Définition de la modélisation stochastique

Qu’est-ce que la modélisation stochastique ?

La modélisation stochastique est une forme de modèle financier qui est utilisée pour aider à prendre des décisions d’investissement. Ce type de modélisation prévoit la probabilité de divers résultats dans différentes conditions, en utilisant des variables aléatoires.

La modélisation stochastique présente des données et prédit des résultats qui tiennent compte de certains niveaux d’imprévisibilité ou d’aléatoire. Les entreprises de nombreux secteurs peuvent utiliser la modélisation stochastique pour améliorer leurs pratiques commerciales et augmenter leur rentabilité. Dans le secteur des services financiers, les planificateurs, les analystes et les gestionnaires de portefeuille utilisent la modélisation stochastique pour gérer leurs actifs et leurs passifs et optimiser leurs portefeuilles.

Comprendre la modélisation stochastique : constante ou variable

Pour comprendre le concept de modélisation stochastique, il est utile de le comparer à son contraire, la modélisation déterministe.

La modélisation déterministe produit des résultats constants

La modélisation déterministe vous donne les mêmes résultats exacts pour un ensemble particulier d’entrées, quel que soit le nombre de recalculs du modèle. Ici, les propriétés mathématiques sont connues. Aucun d’entre eux n’est aléatoire, et il n’y a qu’un seul ensemble de valeurs spécifiques et qu’une seule réponse ou solution à un problème. Avec un modèle déterministe, les facteurs incertains sont externes au modèle.

La modélisation stochastique produit des résultats variables

La modélisation stochastique, en revanche, est intrinsèquement aléatoire et les facteurs incertains sont intégrés au modèle. Le modèle produit de nombreuses réponses, estimations et résultats, comme l’ajout de variables à un problème mathématique complexe, pour voir leurs différents effets sur la solution. Le même processus est ensuite répété plusieurs fois selon divers scénarios.

Qui utilise la modélisation stochastique ?

La modélisation stochastique est utilisée dans une variété d’industries à travers le monde. L’industrie de l’assurance, par exemple, s’appuie fortement sur la modélisation stochastique pour prédire comment les bilans des entreprises se présenteront à un moment donné dans le futur. D’autres secteurs, industries et disciplines qui dépendent de la modélisation stochastique comprennent l’investissement boursier, les statistiques, la linguistique, la biologie et la physique quantique.

Un exemple de modélisation stochastique dans les services financiers

Les modèles d’investissement stochastiques tentent de prévoir les variations des prix, des rendements des actifs (ROA) et des classes d’actifs, telles que les obligations et les actions, au fil du temps. La simulation de Monte Carlo est un exemple de modèle stochastique ; il peut simuler les performances d’un portefeuille en fonction des distributions de probabilité des rendements des actions individuelles. Les modèles d’investissement stochastiques peuvent être des modèles à un ou plusieurs actifs et peuvent être utilisés pour la planification financière, pour optimiser la gestion actif-passif (ALM) ou l’allocation d’actifs ; ils sont également utilisés pour les travaux actuariels.

Un outil pivot dans la prise de décision financière

L’importance de la modélisation stochastique en finance est vaste et de grande envergure. Lors du choix de véhicules d’investissement, il est essentiel de pouvoir visualiser une variété de résultats sous de multiples facteurs et conditions. Dans certaines industries, le succès ou la disparition d’une entreprise peut même en dépendre.

Dans le monde de l’investissement en constante évolution, de nouvelles variables peuvent entrer en jeu à tout moment, ce qui pourrait affecter énormément les décisions d’un sélectionneur de titres. Par conséquent, les professionnels de la finance exécutent souvent des modèles stochastiques des centaines, voire des milliers de fois, ce qui offre de nombreuses solutions potentielles pour aider à cibler la prise de décision.

FAQ sur les modèles stochastiques

Quelle est la différence entre les modèles stochastiques et déterministes ?

Contrairement aux modèles déterministes qui produisent les mêmes résultats exacts pour un ensemble particulier d’entrées, les modèles stochastiques sont à l’opposé ; le modèle présente des données et prédit des résultats qui tiennent compte de certains niveaux d’imprévisibilité ou d’aléatoire.

Que signifie beaucoup de variation dans un modèle stochastique ?

Les modèles stochastiques consistent à calculer et à prédire un résultat en fonction de la volatilité et de la variabilité ; plus la variation dans un modèle stochastique se reflète dans le nombre de variables d’entrée.

Qu’est-ce qu’un exemple d’événement stochastique ?

La simulation de Monte Carlo est un exemple de modèle stochastique ; il peut simuler les performances d’un portefeuille en fonction des distributions de probabilité des rendements des actions individuelles.

Quelle est la différence entre stochastique et probabiliste?

Ils sont généralement considérés comme synonymes les uns des autres. Le stochastique peut être considéré comme un événement aléatoire, tandis que le probabiliste est dérivé de la probabilité.