Modelagem Estocástica
O que é modelagem estocástica?
A modelagem estocástica é uma forma de modelo financeiro usado para ajudar na tomada de decisões de investimento. Esse tipo de modelagem prevê a probabilidade de vários resultados em diferentes condições, usando variáveis aleatórias.
A modelagem estocástica apresenta dados e prevê resultados que são responsáveis por certos níveis de imprevisibilidade ou aleatoriedade. Empresas em muitos 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.
Compreendendo a modelagem estocástica: constante versus mutável
Para entender o conceito de modelagem estocástica, é útil compará-lo com sua modelagem determinística oposta.
A modelagem determinística produz resultados constantes
A modelagem determinística fornece os mesmos resultados exatos para um determinado conjunto de entradas, não importa quantas vezes você recalcule o modelo. Aqui, as propriedades matemáticas são conhecidas. Nenhum deles é aleatório e há 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 muitas vezes em vários cenários.
Quem usa modelagem estocástica?
A modelagem estocástica é usada em uma variedade de indústrias ao redor do mundo. O setor de seguros, por exemplo, depende fortemente de modelagem estocástica para prever como os balanços das empresas ficarão em um determinado ponto no futuro. Outros setores, indústrias e disciplinas que dependem de modelagem estocástica incluem investimento em ações, estatística, lingüística, biologia e física quântica.
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 na indústria de investimentos
Os modelos de investimento estocásticos tentam prever as variações de preços, retornos 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; pode simular o desempenho de uma carteira com base nas distribuições de probabilidade de retornos de ações individuais. Os modelos de investimento estocásticos podem ser modelos de ativo único ou multiativos e podem ser usados para planejamento financeiro, para otimizar o gerenciamento de ativos e passivos (ALM) ou alocação de ativos; eles também são usados para trabalho atuarial.
Uma ferramenta fundamental na tomada de decisões financeiras
A importância da modelagem estocástica em finanças é extensa e de longo alcance. Ao escolher os veículos de investimento, é fundamental poder visualizar uma variedade de resultados sob vários fatores e condições. Em alguns setores, o sucesso ou falência de uma empresa pode até depender disso.
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 selecionador de ações. Conseqüentemente, os profissionais de finanças geralmente executam modelos estocásticos centenas ou até milhares de vezes, o que oferece inúmeras soluções potenciais para ajudar a direcionar a tomada de decisões.