Monte Carlo Simülasyonu

Tanımı: Monte Carlo simülasyonu (Monte Carlo analizi olarak da bilinir) olasılık teorisini finansal analizlere uygulayan sofistike bir bilgisayarlı tekniktir. Rastgele veya tesadüfen meydana gelen olayların, örneğin yatırım getirileri ve iş sonuçları üzerindeki olası etkilerini ölçmeyi amaçlamaktadır. Adı, Monako'daki Monte Carlo'daki ünlü kumarhanenin türevi ve zar, rulet tekerlekleri veya kartları içeren şans oyunlarını çağrıştırıyor.

Aslında, modern olasılık teorisinin çoğu, bu tür oyunların oranlarını ölçme çabalarından türetilmiştir.

Uygulamalar: Tipik olarak menkul kıymetler analistleri, proje analistleri ve kurumsal bütçelendirme departmanları (sadece birkaç örnek verelim) tek bir temel vaka senaryosu geliştirir veya inceler. Monte Carlo analizini uygulayarak, muhtemel sonuçlar aralıkları biçiminde daha fazla bilgi sunan tahmini modeller oluşturabilirler. Daha gelişmiş emeklilik danışmanları ve emeklilik planlamacıları, bu metodolojiyi kullanan finansal profesyonellerden biridir. Risk yöneticilerinin iş risklerinin nicelleştirilmesinde kullanacağı açık bir değeri vardır.

Metodoloji: En yaygın olarak, yönetim bilimi bölümleri ve quants tarafından geliştirilen, Monte Carlo simülasyonunun kalbinde, bir finansal modeldeki girdileri değiştirmek için bilgisayarlı bir rasgele sayı üreteci kullanılması bulunmaktadır. Modeldeki her değişkene, daha önceki veri analizine dayanan olası bir sonuç yelpazesi atanır.

Sonra, modeli her çalıştırdığınızda, bilgisayar rasgele olarak belirtilen aralıklarla bu değişkenlere değerler atayacaktır. Model genellikle her rastgele üretilen girdi değişkenleri ile binlerce yineleme için çalıştırılır. Tüm bu simülasyonların sonuçları tablolaştırılmış ve bir olasılık dağılımı halinde özetlenmiştir.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Eğri), olasılıklar her aralıkta eklenir. Örneğin, önümüzdeki yıl bir şirket için kar tahmininde bulunmak için yapılan bir modeli kullanarak, Monte Carlo simülasyonu bu tür sonuçlar doğurabilir:

Medyan veya en olası sonuç: 15 milyon dolar kâr % 66 olasılık olasılığı 13 milyon dolar ve 17 milyon dolar arasında

• 9 milyon dolar ile 21 milyon dolar arasında kazanç olma olasılığı 11 milyon dolar ile 19 milyon dolar arasındaki
• % 99 arasında olasılık
• Uyarılar:
• Bir Monte Carlo analizinin sonuçları veya simülasyon, onu tasarlarken kullanılan varsayımlarla şekillendirilir. Herhangi bir finansal modelde olduğu gibi, varsayımların doğruluğu anahtardır. Özellikle, Monte Carlo simülasyonu ile, her değişkene atanan olası değer aralıkları, tüm teşebbüsün dayandığı kritik varsayım setini ve bilgisayar tarafından üretilen rastgele sayıları bu aralıklar içindeki değerlere dönüştürme metodunu oluşturur.