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 de caractère aléatoire. Les entreprises de nombreux secteurs peuvent utiliser la modélisation stochastique pour améliorer leurs pratiques commerciales et accroître 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 passifs et optimiser leurs portefeuilles.
Comprendre la modélisation stochastique: constante ou modifiable
Pour comprendre le concept de modélisation stochastique, il est utile de le comparer à sa modélisation déterministe opposée.
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 recalcul 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 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, par contre, 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 dans 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 à quoi ressembleront les bilans des entreprises à un moment donné dans le futur. Les 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 modèle stochastique incorpore des variables aléatoires pour produire de nombreux résultats différents dans diverses conditions.
Un exemple de modélisation stochastique dans les services financiers
Comment il est utilisé dans le secteur des placements
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 la performance 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 le travail actuariel.
Un outil essentiel dans la prise de décision financière
L’importance de la modélisation stochastique en finance est vaste et profonde. Lors du choix des véhicules d’investissement, il est essentiel de pouvoir visualiser une variété de résultats sous de multiples facteurs et conditions. Dans certains secteurs, le succès ou la disparition d’une entreprise peut même en dépendre.
Dans le monde en constante évolution de l’investissement, de nouvelles variables peuvent entrer en jeu à tout moment, ce qui pourrait affecter énormément les décisions d’un stock-picker. Par conséquent, les professionnels de la finance utilisent 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.