Stochastische modellering - KamilTaylan.blog
25 juni 2021 0:52

Stochastische modellering

Wat is stochastische modellering?

Stochastische modellering is een vorm van financieel model dat wordt gebruikt om investeringsbeslissingen te nemen. Dit type modellering voorspelt de kans op verschillende uitkomsten onder verschillende omstandigheden, met behulp van willekeurige variabelen.

Stochastische modellering presenteert gegevens en voorspelt uitkomsten die bepaalde niveaus van onvoorspelbaarheid of willekeur verklaren. Bedrijven in veel bedrijfstakken kunnen stochastische modellen gebruiken om hun bedrijfspraktijken te verbeteren en de winstgevendheid te vergroten. In de financiële dienstverlening gebruiken planners, analisten en portefeuillemanagers stochastische modellen om hun activa en passiva te beheren en hun portefeuilles te optimaliseren.

Inzicht in stochastische modellering: constant versus veranderlijk

Om het concept van stochastische modellering te begrijpen, helpt het om het te vergelijken met zijn tegenovergestelde, deterministische modellering.

Deterministische modellering levert constante resultaten op

Deterministische modellering geeft u exact dezelfde resultaten voor een bepaalde set invoer, ongeacht hoe vaak u het model opnieuw berekent. Hier zijn de wiskundige eigenschappen bekend. Geen van hen is willekeurig, en er is slechts één set specifieke waarden en slechts één antwoord of oplossing voor een probleem. Bij een deterministisch model liggen de onzekere factoren buiten het model.

Stochastische modellering levert veranderlijke resultaten op

Stochastische modellering is daarentegen inherent willekeurig en de onzekere factoren zijn in het model ingebouwd. Het model produceert veel antwoorden, schattingen en uitkomsten – zoals het toevoegen van variabelen aan een complex wiskundig probleem – om hun verschillende effecten op de oplossing te zien. Hetzelfde proces wordt dan vele malen herhaald onder verschillende scenario’s.

Wie gebruikt stochastische modellen?

Stochastische modellering wordt in verschillende industrieën over de hele wereld gebruikt. De verzekeringssector is bijvoorbeeld sterk afhankelijk van stochastische modellen om te voorspellen hoe de balansen van bedrijven er in de toekomst zullen uitzien. Andere sectoren, industrieën en disciplines die afhankelijk zijn van stochastische modellen zijn onder meer het investeren in aandelen, statistiek, taalkunde, biologie en kwantumfysica.



Een stochastisch model bevat willekeurige variabelen om onder verschillende omstandigheden veel verschillende uitkomsten te produceren.

Een voorbeeld van stochastische modellering in financiële dienstverlening

Hoe het wordt gebruikt in de investeringssector

Stochastische investeringsmodellen proberen de variaties in prijzen, rendement op activa (ROA) en activaklassen – zoals obligaties en aandelen – in de loop van de tijd te voorspellen. De Monte Carlo-simulatie is een voorbeeld van een stochastisch model; het kan simuleren hoe een portefeuille kan presteren op basis van de waarschijnlijkheidsverdelingen van individuele aandelenrendementen. Stochastische investeringsmodellen kunnen zowel single-asset- als multi-asset-modellen zijn en kunnen worden gebruikt voor financiële planning, om asset-liability-management (ALM) of assetallocatie te optimaliseren; ze worden ook gebruikt voor actuariële werkzaamheden.

Een cruciaal instrument bij financiële besluitvorming

De betekenis van stochastische modellering in de financiële wereld is omvangrijk en verreikend. Bij het kiezen van investeringsvehikels is het van cruciaal belang om verschillende uitkomsten onder meerdere factoren en omstandigheden te kunnen bekijken. In sommige bedrijfstakken kan het succes of de ondergang van een bedrijf er zelfs van afhangen.

In de steeds veranderende wereld van beleggen kunnen er op elk moment nieuwe variabelen in het spel komen, die de beslissingen van een aandelenkiezer enorm kunnen beïnvloeden. Daarom voeren financiële professionals vaak honderden of zelfs duizenden keren stochastische modellen uit, die tal van mogelijke oplossingen bieden om de besluitvorming gerichter te maken.