Monte Carlo Simulering

Definisjon: En Monte Carlo-simulering (også kjent som en Monte Carlo-analyse) er en sofistikert datastyrt teknikk som benytter sannsynlighetsteori til økonomisk analyse. Det søker å måle de mulige effektene av tilfeldige eller tilfeldige hendelser på for eksempel investeringsavkastning og forretningsresultater. Navnet er avledet fra det kjente kasinoet på Monte Carlo i Monaco, og fremkaller tilfeldig spill med terning, roulettehjul eller kort.

Faktisk er mye av moderne sannsynlighetsteori avledet fra innsats for å kvantifisere oddsen i slike spill.

Programmer: Vanligvis vurderer verdipapiranalytikere, prosjektanalytikere og bedriftsbudsjettavdelinger (for å nevne noen få eksempler) å utvikle eller granske bare et enkelt grunnscenario. Ved å bruke Monte Carlo analyse kan de lage forutsigbare modeller som tilbyr mer informasjon, i form av intervaller med sannsynlige utfall. De mer avanserte pensjonskonsulentene og pensjonsplanleggerne er blant de økonomiske fagfolkene som bruker denne metoden. Det har også åpenbar verdi for risikostyrere å bruke i kvantifisering av forretningsrisiko.

Metodikk: Vanligvis utviklet av ledelsesvitenskapsavdelinger og -kvoter, er hjertet av Monte Carlo-simuleringen bruken av en datastyrt tilfeldig talgenerator for å variere inngangene i en finansiell modell. Hver variabel i modellen tildeles et sannsynlig utvalg av resultater, basert på tidligere dataanalyse.

Så hver gang modellen kjøres, vil datamaskinen tilfeldigvis tildele verdier til de variablene, innenfor de angitte områdene. Modellen kjøres typisk for tusenvis av iterasjoner, med nye tilfeldig genererte inngangsvariabler hver gang. Resultatene i alle disse simulasjonene er tabulert og oppsummert i en sannsynlighetsfordeling.

Form av resultater og utgang: I stedet for bare et mest sannsynlig grunnscenario, produserer en Monte Carlo-simulering vanligvis en rekke utfall som tilnærmer en normal fordeling (populært kalt en klokkeformet kurve), med sannsynligheter knyttet til hvert område. For eksempel kan en Monte Carlo-simulering bruke en modell som er bygget for å prognostisere fortjeneste for et selskap i neste år.

• Median eller mest sannsynlig resultat: $ 15 millioner i fortjeneste
• 66% sannsynlighet for fortjeneste mellom $ 13 millioner og $ 17 millioner
• 95% sannsynlighet for fortjeneste mellom $ 11 millioner og $ 19 millioner
• 99% sannsynlighet for fortjeneste mellom $ 9 millioner og $ 21 millioner

Advarsler: Resultatene av en Monte Carlo-analyse eller simuleringen vil bli formet av forutsetningene som brukes i utformingen av det. Som i enhver finansiell modell er nøyaktigheten av forutsetningene nøkkelen. Spesielt med en Monte Carlo-simulering utgjør rekkevidden av mulige verdier som er tildelt hver variabel et kritisk sett av antagelser som hele virksomheten hviler på, sammen med metoden for å konvertere tilfeldige tall som genereres av datamaskinen til verdier innenfor disse områdene.