使用蒙特卡洛分析估計風險

蒙特卡洛模型使各種專業的研究人員都可以進行多個試驗，從而定義事件或決定的所有潛在結果。在金融行業中，該決定通常與投資有關。合併後，所有單獨的試驗都會創建一個概率分佈或者風險評估用於給定的投資或活動。

蒙特卡洛分析是一種多元建模技術。全部多元模型可以將其視為“如果呢？”的複雜插圖。方案。一些最著名的多元模型是用於重視的那些模型股票期權。研究分析師使用它們來預測投資成果，了解其投資暴露的可能性，並更好地降低風險。

當投資者使用Monte Carlo方法時，將結果與各種級別的結果進行比較風險承受能力。這可以幫助利益相關者決定是否進行投資。

誰使用多元模型

多元模型（例如蒙特卡洛模型）是流行的統計工具，使用多個變量預測可能的結果。使用多元模型時，用戶會更改多個變量的值，以確定其對正在評估的決策的潛在影響。

許多不同類型的專業使用多元模型。財務分析師可以使用多元模型來估計現金流和新產品創意。投資組合經理和財務顧問使用它們來確定投資對投資組合性能和風險。保險公司使用它們來估算索賠的潛力和價格保單。

Monte Carlo模型以地理位置蒙特卡洛（Monte Carlo）的名字命名（從技術上講是摩納哥公國的行政區域），該地點以其賭場的擴散而聞名。

有了機會遊戲（例如那些在賭場玩的遊戲），所有可能的結果和概率是眾所周知的。但是，隨著大多數投資，未來的結果集尚不清楚。

取決於分析師確定結果以及將發生的概率。在蒙特卡洛建模中，分析師進行了多次試驗（有時甚至數千個），以確定所有可能的結果和將發生的可能性。

蒙特卡洛分析很有用，因為許多投資和業務決策是基於一個結果做出的。換句話說，許多分析師得出了一種可能的情況，然後將結果與各種障礙與該結果進行比較，以決定是否進行。

最多由於形狀估計從基本情況開始。通過輸入每個因素的最高概率假設，分析師可以得出最高的概率結果。但是，根據基本案例做出任何決定是有問題的，並且只有一個結果創建一個預測是不夠的，因為它沒有說明可能發生的任何其他可能的值。

它還沒有說明實際的實際機會未來價值除了基本案例預測之外，將是其他東西。不可能樹籬如果未提前計算這些事件的驅動因素和概率，則對負面發生。

一旦設計，執行蒙特卡洛模型就需要一個工具，該工具將隨機選擇受某些預定條件約束的因子值。通過運行許多試驗，其變量受其自身發生的獨立概率約束的變量，分析師創建了一個分佈，其中包括所有可能的結果和將會發生的概率。

市場上有許多隨機數發生器。設計和執行蒙特卡洛模型的兩個最常見的工具是@風險和水晶球。這兩個都可以用作電子表格的加載項，並允許將隨機採樣納入已建立的電子表格模型中。

開發適當的蒙特卡洛模型的藝術是確定每個變量的正確約束以及變量之間的正確關係。例如，因為投資組合多樣化是基於相關性在資產之間，開髮用於創建預期投資組合價值的任何模型都必須包括投資之間的相關性。

為了為變量選擇正確的分佈，必須了解每個可用的分佈。例如，最常見的是常態分佈，也稱為鍾形曲線。

在正態分佈中，所有事件均圍繞平均值分佈。平均值是最可能的事件。自然現象，人們的高度和通貨膨脹是常態分佈的投入的一些例子。

在蒙特卡洛分析中，隨機數發電機在模型設置的約束中為每個變量選擇一個隨機值。然後，它為所有可能的結果產生概率分佈。

這標準偏差該概率是一個統計量，表示實際結果估計的可能性將不是均值或最可能的事件。假設概率分佈是正態分佈的，大約有68％的值將落在平均值的一個標準偏差之內，大約95％的值將落在兩個標準偏差之內，約99.7％將位於平均值的三個標準偏差之內。

這被稱為“ 68-95-99.7規則”或“”經驗規則。 ”

蒙特卡洛分析不僅由金融專業人士進行，而且由許多其他企業進行。這是一種決策工具，假設每個決策都會對總體風險產生一定的影響。

每個人和機構都有不同的風險承受能力。這使得計算任何投資的風險並將其與個人的風險承受能力進行比較至關重要。

蒙特卡洛模型產生的概率分佈創造了風險圖片。這張照片是將結果傳達給其他人的有效方法，例如上級或潛在的投資者。如今，非常複雜的蒙特卡洛模型可以由訪問個人計算機的任何人設計和執行。