Mô phỏng Monte Carlo là gì và tại sao chúng ta cần nó?
Các nhà phân tích có thể đánh giá lợi nhuận danh mục đầu tư có thể theo nhiều cách. Cách tiếp cận lịch sử, phổ biến nhất, xem xét tất cả các khả năng đã xảy ra. Tuy nhiên, các nhà đầu tư không nên dừng lại ở đây. Phương pháp Monte Carlo là phương pháp ngẫu nhiên (lấy mẫu ngẫu nhiên các đầu vào) để giải quyết vấn đề thống kê và mô phỏng là một biểu diễn ảo của một vấn đề. Mô phỏng Monte Carlo kết hợp cả hai để cung cấp cho chúng tôi một công cụ mạnh mẽ cho phép chúng tôi có được phân phối (mảng) kết quả cho bất kỳ vấn đề thống kê nào với nhiều đầu vào được lấy mẫu nhiều lần. (Để biết thêm, hãy xem: Stochatics: Một chỉ số mua và bán chính xác .)
Mô phỏng Monte Carlo làm sáng tỏ
Mô phỏng Monte Carlo có thể được hiểu rõ nhất bằng cách nghĩ về một người ném xúc xắc. Một người mới chơi lần đầu chơi craps lần đầu tiên sẽ không biết tỷ lệ cược là bao nhiêu để kết hợp sáu trong bất kỳ kết hợp nào (ví dụ: bốn và hai, ba và ba, một và năm). Tỷ lệ cược của hai cán ba, còn được gọi là "sáu cứng" là gì? Ném xúc xắc nhiều lần, lý tưởng là vài triệu lần, sẽ cung cấp phân phối kết quả đại diện, điều này sẽ cho chúng ta biết khả năng một cuộn sáu sẽ là sáu khó. Tốt nhất, chúng ta nên chạy các thử nghiệm này một cách hiệu quả và nhanh chóng, đó chính xác là những gì mô phỏng Monte Carlo cung cấp.
Giá tài sản hoặc giá trị tương lai của danh mục đầu tư không phụ thuộc vào việc tung xúc xắc, nhưng đôi khi giá tài sản giống như một bước đi ngẫu nhiên. Vấn đề với việc chỉ nhìn vào lịch sử là nó đại diện, thực tế, chỉ là một cuộn hoặc kết quả có thể xảy ra, có thể hoặc không thể áp dụng trong tương lai. Một mô phỏng Monte Carlo xem xét một loạt các khả năng và giúp chúng tôi giảm bớt sự không chắc chắn. Một mô phỏng Monte Carlo rất linh hoạt; nó cho phép chúng tôi thay đổi các giả định rủi ro theo tất cả các tham số và do đó mô hình hóa một loạt các kết quả có thể xảy ra. Người ta có thể so sánh nhiều kết quả trong tương lai và tùy chỉnh mô hình với các tài sản và danh mục đầu tư khác nhau đang được xem xét. (Để biết thêm, hãy xem: Tìm sự phù hợp với phân phối xác suất .)
Ứng dụng mô phỏng Monte Carlo trong tài chính
Mô phỏng Monte Carlo có nhiều ứng dụng trong tài chính và các lĩnh vực khác. Monte Carlo được sử dụng trong tài chính doanh nghiệp để mô hình hóa các thành phần của dòng tiền dự án, vốn bị ảnh hưởng bởi sự không chắc chắn. Kết quả là một loạt các giá trị hiện tại ròng (NPV) cùng với các quan sát về NPV trung bình của khoản đầu tư được phân tích và biến động của nó. Do đó, nhà đầu tư có thể ước tính xác suất NPV sẽ lớn hơn 0. Monte Carlo được sử dụng để định giá tùy chọn trong đó nhiều đường dẫn ngẫu nhiên cho giá của một tài sản cơ bản được tạo ra, mỗi đường có một khoản chi trả liên quan. Các khoản thanh toán này sau đó được chiết khấu trở lại hiện tại và tính trung bình để có được giá tùy chọn. Nó được sử dụng tương tự để định giá chứng khoán thu nhập cố định và các công cụ phái sinh lãi suất. Nhưng mô phỏng Monte Carlo được sử dụng rộng rãi nhất trong quản lý danh mục đầu tư và lập kế hoạch tài chính cá nhân. (Để biết thêm, xem: Quyết định đầu tư vốn - Dòng tiền tăng dần .)
Quản lý danh mục và mô phỏng Monte Carlo
Một mô phỏng Monte Carlo cho phép một nhà phân tích xác định quy mô của danh mục đầu tư cần thiết khi nghỉ hưu để hỗ trợ lối sống nghỉ hưu mong muốn và các quà tặng và các cuộc điều tra mong muốn khác. Cô tham gia vào phân phối tỷ lệ tái đầu tư, tỷ lệ lạm phát, lợi nhuận của lớp tài sản, thuế suất và thậm chí cả tuổi thọ có thể. Kết quả là phân phối kích thước danh mục đầu tư với xác suất hỗ trợ nhu cầu chi tiêu mong muốn của khách hàng.
Nhà phân tích tiếp theo sử dụng mô phỏng Monte Carlo để xác định giá trị dự kiến và phân phối danh mục đầu tư vào ngày nghỉ hưu của chủ sở hữu. Việc mô phỏng cho phép nhà phân tích có một cái nhìn nhiều giai đoạn và yếu tố phụ thuộc vào đường dẫn; giá trị danh mục đầu tư và phân bổ tài sản ở mọi thời kỳ phụ thuộc vào lợi nhuận và biến động trong giai đoạn trước. Nhà phân tích sử dụng các phân bổ tài sản khác nhau với mức độ rủi ro khác nhau, mối tương quan khác nhau giữa các tài sản và phân phối một số lượng lớn các yếu tố - bao gồm tiết kiệm trong từng thời kỳ và ngày nghỉ hưu - để đến phân phối danh mục đầu tư cùng với xác suất đến tại giá trị danh mục đầu tư mong muốn khi nghỉ hưu. Tỷ lệ chi tiêu và tuổi thọ khác nhau của khách hàng có thể được xác định để xác định khả năng khách hàng sẽ hết tiền (xác suất bị hủy hoại hoặc rủi ro tuổi thọ) trước khi họ qua đời.
Hồ sơ rủi ro và lợi nhuận của khách hàng là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định quản lý danh mục đầu tư. Lợi nhuận yêu cầu của khách hàng là một chức năng của mục tiêu nghỉ hưu và chi tiêu của cô ấy; hồ sơ rủi ro của cô được xác định bởi khả năng và sự sẵn sàng chấp nhận rủi ro. Thường xuyên hơn không, lợi nhuận mong muốn và hồ sơ rủi ro của khách hàng không đồng bộ với nhau. Ví dụ, mức độ rủi ro chấp nhận được đối với khách hàng có thể khiến bạn không thể hoặc rất khó đạt được lợi nhuận mong muốn. Hơn nữa, số tiền tối thiểu có thể cần thiết trước khi nghỉ hưu để đạt được mục tiêu của khách hàng, nhưng lối sống của khách hàng sẽ không cho phép tiết kiệm hoặc khách hàng có thể miễn cưỡng thay đổi nó.
Hãy xem xét một ví dụ về một cặp vợ chồng trẻ làm việc rất chăm chỉ và có một lối sống xa hoa bao gồm cả những kỳ nghỉ đắt tiền mỗi năm. Họ có mục tiêu nghỉ hưu là chi 170.000 đô la mỗi năm (khoảng 14.000 đô la / tháng) và để lại một bất động sản trị giá 1 triệu đô la cho con cái của họ. Một nhà phân tích chạy một mô phỏng và thấy rằng tiền tiết kiệm mỗi kỳ của họ không đủ để xây dựng giá trị danh mục đầu tư mong muốn khi nghỉ hưu; tuy nhiên, có thể đạt được nếu phân bổ cho các cổ phiếu vốn hóa nhỏ được tăng gấp đôi (lên tới 50 đến 70 phần trăm từ 25 đến 35 phần trăm), điều này sẽ làm tăng đáng kể rủi ro của họ. Không có lựa chọn thay thế nào ở trên (tiết kiệm cao hơn hoặc tăng rủi ro) được khách hàng chấp nhận. Do đó, các yếu tố phân tích trong các điều chỉnh khác trước khi chạy lại mô phỏng. nhà phân tích trì hoãn việc nghỉ hưu của họ sau hai năm và giảm chi tiêu hàng tháng sau khi nghỉ hưu xuống còn 12.500 đô la. Phân phối kết quả cho thấy giá trị danh mục đầu tư mong muốn có thể đạt được bằng cách tăng phân bổ cho cổ phiếu vốn hóa nhỏ chỉ 8 phần trăm. Với cái nhìn sâu sắc có sẵn, nhà phân tích khuyên khách hàng trì hoãn nghỉ hưu và giảm chi tiêu của họ một cách nhẹ nhàng, mà hai vợ chồng đồng ý. (Để biết thêm, hãy xem: Lập kế hoạch nghỉ hưu của bạn bằng Mô phỏng Monte Carlo .)
Dòng dưới cùng
Mô phỏng Monte Carlo cho phép các nhà phân tích và cố vấn chuyển đổi cơ hội đầu tư thành lựa chọn. Ưu điểm của Monte Carlo là khả năng tạo ra một loạt các giá trị cho các đầu vào khác nhau; đây cũng là nhược điểm lớn nhất của nó theo nghĩa các giả định cần phải công bằng vì đầu ra chỉ tốt như đầu vào. Một nhược điểm lớn khác là mô phỏng Monte Carlo có xu hướng đánh giá thấp khả năng xảy ra các sự kiện cực đoan như khủng hoảng tài chính. Trên thực tế, các chuyên gia lập luận rằng một mô phỏng như Monte Carlo không thể ảnh hưởng đến các khía cạnh hành vi của tài chính và sự bất hợp lý được thể hiện bởi những người tham gia thị trường. Tuy nhiên, đây là một công cụ hữu ích cho các cố vấn.
