Modelagem Estocástica
A modelagem estocástica é uma forma de modelo financeiro usado para ajudar a tomar decisões de investimento. Esse tipo de modelagem prevê a probabilidade de vários resultados sob diferentes condições, usando variáveis aleatórias.
A modelagem estocástica apresenta dados e prevê resultados que respondem por certos níveis de imprevisibilidade ou aleatoriedade. Empresas de vários setores podem empregar modelagem estocástica para melhorar suas práticas de negócios e aumentar a lucratividade. No setor de serviços financeiros, planejadores, analistas e gerentes de portfólio usam modelagem estocástica para gerenciar seus ativos e passivos e otimizar seus portfólios.
Noções básicas sobre modelagem estocástica: constante versus mutável
Para entender o conceito de modelagem estocástica, ajuda a compará-lo à sua modelagem determinística oposta.
Modelagem determinística produz resultados constantes
A modelagem determinística fornece os mesmos resultados exatos para um conjunto específico de entradas, não importa quantas vezes você recalcule o modelo. Aqui, as propriedades matemáticas são conhecidas. Nenhum deles é aleatório e existe apenas um conjunto de valores específicos e apenas uma resposta ou solução para um problema. Com um modelo determinístico, os fatores incertos são externos ao modelo.
A modelagem estocástica produz resultados mutáveis
A modelagem estocástica, por outro lado, é inerentemente aleatória e os fatores incertos são incorporados ao modelo. O modelo produz muitas respostas, estimativas e resultados - como adicionar variáveis a um problema matemático complexo - para ver seus diferentes efeitos na solução. O mesmo processo é repetido várias vezes em vários cenários.
Quem usa modelagem estocástica?
A modelagem estocástica é usada em uma variedade de indústrias em todo o mundo. O setor de seguros, por exemplo, depende muito da modelagem estocástica para prever como o balanço da empresa será apresentado em um determinado momento no futuro. Outros setores, indústrias e disciplinas que dependem da modelagem estocástica incluem investimento em ações, estatística, linguística, biologia e física quântica.
[Importante: Um modelo estocástico incorpora variáveis aleatórias para produzir muitos resultados diferentes sob diversas condições.]
Um exemplo de modelagem estocástica em serviços financeiros
Como é usado no setor de investimentos
Modelos de investimento estocásticos tentam prever as variações de preços, retorno sobre ativos (ROA) e classes de ativos - como títulos e ações - ao longo do tempo. A simulação de Monte Carlo é um exemplo de modelo estocástico; ele pode simular o desempenho de um portfólio com base nas distribuições de probabilidade dos retornos individuais das ações.
Uma ferramenta essencial na tomada de decisões financeiras
A importância da modelagem estocástica nas finanças é extensa e abrangente. Ao escolher veículos de investimento, é fundamental poder visualizar uma variedade de resultados sob vários fatores e condições. Em algumas indústrias, o sucesso ou a morte de uma empresa pode até depender dela.
No mundo em constante mudança dos investimentos, novas variáveis podem entrar em jogo a qualquer momento, o que pode afetar enormemente as decisões de um corretor. Portanto, os profissionais de finanças geralmente executam modelos estocásticos centenas ou até milhares de vezes, o que oferece inúmeras soluções em potencial para ajudar a direcionar a tomada de decisões.
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