千次试验，以确定所有可能的结果以及发生这些结果的可能性。
蒙特卡洛分析很有用，因为许多投资和业务决策都是基于一个结果而做出的。 换句话说，许多分析师得出了一种可能的情况，然后将其与各种障碍进行比较，以决定是否继续进行。
大多数备考估计都是从基本情况开始的。 通过为每个因素输入最高概率假设，分析人员可以得出最高概率结果。 但是，根据基本案例做出任何决定都是有问题的，仅凭一个结果来创建预测是不够的，因为它没有说明可能发生的任何其他可能值。
它也没有说实际的未来价值将是除基本案例预测以外的其他可能性。 如果未事先计算这些事件的驱动因素和概率，就不可能对冲负面事件。
创建模型
设计完成后，执行蒙特卡洛模型需要一种工具，该工具将随机选择受某些预定条件限制的因子值。 通过运行变量受其各自独立发生概率限制的多个试验，分析师可以创建一个分布，其中包括所有可能的结果以及它们将发生的概率。
市场上有许多随机数生成器。 设计和执行蒙特卡洛模型的两个最常用的工具是@Risk和Crystal Ball。 这两个都可以用作电子表格的插件，并允许将随机采样合并到已建立的电子表格模型中。
开发适当的蒙特卡洛模型的技术是确定每个变量的正确约束以及变量之间的正确关系。 例如，由于投资组合多元化是基于资产之间的相关性，因此开发用于创建预期投资组合价值的任何模型都必须包括投资之间的相关性。
为了为变量选择正确的分布，必须了解每种可能的分布。 例如，最常见的是正态分布，也称为钟形曲线 。
在正态分布中，所有出现均值均值均等分布。 均值是最可能发生的事件。 自然现象，人们的身高和通货膨胀是正态分布投入的一些示例。
在蒙特卡洛分析中，随机数生成器在模型设置的约束内为每个变量选择一个随机值。 然后，它为所有可能的结果生成概率分布。
该概率的标准偏差是一种统计量，表示被估计的实际结果将是除平均值或最可能发生的事件之外的其他事件的可能性。 假设概率分布呈正态分布，则大约68％的值将落在平均值的一个标准偏差内，大约95％的值将落在平均值的两个标准偏差内，而大约99.7％将在平均值的三个标准偏差内。
这称为“ 68-95-99.7规则”或“经验规则”。
谁使用该方法
蒙特卡洛分析不仅由财务专业人员进行，而且还由许多其他企业进行。 它是一种决策工具，假定每个决策都会对总体风险产生一定的影响。
每个个人和机构都有不同的风险承受能力。 因此，计算任何投资的风险并将其与个人的风险承受能力进行比较非常重要。
蒙特卡洛模型产生的概率分布创建了风险图。 该图景是将结果传达给其他人（例如上级或潜在投资者）的有效方法。 如今，任何可以使用个人计算机的人都可以设计和执行非常复杂的蒙特卡洛模型。
