외환 몬테카를로 분석

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(몬테카를로 시뮬레이션 및 GBM와 몬테카를로 시뮬레이션에 소개를 참조하십시오, 몬테 카를로 기본 사항에 대한 자세한 내용은.) 다변량 모델 다변량 모델은 복잡한 생각 될 수있다, 어떤 시나리오의 경우. 다수의 변수 값을 변경함으로써 상기 모델러는 그의 또는 그녀의 추정에 영향을 평가되고 확인 할 수있다. 이러한 모델은 현금 흐름과 새로운 제품 아이디어를 추정 재무 분석가에 의해 사용됩니다. 포트폴리오 매니저 및 금융 자문 포트폴리오의 성능과 위험에 대한 투자의 영향을 결정하기 위해이 모델을 사용합니다. 보험 회사 청구 가격 정책 가능성을 추정하는데이 모델을 사용한다. 가장 잘 알려진 다변량 모델 중 일부는 이러한 스톡 옵션의 가치를하는 데 사용됩니다. 다변량 모델은 분석 값의 진정한 드라이버를 결정하는 데 도움을줍니다. 공국이 카지노로 유명해진 후 몬테카를로 분석 몬테카를로 분석이 지정됩니다. 기회의 게임으로, 모든 가능한 결과와 확률은 알려져 있지만, 대부분의 투자를 미래의 결과 세트를 알 수 없습니다. 이 결과의 세트가 발생할 확률을 결정하기위한 분석에 달려있다. 몬테 카를로 모델링, 분석가는 모든 가능한 결과와 그들이 일어날 확률을 결정하는 여러 시험 (종종 수천)를 실행합니다. 많은 투자 및 사업 결정은 하나의 결과를 기초로 만들어지기 때문에 몬테카를로 분석은 분석하는 데 유용합니다. 즉, 많은 전문가들은 하나의 가능한 시나리오를 유도하고 계속할지 여부를 결정하기 위해 장애물을 반환 비교. 대부분의 견적 견적은 기본 케이스로 시작합니다. 각 요소에 대한 높은 확률 가정을 입력하여, 애널리스트 실제로 확률이 가장 높은 결과를 도출 할 수 있습니다. 그러나, 베이스 케이스에 기초하여 결정을 내리기 것은 문제이며, 이 발생할 수있는 다른 가능한 값에 대해 아무것도 말한다 없기 때문에 하나의 결과에 대한 예측을 생성하는 것은 불충분하다. 또한 실제 미래의 값이 기본 케이스 예측 이외 될 것이라는 진짜 기회에 대해 아무것도 말하지 않는다. 이 회피 또는 이러한 이벤트의 확률 드라이버와 사전에 계산되지 않으면 부정적인 사건에 대해 보장 할 수 없다. (우리의 위험 및 다양 화 자습서를 참조하십시오 포트폴리오에 위험을 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은.) 몬테카를로 모델을 실행 일단 설계 모델을 만들기는 특정 소정의 조건에 의해 무작위로 선택 계수 값 바인딩하는 도구가 필요합니다. 발생의 자신의 독립적 인 확률에 의해 제약 변수 시험의 숫자를 실행하여 애널리스트는 모든 가능한 결과와 그들이 발생 가능성을 포함하는 분포를 만듭니다. 시장에서 다수의 난수 생성기가있다. 몬테 카를로 모델을 설계하고 실행하기위한 가장 일반적인 두 가지 도구는 위험과 크리스탈 볼 수 있습니다. 이 두 스프레드 시트에 대한 추가 기능으로 사용 및 무작위 표본 추출이 설정 스프레드 시트 모델에 통합 할 수 있도록 할 수 있습니다. 적절한 몬테카를로 모델을 개발하는 기술은 각 변수와 변수 사이의 올바른 관계에 대한 올바른 제약 조건을 결정하는 것입니다. 분산 투자가 자산의 상관 관계를 기반으로하기 때문에, 예를 들어, 임의의 모델은 투자의 상관 관계를 포함해야 포트폴리오 기대 값을 생성하기 위해 개발. (자세한 내용은 다변화의 중요성을 참조하십시오.) 변수에 대한 올바른 분배를 선택하기 위해, 하나는 가능한 배포판의 각을 사용할 수 이해해야합니다. 예를 들어, 가장 일반적인 것은 정규 분포이다. 또한 종형 곡선으로 알려져 있습니다. 정규 분포에서 모든 사건은 동일하게 평균 주위에 (대칭) 배포됩니다. 평균이 가장 가능성 이벤트입니다. 자연 현상, 사람들의 높이와 인플레이션은 정규 분포를 입력의 몇 가지 예입니다. 몬테 카를로 분석에있어서, 난수 발생기 (모델에 의해 설정된 제한 내에서), 각 변수에 대한 임의의 값을 수정 해 가능한 모든 결과에 대한 확률 분포를 생성한다. 그 확률의 표준 편차는 실제 결과는 평균 또는 가장 가능성 이벤트 이외의 것 추정되는 가능성을 나타내고 통계이다. 확률 분포를 가정하면, 일반적으로 약 68의 값은 평균의 하나의 표준 편차 내에있는 것이며, 분배에 대한 95의 값은 두 개의 표준 편차 내에있는 것 및 약 99.7 평균 세 표준 편차 내에있는 것이다. 이것은 68-95-99.7 규칙 또는 경험적 규칙으로 알려져있다. 예를 들면 우리가 예를 들어 임의 요인 분석에서 또는 몬테 카를로 모델의 여러 시나리오에서 파생 된 두 개의 별도, 정규 분포 확률 분포를 보자. 저작권 2008 Investopedia 몬테카를로 시뮬레이션 플레이어를로드. 비즈니스 및 금융 랜덤 변수에 시달리고 있기 때문에 몬테카를로 시뮬레이션을 분해, 몬테카를로 시뮬레이션은이 분야에서 응용 가능성의 광대 한 배열이있다. 그들은 대형 프로젝트와 자산 가격이 특정한 방식으로 이동 가능성에 비용 초과의 확률을 추정하는 데 사용됩니다. 통신 네트워크를 최적화하도록 돕고, 다른 시나리오에서의 네트워크 성능을 평가하기 위해 그들을 사용한다. 분석가들은 기업이 기본적으로 표시됩니다 및 옵션으로 파생 금융 상품을 분석하기 위해 위험을 당나귀 그들을 사용합니다. 보험 회사와 석유 우물 파기도를 사용합니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 기상학, 천문학 및 입자 물리학에서와 같이 외부 비즈니스 및 금융의 수많은 응용 프로그램을 가지고있다. 기회 및 임의의 결과는 모델링 기법의 핵심이기 때문에 몬테카를로 시뮬레이션은 그들이 룰렛, 주사위와 슬롯 머신 등 게임에있는만큼, 모나코에서 도박 핫스팟의 이름을 따서 명명된다. 이 기술은 처음 스타니 울람, 맨해튼 프로젝트에 근무 수학자에 의해 개발되었다. 뇌 수술에서 회복하는 동안 전쟁이 끝난 후, 울람은 카드 놀이의 수많은 게임으로 자신을 즐겁게. 그는 승리의 확률을 자신의 분포를 관찰하고 결정하기 위해이 게임의 각각의 결과를 플롯에 관심을 갖게되었다. 그는 존 폰 노이만이 언급 한 두 가지의 몬테 카를로 시뮬레이션을 개발하기 위해 협력. 자산 가격 모델링은 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용하는 방법 중 하나는 엑셀 또는 유사한 프로그램을 사용하여 자산 가격의 가능한 움직임을 모델링하는 것이다. 시장의 변동성을 나타내는 일정한 방향 움직임이다 드리프트, 및 임의 입력, 두 자산의 가격 변동에 구성 요소가 있습니다. 과거의 가격 데이터를 분석하면 드리프트, 표준 편차를 확인할 수 있습니다. 보안에 대한 분산과 평균 가격의 움직임. 다음은 몬테카를로 시뮬레이션의 빌딩 블록입니다. 자연 로그를 사용하여 정기적으로 일별 수익률의 시리즈를 생성하기 위해 자산의 역사적 가격 데이터를 사용하여, 하나의 가능한 가격 궤도를 프로젝트 (이 방정식은 보통의 변화율 식에 차이가 있습니다) : 정기적으로 매일 반환 LN (전날의 가격 하루의 가격) 다음은 각각 평균​​ 수익률, 표준 편차와 분산 입력을 얻기 위해 전체 결과 시리즈에 AVERAGE, STDEV. P 및 VAR. P 기능을 사용합니다. 드리프트는하기와 같다 : 평균 창 드리프트 - 또는, 드리프트이 선택은 특정 이론 방향을 반영 0으로 설정 될 수있다 (분산 2)하지만, 그 차이는 적어도 짧은 시간 프레임들에 대해, 큰 수 없습니다. 다음 임의의 입력을 구하십시오 임의의 값 표준 편차 결과 값 (RAND ()) 다음날의 가격 방정식은 다음과 같습니다 다음날의 가격이 현재의 가격 e는 (임의의 값을 드리프트) Excel에서 주어진 전력 x 전자을 사용하려면, 특급 기능 사용 : EXP를 (x)를. 미래 가격 운동의 시뮬레이션을 구하는 계산이 원하는 횟수 (각 반복 하루를 나타냄) 반복한다. 시뮬레이션의 임의의 수를 생성하여 보안의 가격이 궤도를 부여 따를 가능성을 평가할 수 있습니다. 정규 분포를 형성 할 것이다 시뮬레이션에 의해 생성 된 다른 결과의 주파수 : 여기 30 년 11 월 2015 년 나머지의 타임 워너의 Inc의 (TWX) 주식에 대한 전망을 보여주는 예이다. 즉, 벨 곡선이다. 가장 가능성있는 수익은 실제 수익은이 값보다 높거나 낮을 것이라고 동등한 기회가 의미하는 곡선의 중간에있다. 실제 수익률이 가장 가능성 (예상) 속도의 하나의 표준 편차 내에있을 것입니다 확률은 두 표준 편차 내에 될 것이라고 68 인 (95)이며 세 개의 표준 편차 내에 될 것 99.7입니다. 그럼에도 불구하고, 가장 기대되는 결과가 발생한다, 또는 실제 움직임은 거칠 전망을 초과하지 않는다는 보장은 없습니다. 결정적으로, 몬테카를로 시뮬레이션은 가격의 움직임 (매크로 동향. 회사의 리더십, 과대 광고, 순환 적 요인) 즉 내장되지 않은 모든 것을 무시, 그들은 완벽하게 효율적으로 시장을 가정합니다. 예를 들어, 타임 워너 11 월 4 년에 대한 지침을 저하한다는 사실이 그 날의 가격 움직임을 제외하고, 여기에 반영되지 않습니다, 데이터의 마지막 값은 그 사실에 대한 시뮬레이션의 대부분은 아마 것이다 차지한다면 가격의 완만 한 상승을 예측할 수 없습니다. 봄베이 거래소 민감 지수의 약어가 (센 섹스) - 봄베이 증권 거래소 (BSE)의 벤치 마크 인덱스입니다. 더 만기일과 채권. 영구 채권은 상환하지 않지만 영원히 관심의 꾸준한 스트림을 지불합니다. 의 일부. 경제 또는 금융 지수 년 시리즈의 첫 번째. 베이스 년 통상 대개의 수명 동안 어떤 시점 동사 지분 일정량으로 변환 할 수 1 본드의 임의의 레벨로 설정된다. 주식 시장에 투자 초과 수익률은 국채의 반환 등의 위험이없는 속도를 통해 제공합니다.