Miksi on hyödyllistä innovoida kvantitatiivisessa analyysissä käytetyt rahoitusmallit ja tekniikat?

NORWOOD SAHALAITOKSET - Kekseliäisyyden, innovaation ja johdonmukaisuuden perinne (Marraskuu 2024)

NORWOOD SAHALAITOKSET - Kekseliäisyyden, innovaation ja johdonmukaisuuden perinne (Marraskuu 2024)
Miksi on hyödyllistä innovoida kvantitatiivisessa analyysissä käytetyt rahoitusmallit ja tekniikat?
Anonim
a:

On hyödyllistä innovoida kvantitatiivisessa analyysissä käytetyt rahoitusmallit ja -tekniikat parantamaan suorituskykyä ja sopeutumaan muuttuviin markkinaolosuhteisiin. Määrällinen analyysi käyttää monimutkaisia ​​tilastollisia ja matemaattisia malleja eri tarkoituksiin, kuten omaisuuden taloudellisen suorituskyvyn arviointiin, riskienhallintaan tai johdannaisten arvostukseen.

Pankit ja muut vakuutusyhtiöt käyttävät usein kvantitatiivista mallintamista riskienhallinnassaan. Vuoden 2008 finanssikriisin tapahtumat osoittivat kuitenkin, miten riskienhallintaprosessit ja -menettelyt romahtivat korkean volatiliteetin aikana. Pankit ja vakuutusyhtiöt käyvät erittäin suuria dollarimääräisiä asuntovakuudellisia arvopapereita (MBS), mukaan lukien vakuudelliset velkasitoumukset (CDO). Pankit ja vakuutusyhtiöt eivät ymmärtäneet riskiä, ​​jonka he olivat tekemässä kaupankäynnin kohteena näissä erittäin vipuvaikutteisissa ja monimutkaisissa johdannaisissa. Heidän riskimallinsa olivat riittämättömiä seuraavalle massiiviselle markkinoiden sulaudelle. Tämä on konkreettinen esimerkki siitä, kuinka innovaatio kvantitatiivisessa mallinnuksessa on ratkaisevan tärkeää suorituskyvyn parantamiseksi ja riskien hallitsemiseksi riittävästi.

Kvantitatiivisessa analyysissä käytetään monenlaisia ​​malleja. Monte Carlo -analyysi suorittaa useita simulaatioita mahdollisista tuloksista satunnaismuuttujien avulla näiden tulosten todennäköisyyden määrittämiseksi. Sitä käytettiin alun perin ensimmäisen atomipommin rakentamisessa. Monte Carlo -analyysi antaa lopullisen todennäköisyysjakauman tietyille tuloksille. Esimerkiksi simulaatioiden muuttujat voivat olla varojen tai johdannaisten hinta. Monte Carlo -analyysi voi suorittaa satoja tai tuhansia simulaatioita lopullisen todennäköisyysjakauman luomiseksi. Tällainen analyysi on helppoa laskentatehokkuuden parissa. Monte Carlo -analyysiä käytettiin CDO: iden riskin hallintaan, ja jotkut syyttivät näitä malleja, koska ne eivät korostaneet äärimmäisen markkinatilanteen vaaraa, kuten tapahtui vuonna 2008.