Что Может Монте-Карло Сделать Для Своего Портфолио?
--- Руководство по инвестирования в недвижимость
--- Как На Пенсию Вкладчики Смогут Тактически Перераспределить Пост-Трамп
Что такое Моделирование по методу Монте-Карло и зачем он нужен?
Аналитики могут оценить возможную доходность портфеля во многом. Исторический подход, который является наиболее популярным, учитывает все возможности, которые уже случились. Тем не менее, инвесторы не должны останавливаться на этом. Метод Монте-Карло является стохастической (случайной выборки входов) способ для решения статистической проблемы, и моделирование-это виртуальное представительство проблема. Моделирование Монте-Карло объединяет в себе два, чтобы дать нам мощный инструмент, который позволяет получить распределение (массив) результаты любого статистического проблема с многочисленными входами пробы снова и снова. (Подробнее см.: Стохастика: точный Индикатор Купить и продать. )
Моделирование Методом Монте-Карло Демистифицировал
Моделирование по методу Монте-Карло может быть лучше понять, думая о человеке, бросая кости. Начинающий игрок, который играет в крэпс впервые будет иметь ни малейшего представления о том, каковы шансы свернуть шести в любой комбинации (например, четыре и два, три и три, один и пять). Каковы шансы прокатки две тройки, также известный как "твердая шестерка?" Кидая кубик много раз, в идеале в несколько миллионов раз, приведу один представитель распределение результатов, которые покажет нам, как, вероятно, рулон шесть будет шесть. В идеале, мы должны работать эффективно эти тесты и быстро, что моделирование по методу Монте-Карло предлагает.
Цены на активы или будущей стоимости портфелей не зависят от рулонов кости, но иногда стоимости активов и вовсе напоминают случайные блуждания. Проблема с поиском в истории в одиночку-это, по сути, только один рулон, и вероятных результатов, которые могут или не могут быть применимы в будущем. Моделирование по методу Монте-Карло рассматривается широкий спектр возможностей и помогает нам уменьшить неопределенность. Моделирование по методу Монте-Карло является очень гибкой, это позволяет нам варьировать риска по всем параметрам и соответственно диапазон возможных исходов. Можно сравнить несколько результатов в будущем и настроить модель для различных активов и портфелей под комментарий. (Подробнее см.: найти подходящую с Распределениями вероятностей. )
Применение метода Монте-Карло в финансах:
Моделирование Монте-Карло имеет многочисленные приложения в области финансов и других сферах. Монте-Карло используется в области корпоративных финансов для моделирования компонентов проекта денежный поток, который оказывает влияние неопределенность. Результатом является спектр чистый дисконтированный доход (чдд) наряду с замечаниями о средняя ЧДД инвестиционного анализа и его волатильности. Таким образом, инвестор может оценить вероятность того, что значение NPV будет больше нуля. Монте-Карло используется для оценки опционов, где множество случайных путей к цене базового актива создаются, каждая из которых имеет связанный выплаты. Эти выплаты дисконтируются к настоящему времени и усредняются, чтобы получить вариант цена . Она также используется для оценки ценных бумаг с фиксированным доходом и процентных деривативов. Но моделирование по методу Монте-Карло используется наиболее широко в управлении портфелем и личного финансового планирования. (Подробнее см.: Инвестиционные проекты - Приростные денежные потоки. )
Моделирование методом Монте-Карло и управления портфелем:
Моделирование по методу Монте-Карло позволяет аналитику определить размер портфеля требуется при выходе на пенсию, чтобы поддержать необходимый Пенсионный образ жизни и другие нужные подарки и пожертвования. Она факторов в распределении ставок реинвестирования, уровень инфляции, доходность класса активов, налоговые ставки и даже возможность жизни. Результатом является распределение размеров портфель с вероятностями, поддерживающий нужный потребностей клиента расходов.
Аналитик следующий использует моделирование методом Монте-Карло, чтобы определить ожидаемое значение и распределение портфеля на дату выхода на пенсию владельца. Моделирование позволяет аналитику принять мульти-вид период, и коэффициент в зависимости от выбранного пути; стоимости портфеля и распределения активов в каждый период зависит от доходности и волатильности в предыдущий период. Аналитик использует различные распределения активов с разной степенью риска, различные соотношения между активами и распределение большого количества факторов, в том числе экономия в каждый период и дата выхода на пенсию, чтобы прийти к распределению портфелей наряду с вероятность достижения искомой стоимости портфеля при выходе на пенсию. Различные ставки расходы клиента и продолжительность жизни могут быть учтены определить вероятность того, что клиенты закончились деньги (вероятность разорения или риска долгожительства), до их смерти.
Клиентов риска и доходности является наиболее важным фактором, влияющим на принятие решений по управлению портфелем. Требуемую доходность клиента являются функцией ее пенсию и целей расходования; ее профиль риска определяется ее способность и желание рисковать. Чаще, чем не вернуться и профиль риска клиентов не синхронизированы друг с другом; например, уровень риска, приемлемый для них это может сделать невозможным или очень трудно достичь желаемой рентабельности. Кроме того, минимальное количество может понадобиться перед выходом на пенсию по достижению ее целей, так и клиентов образ жизни не позволит сбережений, или, может быть, она хочет, чтобы изменить его.
Давайте рассмотрим пример молодой рабочей пары, которые очень много работают и расточительный образ жизни, в том числе и дорогих праздников каждый год. У них есть пенсионные цели тратить $170,000 в год (приблизительно. $14,000/месяц), и оставляя за собой $1 млн имуществом своим детям. Аналитик выполняет моделирование и считает, что свои сбережения-в-срок недостаточен для построения желаемой стоимости портфеля при выходе на пенсию; однако, это достижимо, если выделения небольшие запасы шапка удваивается (до 50% - 70% от 25% - 35%), что позволит увеличить их риск значительно. Ни один из указанных выше альтернатив (более высокие сбережения или повышенного риска) являются приемлемыми для клиента. Таким образом, аналитик факторов в другие корректировки перед повторным запуском симуляции. Он отложил выход на пенсию на 2 года, и уменьшается их ежемесячно тратить после выхода на пенсию до $12,500. Полученное распределение показывает, что требуемое значение портфолио-это достижимо за счет увеличения выделения с небольшой капитализацией всего на 8%. С проницательностью, он предлагает клиентам отложить выход на пенсию и снижение расходов незначительно, на которые молодожены согласен. (Подробнее см.: планирование Вашего выхода на пенсию с помощью моделирования методом Монте-Карло. )
Нижняя линия
Моделирование по методу Монте-Карло позволяет аналитикам и консультантам, чтобы преобразовать инвестиционные возможности в выборе. Преимущество метода Монте-Карло является его способность учитывать различные значения для различных входов; это также его большой недостаток в том смысле, что предположения должны быть справедливыми, потому что выход-это только так хорошо, как входы. Еще одним большим недостатком является то, что моделирование по методу Монте-Карло имеет тенденцию недооценивать вероятность экстремальных событий медведь, как финансовый кризис, которые становятся слишком часто для комфорта. На самом деле, эксперты утверждают, что моделирование как метод Монте-Карло не может учитывать поведенческие аспекты финансов и иррациональность, выставленные участниками рынка. Это, однако, способного слугу в распоряжение советников, которые нужно задать умных вопросов от него.