モンテカルロモデルにより、研究者は複数の試験を実施し、イベントまたは投資のすべての潜在的な結果を定義できます。 これらを組み合わせて、特定の投資またはイベントの確率分布またはリスク評価を作成します。
モンテカルロ分析は、多変量モデリング手法です。 すべての多変量モデルは、複雑な「what if？」と考えることができます。 シナリオ。 研究アナリストは、投資成果を予測し、投資エクスポージャーを取り巻く可能性を理解し、リスクをより軽減するためにそれらを使用します。 モンテカルロ法では、結果がリスク許容度と比較されます。 これにより、マネージャーは投資を進めるかプロジェクトを進めるかを決定できます。
多変量モデルを使用するユーザー
多変量モデルのユーザーは、評価されるプロジェクトへの潜在的な影響を確認するために、複数の変数の値を変更します。
モデルは、財務アナリストがキャッシュフローと新製品のアイデアを推定するために使用されます。 ポートフォリオマネージャーとファイナンシャルアドバイザーは、それらを使用して、ポートフォリオのパフォーマンスとリスクに対する投資の影響を判断します。 保険会社はそれらを使用して、保険金請求の可能性を見積もり、保険の価格を決定します。 最もよく知られている多変量モデルの一部は、ストックオプションの評価に使用されるものです。 多変量モデルは、アナリストが真の価値ドライバーを決定するのにも役立ちます。
モンテカルロ分析について
モンテカルロ分析は、カジノで有名になった公国にちなんで名付けられました。 偶然のゲームでは、起こり得るすべての結果と確率がわかっていますが、ほとんどの投資では、将来の結果のセットは不明です。
結果とそれらが発生する確率を決定するのはアナリスト次第です。 モンテカルロモデリングでは、アナリストは複数の試行を実行し、場合によっては数千の試行を実行して、考えられるすべての結果とそれらが発生する確率を決定します。
モンテカルロ分析は、多くの投資およびビジネス上の決定が1つの結果に基づいて行われるため便利です。 言い換えれば、多くのアナリストは、1つの可能なシナリオを導き出し、それをさまざまなハードルと比較して、続行するかどうかを決定します。
ほとんどのプロフォーマの見積もりは、基本ケースから始まります。 分析者は、各因子に最高確率の仮定を入力することにより、最高確率の結果を導き出すことができます。 ただし、ベースケースに基づいて決定を下すことには問題があり、発生する可能性のある他の値については何も述べていないため、1つの結果のみで予測を作成することは不十分です。
また、実際の将来価値がベースケースの予測以外の何かになるという非常に現実的な可能性については何も述べていません。 これらのイベントのドライバーと確率が事前に計算されていない場合、負の発生をヘッジすることは不可能です。
モデルを作成する
設計後、モンテカルロモデルを実行するには、特定の所定の条件に拘束される因子値をランダムに選択するツールが必要です。 独自の発生確率によって制約された変数を使用して多数の試行を実行することにより、アナリストは、起こり得るすべての結果とそれらが発生する確率を含む分布を作成します。
市場には多くの乱数ジェネレーターがあります。 モンテカルロモデルを設計および実行するための2つの最も一般的なツールは、@ RiskとCrystal Ballです。 これらは両方ともスプレッドシートのアドインとして使用でき、ランダムサンプリングを既存のスプレッドシートモデルに組み込むことができます。
適切なモンテカルロモデルを開発するための技術は、各変数の正しい制約と変数間の正しい関係を決定することです。 たとえば、ポートフォリオの分散は資産間の相関関係に基づいているため、期待されるポートフォリオ値を作成するために開発されたモデルには、投資間の相関関係を含める必要があります。
変数の正しい分布を選択するには、利用可能な各分布を理解する必要があります。 たとえば、最も一般的なものは、ベルカーブとも呼ばれる正規分布 です。
正規分布では、すべての発生が平均の周りに均等に分布します。 平均は、最も可能性の高いイベントです。 自然現象、人々の身長、およびインフレは、通常分布する入力の例です。
モンテカルロ分析では、乱数ジェネレーターが、モデルによって設定された制約内の各変数の乱数値を選択します。 次に、考えられるすべての結果の確率分布を作成します。
その確率の標準偏差は、推定される実際の結果が平均または最も可能性の高いイベント以外の何かになる可能性を示す統計です。 確率分布が正規分布していると仮定すると、値の約68％が平均の1つの標準偏差内に収まり、値の約95％が2つの標準偏差内に収まり、約99.7％が平均の3つの標準偏差内に収まります。
これは「68-95-99.7ルール」または「経験的ルール」として知られています。
メソッドの使用者
モンテカルロ分析は、金融の専門家だけでなく、他の多くの企業でも実施されています。 すべての決定が全体的なリスクに何らかの影響を与えると想定する意思決定ツールです。
個人や機関ごとに異なるリスク許容度があります。 そのため、投資のリスクを計算し、それを個人のリスク許容度と比較することが重要になります。
モンテカルロモデルによって生成される確率分布は、リスクの状況を作り出します。 その写真は、上司や将来の投資家など、他の人に結果を伝える効果的な方法です。 今日、非常に複雑なモンテカルロモデルは、パーソナルコンピューターにアクセスできる人なら誰でも設計および実行できます。
