몬테 카를로 (Monte Carlo) 모델을 통해 연구원들은 여러 번의 시험을 수행하고 이벤트 또는 투자의 모든 잠재적 결과를 정의 할 수 있습니다. 이들은 함께 특정 투자 또는 이벤트에 대한 확률 분포 또는 위험 평가를 작성합니다.
Monte Carlo 분석은 다변량 모델링 기법입니다. 모든 다변량 모델은 복잡한 "만약의 경우"로 생각할 수 있습니다. 시나리오. 연구 분석가는 투자 성과를 예측하고 투자 노출을 둘러싼 가능성을 이해하고 위험을보다 효과적으로 완화하기 위해이를 사용합니다. Monte Carlo 방법에서 결과는 위험 허용 오차와 비교됩니다. 이를 통해 관리자는 투자 또는 프로젝트 진행 여부를 결정할 수 있습니다.
다변량 모델을 사용하는 사람
다변량 모델 사용자는 여러 변수의 값을 변경하여 평가중인 프로젝트에 대한 잠재적 영향을 확인합니다.
재무 분석가는이 모델을 사용하여 현금 흐름과 새로운 제품 아이디어를 추정합니다. 포트폴리오 관리자 및 재무 관리자는이를 사용하여 투자가 포트폴리오 성능 및 위험에 미치는 영향을 결정합니다. 보험 회사는 보험 회사를 이용하여 청구 가능성과 가격 정책을 평가합니다. 가장 잘 알려진 다변량 모델 중 일부는 스톡 옵션을 평가하는 데 사용되는 모델입니다. 다변량 모델은 또한 분석가가 진정한 가치의 동인을 결정하도록 도와줍니다.
Monte Carlo 분석 정보
몬테 카를로 분석은 카지노가 유명하게 만든 공국의 이름을 따서 명명되었습니다. 우연한 게임으로 모든 가능한 결과와 확률이 알려져 있지만 대부분의 투자로 미래의 결과는 알 수 없습니다.
결과와 결과가 발생할 확률을 결정하는 것은 분석가의 책임입니다. Monte Carlo 모델링에서 분석가는 여러 번의 시험을 수행하며 때로는 수천 번의 시험을 수행하여 가능한 모든 결과와 발생할 가능성을 결정합니다.
Monte Carlo 분석은 하나의 결과를 기반으로 많은 투자 및 비즈니스 결정이 내려지기 때문에 유용합니다. 다시 말해서, 많은 분석가들은 하나의 가능한 시나리오를 도출 한 다음이를 다양한 장애물과 비교하여 진행 여부를 결정합니다.
대부분의 예상 견적은 기본 사례로 시작합니다. 각 요인에 대해 가장 높은 확률 가정을 입력함으로써 분석가는 가장 높은 확률 결과를 도출 할 수 있습니다. 그러나 기본 사례를 기반으로 결정을 내리는 것은 문제가 될 수 있으며 발생할 수있는 다른 가능한 값에 대해서는 아무 것도 말하지 않기 때문에 하나의 결과만으로 예측을 만드는 것은 불충분합니다.
또한 실제 미래 가치가 기본 사례 예측 이외의 것이 될 가능성에 대해서는 아무 것도 말하지 않습니다. 이러한 이벤트의 원인과 확률을 미리 계산하지 않으면 부정적인 상황에 대비하는 것이 불가능합니다.
모델 만들기
일단 설계되면, 몬테 카를로 모델을 실행하려면 미리 정해진 특정 조건에 의해 구속되는 요인 값을 무작위로 선택하는 도구가 필요합니다. 분석가는 독립적 인 발생 확률로 제한되는 변수를 사용하여 여러 번의 시행을 수행하여 가능한 모든 결과와 발생 확률을 포함하는 분포를 만듭니다.
시장에는 많은 난수 생성기가 있습니다. Monte Carlo 모델을 설계하고 실행하는 가장 일반적인 두 가지 도구는 @Risk와 Crystal Ball입니다. 이 두 가지 모두 스프레드 시트의 애드 인으로 사용될 수 있으며 임의 샘플링을 기존 스프레드 시트 모델에 통합 할 수 있습니다.
적절한 Monte Carlo 모델을 개발하는 기술은 각 변수에 대한 올바른 제약 조건과 변수 간의 올바른 관계를 결정하는 것입니다. 예를 들어, 포트폴리오 다각화는 자산 간의 상관 관계를 기반으로하기 때문에 예상 포트폴리오 값을 생성하기 위해 개발 된 모든 모델에는 투자 간의 상관 관계가 포함되어야합니다.
변수에 대한 올바른 분포를 선택하려면 사용 가능한 각 분포를 이해해야합니다. 예를 들어, 가장 일반적인 것은 종 곡선이라고도하는 정규 분포 입니다.
정규 분포에서는 모든 사건이 평균 주위에 균등하게 분포됩니다. 평균은 가장 가능성있는 이벤트입니다. 자연 현상, 사람의 키 및 인플레이션은 일반적으로 분포되는 입력의 예입니다.
Monte Carlo 분석에서 난수 생성기는 모델이 설정 한 구속 조건 내에서 각 변수에 대해 임의의 값을 선택합니다. 그런 다음 가능한 모든 결과에 대한 확률 분포를 생성합니다.
해당 확률의 표준 편차는 추정되는 실제 결과가 평균 또는 가장 가능성이 높은 사건 이외의 것이 될 가능성을 나타내는 통계입니다. 확률 분포가 정규 분포를 가정하면, 값의 약 68 %는 평균의 한 표준 편차 내에 있고, 값의 약 95 %는 2 개의 표준 편차 내에 있고, 약 99.7 %는 평균의 3 표준 편차 내에 있습니다..
이것을 "68-95-99.7 규칙"또는 "임시 규칙"이라고합니다.
누가 방법을 사용 하는가
몬테 카를로 분석은 재무 전문가뿐만 아니라 다른 많은 기업들도 수행합니다. 모든 결정이 전체 위험에 영향을 미칠 것이라고 가정하는 의사 결정 도구입니다.
모든 개인과 기관은 위험 감수성이 다릅니다. 따라서 투자 위험을 계산하고 개인의 위험 허용 범위와 비교하는 것이 중요합니다.
Monte Carlo 모델에 의해 생성 된 확률 분포는 위험 그림을 만듭니다. 이 그림은 상사 나 예비 투자자와 같은 다른 사람들에게 결과를 전달하는 효과적인 방법입니다. 오늘날, 매우 복잡한 Monte Carlo 모델은 개인용 컴퓨터에 액세스 할 수있는 사람이라면 누구나 설계하고 실행할 수 있습니다.
