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¿Qué es el modelado estocástico?

El modelado estocástico es un tipo de modelo financiero que se utiliza para tomar decisiones de inversión. Este tipo de modelado predice la probabilidad de diferentes resultados en diferentes condiciones, utilizando variables aleatorias.

El modelado estocástico presenta datos y predice resultados que dan cuenta de ciertos niveles increíbles o aleatorios. Las empresas de muchas industrias pueden utilizar modelos estocásticos para mejorar sus prácticas comerciales y aumentar la rentabilidad. En el sector de servicios financieros, los planificadores, analistas y gestores de carteras utilizan modelos estocásticos para gestionar sus activos y pasivos y optimizar sus carteras.

Conclusiones clave

  • El modelado estocástico predice la probabilidad de diferentes resultados en diferentes condiciones, utilizando variables aleatorias.
  • El modelado estocástico presenta datos y predice resultados que dan cuenta de ciertos niveles increíbles o aleatorios.
  • En el sector de servicios financieros, los planificadores, analistas y gestores de carteras utilizan modelos estocásticos para gestionar sus activos y pasivos y optimizar sus carteras.
  • El modelado definitivo es lo opuesto al modelado estocástico, que le brinda exactamente los mismos resultados cada vez para un conjunto determinado de entradas.
  • Un ejemplo de modelo estocástico es la simulación de Monte Carlo; puede simular cómo podría funcionar una cartera debido a las distribuciones de probabilidad de los rendimientos de las acciones individuales.

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Comprensión del modelado estocástico: constante frente a cambio

Comprender el concepto de modelado estocástico ayuda a compararlo con su modelado determinista contradictorio.

El modelado definitivo produce resultados estables

El modelado definitivo le brinda exactamente los mismos resultados para un conjunto dado de entradas, sin importar cuántas veces repita el modelo. Aquí se conocen las propiedades matemáticas. Ninguno de ellos es aleatorio y solo hay un conjunto de valores específicos y solo una respuesta o solución a un problema. Con un modelo definitivo, los factores inciertos están fuera del modelo.

El modelado estocástico proporciona resultados modificados

Por el contrario, el modelado estocástico es esencialmente aleatorio y los factores indeterminados son parte del modelo. El modelo produce muchas respuestas, estimaciones y resultados, como agregar variables a un problema matemático complejo, para ver sus diferentes efectos en la solución. Luego, el mismo proceso se repite en diferentes escenarios.

¿Quién usa el modelado estocástico?

El modelado estocástico se utiliza en diversas industrias en todo el mundo. La industria de seguros, por ejemplo, se basa en gran medida en modelos estocásticos para predecir cómo se verán los balances de las empresas en algún momento en el futuro. Otros sectores, industrias y disciplinas que se basan en el modelado estocástico incluyen la inversión en acciones, la estadística, la lingüística, la biología y la física cuántica.

Un modelo estocástico incorpora variables aleatorias para producir muchos resultados diferentes en diferentes condiciones.

Un ejemplo de modelado estocástico en servicios financieros

Los modelos de inversión estocástica intentan predecir las variaciones de precios, los rendimientos de los activos (ROA) y las clases de activos, como bonos y acciones, a lo largo del tiempo. Un ejemplo de modelo estocástico es la simulación de Monte Carlo; puede simular cómo podría funcionar una cartera debido a las distribuciones de probabilidad de los rendimientos de las acciones individuales. Los modelos de inversión estocástica pueden ser de un solo activo o de múltiples activos, y se pueden utilizar para la planificación financiera, para optimizar la gestión de activos y pasivos (ALM) o la asignación de activos; también se utilizan para trabajos actuariales.

Una herramienta vital en la toma de decisiones financieras

El modelado estocástico tiene una importancia generalizada en las finanzas. Al elegir vehículos de inversión, es fundamental poder ver resultados diferentes bajo una multitud de factores y condiciones. En algunas industrias, el éxito o la desaparición de una empresa puede depender de ello.

En el cambiante mundo de la inversión, se pueden aplicar nuevas variables en cualquier momento, lo que puede influir en gran medida en las decisiones de selección de acciones. Por lo tanto, los profesionales financieros a menudo ejecutan modelos estocásticos cientos o incluso miles de veces, lo que ofrece muchas soluciones potenciales para ayudar a enfocar la toma de decisiones.

Preguntas frecuentes sobre el modelo estocástico

¿Cuál es la diferencia entre modelos estocásticos y definitivos?

A diferencia de los modelos definitivos que producen exactamente los mismos resultados para un conjunto dado de entradas, los modelos alternativos son estocásticos; el modelo presenta datos y predice resultados que dan cuenta de ciertos niveles increíbles o aleatorios.

¿Qué significan muchos cambios en un modelo estocástico?

Los modelos estocásticos implican calcular y predecir un resultado en función de la volatilidad y la variabilidad; la mayor variabilidad en un modelo estocástico se refleja en el número de variables de entrada.

¿Qué es un ejemplo de un evento estocástico?

Un ejemplo de modelo estocástico es la simulación de Monte Carlo; puede simular cómo podría funcionar una cartera debido a las distribuciones de probabilidad de los rendimientos de las acciones individuales.

¿Cuál es la diferencia entre estocástico y probabilístico?

Por lo general, se consideran sinónimos entre sí. El estocástico se puede considerar como un episodio aleatorio, pero la probabilidad se deriva de la probabilidad.