Monte Carlo Simulazione

Definizione:

Una simulazione di Monte Carlo (nota anche come un'analisi Monte Carlo) è una tecnica sofisticata computerizzata che applica la teoria della probabilità all'analisi finanziaria. Esso cerca di misurare i possibili impatti di eventi casuali o occasionali, ad esempio, i rendimenti degli investimenti ei risultati aziendali. Il nome deriva da quello del famoso casinò di Monte Carlo a Monaco, e evoca giochi di fortuna che coinvolgono dadi, ruote da roulette o carte.

In realtà, gran parte della moderna teoria della probabilità deriva dagli sforzi per quantificare le probabilità di tali giochi.

Applicazioni: Tipicamente, analisti di valori mobiliari, analisti di progetto e dipartimenti di bilancio aziendale (per citare solo alcuni esempi) sviluppano o esaminano solo un singolo caso di base. Applicando l'analisi Monte Carlo, essi possono creare modelli predittivi che offrono maggiori informazioni, sotto forma di intervalli di probabili risultati. I consulenti pensionistici più avanzati ei piani di pensionamento sono tra i professionisti finanziari che utilizzano questa metodologia. Ha anche un valore evidente per i gestori dei rischi da utilizzare nella quantificazione dei rischi aziendali.

Metodo:

Più comunemente sviluppato dai dipartimenti e dai quanti della scienza di gestione, al centro della simulazione di Monte Carlo è l'utilizzo di un generatore di numeri casuali computerizzato per variare gli input di un modello finanziario. Ogni variabile del modello viene assegnata una probabile gamma di risultati, basata su un'analisi dei dati anteriori. Quindi ogni volta che il modello viene eseguito, il computer assegnerà a caso casuali tali variabili, entro i ranghi specificati. Il modello viene eseguito in genere per migliaia di iterazioni, con nuove variabili d'ingresso generate in modo casuale ogni volta. I risultati di tutte queste simulazioni sono tabulati e riassunti in una distribuzione di probabilità.

Formato dei risultati e dell'output:

Più che un semplice scenario di base, una simulazione di Monte Carlo produce tipicamente una serie di risultati che si avvicinano ad una distribuzione normale (chiamata popolarmente a forma di campana curva), con probabilità collegate ad ogni gamma. Ad esempio, utilizzando un modello costruito per prevedere utili per un'azienda nel prossimo anno, una simulazione di Monte Carlo può produrre risultati di questo tipo:

Risultato medio o probabile: 15 milioni di dollari di profitti probabilità di profitto del 66% tra i 13 milioni e i 17 milioni di dollari

• la probabilità del 95% di profitti tra $ 11 milioni e $ 19 milioni
• 99% di probabilità di profitti tra $ 9 milioni e $ 21 milioni
• Rischi:
• I risultati di un'analisi Monte Carlo la simulazione sarà modellata dalle ipotesi utilizzate per la progettazione. Come in ogni modello finanziario, l'esattezza delle ipotesi è fondamentale. In particolare, con una simulazione di Monte Carlo, gli intervalli di possibili valori assegnati a ciascuna variabile costituiscono un insieme critico di ipotesi su cui poggia l'intera impresa, insieme alla metodologia per la conversione di numeri casuali generati dal computer in valori all'interno di questi intervalli.