蒙特卡罗模型使得来自不同行业的研究人员能够进行多个试验，从而确定一个事件或一个决策的所有潜在结果。在金融行业，决策通常与投资有关。当组合起来时，所有单独的试验为给定的投资或事件创建一个概率分布或风险评估。

蒙特卡罗分析是一种多元建模技术。所有多变量模型都可以看作是“如果”情景的复杂例证。一些最著名的多元模型是用来评估股票期权价值的模型。研究分析师利用它们来预测投资结果，了解其投资风险敞口的可能性，并更好地降低风险。

当投资者使用蒙特卡罗方法时，将结果与不同的风险承受能力水平进行比较。这可以帮助利益相关者决定是否继续进行投资。

关键要点

• 蒙特卡罗模型使得来自不同行业的研究人员能够进行多个试验，从而确定一个事件或一个决策的所有潜在结果。
• 当采用蒙特卡罗模型时，用户改变多个变量的值，以确定它们对正在评估的决策的潜在影响。
• 在金融行业，决策通常与投资有关。
• 蒙特卡罗模型产生的概率分布产生了一幅风险图。

谁使用多元模型

多变量模型，如蒙特卡罗模型是流行的统计工具，使用多个变量来预测可能的结果。当采用多元模型时，用户改变多个变量的值，以确定它们对正在评估的决策的潜在影响。

许多不同类型的职业使用多元模型。财务分析师可能会使用多元模型来估计现金流和新产品创意。投资组合经理和财务顾问使用它们来确定投资对投资组合绩效和风险的影响。保险公司利用它们来估计索赔的可能性，并为保单定价。

蒙特卡罗模式是以地理位置命名的，蒙特卡罗（从技术上讲是摩纳哥公国的一个行政区域）因其赌场的激增而闻名。

结果和概率

像在赌场里玩的那些偶然的游戏，所有可能的结果和概率都是已知的。然而，对于大多数投资来说，未来的结果是未知的。

由分析员来决定结果以及它们发生的可能性。在蒙特卡罗模型中，分析员运行多个试验（有时甚至数千个），以确定所有可能的结果和它们发生的概率。

蒙特卡罗分析是有用的，因为许多投资和商业决策是基于一个结果。换言之，许多分析师得出一种可能的情况，然后将结果与该结果的各种障碍进行比较，以决定是否继续。

预估

大多数形式上的估计都是从基本情况开始的。通过输入每个因素的最高概率假设，分析师可以得出最高概率的结果。然而，根据一个基本情况做出任何决策都是有问题的，而创建一个只有一个结果的预测是不够的，因为它没有说明任何其他可能发生的值。

它也没有说明实际的未来价值是基本情况预测以外的东西的可能性。如果不事先计算这些事件的驱动因素和概率，就不可能对冲负面事件。

创建模型

一经设计，执行蒙特卡罗模型需要一个工具，将随机选择因子值是由某些预先确定的条件约束。通过运行一系列的试验，这些试验的变量受其独立的发生概率的限制，分析员创造了一个分布，其中包括所有可能的结果和它们发生的概率。

市场上有许多随机数发生器。设计和执行蒙特卡罗模型最常用的两个工具是@Risk和Crystal Ball。这两者都可以用作电子表格的附加模块，并允许将随机抽样合并到已建立的电子表格模型中。

纠正约束条件

开发适当的蒙特卡罗模型的艺术在于确定每个变量的正确约束以及变量之间的正确关系。例如，由于投资组合多样化是基于资产之间的相关性，因此为创造预期投资组合价值而开发的任何模型都必须包括投资之间的相关性。

为了为一个变量选择正确的分布，人们必须了解每个可能的分布。例如，最常见的是正态分布，也称为钟形曲线。

正态分布与标准差

在正态分布中，所有的事件平均分布在平均值周围。平均值是最可能发生的事件。自然现象、人的身高和通货膨胀是正态分布的投入的一些例子。

在蒙特卡罗分析中，随机数生成器在模型设置的约束内为每个变量选取一个随机值。然后为所有可能的结果生成一个概率分布。

概率的标准差是一个统计数据，它表示被估计的实际结果可能不是平均值或最可能的事件。假设概率分布为正态分布，约68%的值将落在平均值的一个标准偏差内，约95%的值将落在两个标准偏差内，约99.7%的值将落在平均值的三个标准偏差内。

这被称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”

谁使用这种方法

蒙特卡罗分析不仅由金融专业人士进行，也由许多其他企业进行。它是一种决策工具，假设每个决策都会对总体风险产生一定影响。

每个个人和机构都有不同的风险承受能力。这使得计算任何投资的风险并将其与个人的风险承受能力进行比较变得非常重要。

蒙特卡罗模型产生的概率分布产生了一幅风险图。这种情况是向其他人，如上级或潜在投资者传达结果的有效方式。今天，非常复杂的蒙特卡罗模型可以设计和执行任何人访问个人电脑。