Сразу можно сказать, что этот метод используется как раз из-за того, что он простой. Но каким бы простым он не был, метод Монте-Карло остается мощным инструментом, а также может похвастаться некоторыми интересными свойствами, которые делают его очень привлекательным для решения различных задач. Метод Монте-Карло относится к ряду статистических методов, которые в свою очередь используются для вычисления ожидаемых значений функций, которые нельзя интегрировать аналитически, поскольку они не имеют замкнутой формы.
Почему именно Монте-Карло? Он нам позволяет, используя один и тот же принцип, решить разного рода задач. Моделирование по методу Монте-Карло можно использовать в корпоративных финансах, ценообразовании опционов и особенно в управлении портфеля и планирования финансов. С другой стороны метод ограничен тем, что не может учесть медвежьи рынки, рецессии или другой вид финансового риска, который может повлиять на потенциальные результаты.
Метод Монте-Карло использует различные распределения вероятностей для вычисления неопределенных факторов. Вероятностные распределения соответствуют различным предположениям. Таким образом, различная природа данных имеет разную вероятность для разных сумм.
Рассмотрим вероятностные распределения, которые используются в финансовом моделировании.
Нормальное распределение
Оно симметрично и применимо к природным закономерностям как рост и вес человека. Используя в финансовой модели, мы определяем среднее значение, которое представляет ожидаемое значение и стандартное отклонение. Аналитики будут использовать его для определения инфляции и процентных ставок, цен на топливо и т д.
Треугольное распределение
Используя это распределение нужно определить минимальное и максимальное и наиболее вероятное значение. Логично, что значения близкие к наиболее вероятному варианту, будут более вероятными. Специалисты применяют данное распределение к периодическим показателям продаж, уровням запасов и тд.
Равномерное распределение
В данном распределении значения переменной претендуют на равномерную вероятность попасть в выборку. Нужно определить только минимум и максимум. В финансовом моделировании это распределение используется при определении будущих производственных затрат.
Дискретное распределение
В дискретном распределении мы определяем конкретные вероятности каждого из значений, то есть от конкретного результата.
Вопреки многим преимуществам метода, он не получил широкого распространения, поскольку в стандартных электронных таблицах это не встроено и сотруднику приходится использовать некие процедуры чтобы достичь результата.
С помощью CaseWare IDEA вы сможете автоматизировать абсолютно все процедуры анализа, и одним нажатием построить и адаптировать модель методом Монте-Карло.
Чтобы узнать больше о наших продуктах и заказать БЕСПЛАТНУЮ демо-версию,
Вы можете обратиться к нашим специалистам:
+38 (097) 007 05 51
v.totskiy@caseware.com.ua
