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Modele de monte carlo finance

Geplaatst door In de categorie op February 18, 2019


Cette technique peut être particulièrement utile lors du calcul des risques sur un dérivé. Lors du calcul du Delta à l`aide d`une méthode de Monte Carlo, le moyen le plus simple est la technique de la boîte noire consistant à faire un Monte-Carlo sur les données de marché originales et une autre sur les données modifiées du marché, et calculer le risque en faisant la différence. Au lieu de cela, la méthode d`échantillonnage d`importance consiste à faire un Monte-Carlo dans une donnée de marché de référence arbitraire (idéalement une dans laquelle la variance est aussi faible que possible), et calculer les prix en utilisant la technique de changement de poids décrite ci-dessus. Il en résulte un risque qui sera beaucoup plus stable que celui obtenu par l`approche de la boîte noire. Lorsque vous effectuez des analyses de sensibilité qu`est-ce que l`analyse de sensibilité? L`analyse de sensibilité est un outil utilisé dans la modélisation financière pour analyser comment les différentes valeurs d`un ensemble de variables indépendantes affectent une variable dépendante dans certaines conditions spécifiques. Analyse de sensibilité est effectuée dans Excel pour évaluer les risques, mesurer les résultats potentiels et planifier un avenir incertain dans la modélisation financière, il peut être Monte Carlo simulation dans Excel. L`analyse est effectuée pour tester l`impact sur la valeur actualisée nette (Van) valeur actualisée nette (Van) valeur actualisée nette (Van) est la valeur de tous les flux de trésorerie futurs (positifs et négatifs) sur toute la durée de vie d`un investissement actualisé à la présente. L`analyse de la van est une forme d`évaluation intrinsèque et est largement utilisée dans les finances et la comptabilité pour déterminer la valeur d`une entreprise, la sécurité d`investissement, de l`entreprise comme hypothèses sous-jacentes et les variables changent. Une simulation de Monte Carlo, note Shambo, pourrait prédire 16 années de perte sur 76, mais il est peu probable de mettre même deux années de perte dans une rangée, et encore moins trois ou quatre, manquant ainsi le modèle actuel du monde réel.

Les distributions aléatoires ne tiennent pas compte des réactions des clients aux volatilités à court terme. Pourtant, les investisseurs «sont les plus touchés par les périodes d`un à cinq ans parce que c`est là qu`ils vivent», dit-il. Une amélioration de la simulation Monte Carlo est l`utilisation de l`échantillonnage latin hypercube, qui échantillonne plus précisément l`ensemble des fonctions de distribution.


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