随机建模：定义，优势以及谁使用它

什么是随机建模？

随机建模是财务模型这用于帮助做出投资决策。这种类型的建模使用随机变量预测了不同条件下各种结果的概率。

随机建模介绍了数据并预测结果，这些结果可以解释某些不可预测性或随机性的水平。许多行业的公司都可以采用随机建模来改善其业务实践并提高盈利能力。在金融服务部门，计划人员，分析师和投资组合经理使用随机建模来管理他们的资产和负债并优化他们的文件夹。

要了解随机建模的概念，它有助于将其与相反的相反：确定性建模。

确定性建模为您为特定的一组输入提供了相同的确切结果，无论您重新计算模型多少次。在这里，已知数学属性。它们都不是随机的，只有一组特定值，只有一个答案或解决问题的解决方案。使用确定性模型，不确定的因素是模型外部的。

另一方面，随机建模本质上是随机的，并且不确定的因素内置在模型中。该模型产生许多答案，估计和结果（例如将变量添加到复杂的数学问题），以查看它们对解决方案的不同影响。然后在各种情况下多次重复相同的过程。

随机建模用于世界各地的各个行业。这保险例如，行业在很大程度上依赖于随机建模来预测公司资产负债表将来如何看待给定点。其他部门，，，，行业，依赖随机建模的学科包括股票投资，统计，语言学，生物学和量子物理学。

随机模型结合了随机变量，以在不同条件下产生许多不同的结果。

随机投资模型试图预测价格的变化，资产回报（ROA）和资产类别（例如债券和股票）。这蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子；它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的性能。

随机投资模型可以是单资产或多资产模型，可以用于财务计划，以优化资产责任管理（ALM）或资产分配；它们也用于精算工作。

随机建模在金融中的重要性是广泛且深远的。选择投资工具时，至关重要的是能够在多种因素和条件下查看各种结果。在某些行业中，公司的成功或灭亡甚至可能取决于它。

在不断变化的世界中投资，新变量可以随时发挥作用，并且可能会极大地影响股票选择者的决定。因此，金融专业人士经常运行随机模型数百甚至数千次，这为有助于目标做出决策提供了许多潜在的解决方案。

与确定性模型为特定输入集相同的确切结果不同，随机模型是相反的。该模型提供了数据并预测结果，以说明某些不可预测性或随机性的水平。

随机模型都是关于基于波动性和可变性来计算和预测结果的。随机模型中的变化越多，反映在输入变量的数量中。

蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子。它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的性能。

它们通常被认为是彼此的同义词。随机可以被认为是一个随机事件，而概率是从概率中得出的。

随机建模用于帮助做出投资决策。这种形式的财务模型预测了使用随机变量在不同条件下各种结果的概率。