स्टोकेस्टिक

स्टोचस्टिक मॉडलिंग

स्टोचस्टिक मॉडलिंग वित्तीय मॉडल का एक रूप है जिसका उपयोग निवेश निर्णय लेने में मदद करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार का मॉडलिंग यादृच्छिक चर का उपयोग करके विभिन्न परिस्थितियों में विभिन्न परिणामों की संभावना का अनुमान लगाता है।

स्टोकेस्टिक मॉडलिंग डेटा प्रस्तुत करता है और अप्रत्याशित या यादृच्छिकता के कुछ स्तरों के लिए परिणामों की भविष्यवाणी करता है। कई उद्योगों में कंपनियां अपने व्यवसाय प्रथाओं को बेहतर बनाने और लाभप्रदता बढ़ाने के लिए स्टोकेस्टिक मॉडलिंग को रोजगार दे सकती हैं। वित्तीय सेवा क्षेत्र में, योजनाकारों, विश्लेषकों और पोर्टफोलियो प्रबंधकों ने अपनी संपत्ति और देनदारियों का प्रबंधन करने और अपने पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए स्टोकेस्टिक मॉडलिंग का उपयोग किया है ।

स्टोचस्टिक मॉडलिंग को समझना: लगातार बनाम परिवर्तनशील

स्टोकेस्टिक मॉडलिंग की अवधारणा को समझने के लिए, इसकी विपरीत, निर्धारक मॉडलिंग से तुलना करने में मदद मिलती है।

नियतात्मक मॉडलिंग निरंतर परिणाम पैदा करता है

नियतात्मक मॉडलिंग आपको इनपुट के एक विशेष सेट के लिए समान सटीक परिणाम देता है, चाहे आप कितनी बार मॉडल की फिर से गणना करें। यहां, गणितीय गुणों को जाना जाता है। उनमें से कोई भी यादृच्छिक नहीं है, और विशिष्ट मूल्यों का केवल एक सेट है और समस्या का केवल एक उत्तर या समाधान है। एक नियतात्मक मॉडल के साथ, अनिश्चित कारक मॉडल के लिए बाहरी हैं।

स्टोचस्टिक मॉडलिंग परिवर्तनशील परिणाम उत्पन्न करता है

दूसरी ओर स्टोकेस्टिक मॉडलिंग स्वाभाविक रूप से यादृच्छिक है, और अनिश्चित कारक मॉडल में निर्मित होते हैं। मॉडल कई जवाबों, अनुमानों और परिणामों का उत्पादन करता है – जैसे एक जटिल गणित समस्या में चर जोड़ना – समाधान पर उनके विभिन्न प्रभावों को देखने के लिए। एक ही प्रक्रिया को विभिन्न परिदृश्यों के तहत कई बार दोहराया जाता है।

स्टोचस्टिक मॉडलिंग का उपयोग कौन करता है?

स्टोचस्टिक मॉडलिंग का उपयोग दुनिया भर के विभिन्न उद्योगों में किया जाता है। उदाहरण के लिए, बीमा उद्योग भविष्य में कंपनी की बैलेंस शीट को भविष्य में दिए गए बिंदुओं पर कैसे स्टोकेस्टिक नज़र रखेगा, इसका अनुमान लगाने के लिए स्टोकेस्टिक मॉडलिंग पर बहुत निर्भर करता है। अन्य क्षेत्रों, उद्योगों और विषयों, जो स्टोकेस्टिक मॉडलिंग पर निर्भर करते हैं, में स्टॉक इन्वेस्टमेंट, सांख्यिकी, भाषा विज्ञान, जीव विज्ञान और क्वांटम भौतिकी शामिल हैं।

स्टोकेस्टिक मॉडल में विविध परिस्थितियों में कई अलग-अलग परिणामों का उत्पादन करने के लिए यादृच्छिक स्टोकेस्टिक चर शामिल हैं।

वित्तीय सेवाओं में स्टोचस्टिक मॉडलिंग का एक उदाहरण

निवेश उद्योग में इसका उपयोग कैसे किया जाता है

स्टोकेस्टिक इन्वेस्टमेंट मॉडल समय के साथ कीमतों की विविधताओं, परिसंपत्तियों (आरओए), और परिसंपत्ति वर्गों- जैसे बांड और स्टॉक पर रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने का प्रयास करते हैं। मोंटे कार्लो सिमुलेशन एक स्टोकेस्टिक मॉडल का एक उदाहरण है; यह अनुकरण कर सकता है कि व्यक्तिगत स्टॉक रिटर्न की संभावना वितरण के आधार पर एक पोर्टफोलियो कैसे प्रदर्शन कर सकता है। स्टोचस्टिक निवेश मॉडल एकल-परिसंपत्ति या बहु-परिसंपत्ति मॉडल हो सकते हैं, और वित्तीय नियोजन के लिए उपयोग किया जा सकता है, परिसंपत्ति-देयता-प्रबंधन (एएलएम) या परिसंपत्ति आवंटन का अनुकूलन करने के स्टोकेस्टिक लिए; इनका उपयोग बीमांकिक कार्यों के लिए भी किया जाता है।

वित्तीय निर्णय लेने में एक महत्वपूर्ण उपकरण

वित्त में स्टोकेस्टिक मॉडलिंग का महत्व व्यापक और दूरगामी है। निवेश वाहन चुनते समय, कई कारकों और शर्तों के तहत विभिन्न परिणामों को देखने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है। कुछ उद्योगों में, एक कंपनी की सफलता या स्टोकेस्टिक निधन उस पर भी लगाम लगा सकती है।

निवेश की बदलती दुनिया में, नए वैरिएबल किसी भी समय चलन में आ सकते हैं, जो स्टॉक पिकर के फैसलों को काफी प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, वित्त पेशेवर अक्सर सैकड़ों या हजारों बार स्टोकेस्टिक मॉडल चलाते हैं, जो निर्णय लेने में मदद करने के लिए कई संभावित समाधानों को पसंद करते हैं।

माहिर गणितीय वित्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम - वित्त के लिए स्टोकेस्टिक पथरी Department of Mathematics University of York - Online Programs

पाठ्यक्रम "माहिर गणितीय वित्त" (MMF) कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस द्वारा प्रकाशित श्रृंखला से 8 पुस्तकों पर आधारित हैं। पुस्तकों में से एक की सामग्री को कवर करने के लिए प्रत्येक - वहाँ 8 अलग-अलग पाठ्यक्रमों रहे हैं।

प्रसव के लेखकों और श्रृंखला के संपादकों, और नियमित रूप से शोध के द्वारा स्काइपे के माध्यम से किए गए एक-से-एक ट्यूटोरियल के माध्यम से है।

पाठ्यक्रम के उद्देश्य से कौन हैं?

पाठ्यक्रम के व्यावसायिक विकास जारी रखने और प्रशिक्षण आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तैयार कर रहे हैं:

• मात्रात्मक वित्त और जोखिम प्रबंधन में काम कर वित्त या आईटी पेशेवरों
• एक कैरियर परिवर्तन की मांग व्यक्तियों, प्रबंधकों की जरूरत है जो इन क्षेत्रों में प्रगति के साथ बराबर स्टोकेस्टिक में रखने के लिए
• जो प्रासंगिक स्नातकोत्तर की डिग्री प्रोग्राम में प्रवेश के लिए तैयार करने के लिए चाहते हैं भावी छात्रों को

पूर्व सत्रवार पाठ्यक्रम

(पूर्व सत्र पाठ्यक्रम "गणित मात्रात्मक वित्त के लिए" - इस कोर्स के उम्मीदवारों जो कुछ या 8 पाठ्यक्रम के सभी पर तैयार कर पहले उनकी पृष्ठभूमि गणित consilidate की जरूरत के लिए उपयुक्त है। लागत - £ 1500)

प्रसव के पाठ्यक्रमों की सूची की विधि

• प्रत्येक ऑनलाइन पाठ्यक्रम अभ्यास का एक अतिरिक्त सेट के साथ MMF श्रृंखला से एक किताब पर आधारित हो सकता है, और 10 एक-से-एक ऑनलाइन सत्र में बनी गतिविधियों की 10 राउंड शामिल है। 8 महीने स्टोकेस्टिक पूरा करने के लिए - प्रत्येक कोर्स लगभग 4 लेता है।
• 10 राउंड में से प्रत्येक के होते हैं:
  • स्वयं अध्ययन पुस्तक पर आधारित है,
  • समस्या को सुलझाने: प्रस्तुत की और इलेक्ट्रॉनिक रूप में चिह्नित समाधान,
  • समस्याओं के समाधान के मॉडल का प्रयास किया,
  • प्रतिक्रिया लिखा काम प्रस्तुत पर,
  • एक घंटे की एक-से-एक स्क्रीन साझा करने के साथ स्काइपे के माध्यम से ऑनलाइन सत्र, MMF स्टोकेस्टिक श्रृंखला के लेखकों में से एक द्वारा किए गए, व्यक्तिगत आवश्यकताओं, व्याख्यान और ट्यूटोरियल की एक संयोजन के लिए दर्जी।
  • एक ऑनलाइन चर्चा मंच,
  • ई - मेल समर्थन,
  • अंतिम परीक्षण।

  वित्त के लिए स्टोकेस्टिक स्टोकेस्टिक पथरी के बारे में

  इस किताब को विशेष रूप से stochastic प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण परिणाम है कि आवश्यक वित्त स्टोकेस्टिक चिकित्सकों को समझने के लिए बन गए हैं पर केंद्रित है। लेखकों काले Scholes विकल्प मूल्य निर्धारण मॉडल के लिए आवश्यक परिणामों पर ध्यान देने के साथ, कुछ विस्तार में वीनर प्रक्रिया और आईटीओ integrals स्टोकेस्टिक का अध्ययन। इस प्रक्रिया के लिए जरूरी ज़रेबंद गुण विकसित करने के बाद, इंटीग्रल के निर्माण और आईटीओ सूत्र (विस्तार से साबित कर दिया है) केंद्र में, दोनों सिद्धांत और अनुप्रयोगों के लिए हो जाते हैं, और stochastic अंतर समीकरणों वित्त में इस्तेमाल की ठोस उदाहरण प्रदान करने के लिए। अंत में, अस्तित्व, विशिष्टता और (सामान्य) स्टोकेस्टिक समीकरणों के समाधान के मार्कोव संपत्ति के सबूत किताब को पूरा करें। सावधान प्रदर्शनी और विस्तृत सबूत का उपयोग करना, इस किताब को सबसे ग्रंथों से पथरी आईटीओ के लिए एक कहीं अधिक सुलभ परिचय है। छात्रों, चिकित्सकों और शोधकर्ताओं अपने कठोर से लाभ होगा, लेकिन unfussy, तकनीकी मुद्दों के लिए दृष्टिकोण। व्यायाम करने के लिए समाधान ऑनलाइन उपलब्ध हैं।

  स्टोचस्टिक मॉडलिंग

  स्टोचस्टिक मॉडलिंग वित्तीय मॉडल का एक रूप है जिसका उपयोग निवेश निर्णय लेने में मदद करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार का मॉडलिंग यादृच्छिक चर का उपयोग करके विभिन्न परिस्थितियों में विभिन्न परिणामों की संभावना का अनुमान लगाता है।

  स्टोकेस्टिक मॉडलिंग डेटा प्रस्तुत करता है और अप्रत्याशित या यादृच्छिकता के कुछ स्तरों के लिए परिणामों की भविष्यवाणी करता है। कई उद्योगों में कंपनियां अपने व्यवसाय प्रथाओं को बेहतर बनाने और लाभप्रदता बढ़ाने के लिए स्टोकेस्टिक मॉडलिंग को रोजगार दे सकती हैं। वित्तीय सेवा क्षेत्र में, योजनाकारों, विश्लेषकों और पोर्टफोलियो प्रबंधकों ने अपनी संपत्ति और देनदारियों का प्रबंधन करने और अपने पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए स्टोकेस्टिक मॉडलिंग का उपयोग किया है ।

  स्टोचस्टिक मॉडलिंग को समझना: लगातार बनाम परिवर्तनशील

  स्टोकेस्टिक मॉडलिंग की अवधारणा को समझने के लिए, इसकी विपरीत, निर्धारक मॉडलिंग से तुलना करने में मदद मिलती है।

  नियतात्मक मॉडलिंग निरंतर परिणाम पैदा करता है

  नियतात्मक मॉडलिंग आपको इनपुट के एक विशेष सेट के लिए समान सटीक परिणाम देता है, चाहे आप कितनी बार मॉडल की फिर से गणना करें। यहां, गणितीय गुणों को जाना जाता है। उनमें से कोई भी यादृच्छिक नहीं है, और विशिष्ट मूल्यों का केवल एक सेट है और समस्या का केवल एक उत्तर या समाधान है। एक नियतात्मक मॉडल के साथ, अनिश्चित कारक मॉडल के लिए बाहरी हैं।

  स्टोचस्टिक मॉडलिंग परिवर्तनशील परिणाम उत्पन्न करता स्टोकेस्टिक है

  दूसरी ओर स्टोकेस्टिक मॉडलिंग स्वाभाविक रूप से यादृच्छिक है, और अनिश्चित कारक मॉडल में निर्मित होते हैं। मॉडल कई जवाबों, अनुमानों और परिणामों का उत्पादन करता है – जैसे एक जटिल गणित समस्या में चर जोड़ना – समाधान पर उनके विभिन्न प्रभावों को देखने के लिए। एक ही प्रक्रिया को विभिन्न परिदृश्यों के तहत कई बार दोहराया जाता है।

  स्टोचस्टिक मॉडलिंग का उपयोग कौन करता है?

  स्टोचस्टिक मॉडलिंग का उपयोग दुनिया भर के विभिन्न उद्योगों में किया जाता है। उदाहरण के लिए, बीमा उद्योग भविष्य में कंपनी की बैलेंस शीट को भविष्य में दिए गए बिंदुओं पर कैसे नज़र रखेगा, इसका अनुमान लगाने के लिए स्टोकेस्टिक मॉडलिंग पर बहुत निर्भर करता है। अन्य क्षेत्रों, उद्योगों और विषयों, जो स्टोकेस्टिक मॉडलिंग पर निर्भर करते हैं, में स्टॉक इन्वेस्टमेंट, सांख्यिकी, भाषा विज्ञान, जीव विज्ञान और क्वांटम भौतिकी शामिल हैं।

  स्टोकेस्टिक मॉडल में विविध परिस्थितियों में कई अलग-अलग परिणामों का उत्पादन करने के लिए यादृच्छिक चर शामिल हैं।

  वित्तीय सेवाओं में स्टोचस्टिक मॉडलिंग का एक उदाहरण

  निवेश उद्योग में इसका उपयोग कैसे किया जाता है

  स्टोकेस्टिक इन्वेस्टमेंट मॉडल समय के साथ कीमतों की विविधताओं, परिसंपत्तियों (आरओए), और परिसंपत्ति वर्गों- जैसे बांड और स्टॉक पर रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने का प्रयास करते हैं। मोंटे कार्लो सिमुलेशन एक स्टोकेस्टिक मॉडल का एक उदाहरण है; यह अनुकरण कर सकता है कि व्यक्तिगत स्टॉक रिटर्न की संभावना वितरण के आधार पर एक पोर्टफोलियो कैसे प्रदर्शन कर सकता है। स्टोचस्टिक निवेश मॉडल एकल-परिसंपत्ति या बहु-परिसंपत्ति मॉडल हो सकते हैं, और वित्तीय नियोजन के लिए उपयोग किया जा सकता है, परिसंपत्ति-देयता-प्रबंधन (एएलएम) या परिसंपत्ति आवंटन का अनुकूलन करने के लिए; इनका उपयोग बीमांकिक कार्यों के लिए भी किया जाता है।

  वित्तीय निर्णय लेने में एक महत्वपूर्ण उपकरण

  वित्त में स्टोकेस्टिक मॉडलिंग का महत्व व्यापक और दूरगामी है। निवेश वाहन चुनते समय, कई कारकों और शर्तों के तहत विभिन्न परिणामों को देखने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है। कुछ उद्योगों में, एक कंपनी की सफलता या निधन उस पर भी लगाम लगा सकती है।

  निवेश की बदलती दुनिया में, नए वैरिएबल किसी भी समय चलन में आ सकते हैं, जो स्टॉक पिकर के फैसलों को काफी प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, वित्त पेशेवर अक्सर सैकड़ों या हजारों बार स्टोकेस्टिक मॉडल चलाते हैं, जो निर्णय लेने में मदद करने के लिए कई संभावित समाधानों को पसंद करते हैं।

  A simple stochastic-based strategy to trade in a flat market

  Take your profit when risk to reward ratio reaches 1:2 or when the price touches the opposite border.

  Take your profit when the risk to reward ratio reaches 1:2 or when the price touches the opposite borderline.

  If you're looking for a quick method to apply the indicators from this strategy, click on the button below. Read detailed instructions here.