Метод Монте-Карло

из учебника:

Метод Монте-Карло заключается в определении статистических моделей для активов портфеля и их моделировании посредством генерации случайных траекторий. Значение VAR вычисляется из распределения ставок роста капитала портфеля, аналогичного тому, которое изображено на гистограмме для индекса FTSE-100, но полученного в результате искусственного моделирования.

из Интернета:

Метод статистических испытаний Монте-Карло (Monte-Carlo simulation) аналогичен методу исторического моделирования. Отличие состоит в том, что изменения факторов рыночного риска генерируются псевдослучайным образом. По заданному распределению с помощью генератора случайных чисел имитируются изменения факторов риска. При этом число сценариев должно быть достаточно большим. Полученные значения используются для вычисления гипотетических доходностей портфеля. По их распределению вычисляется величина VaR с заданной вероятностью.

Моделирование по методу Монте-Карло представляет собой способ определения силы системы и отвечает на вопросы: «Что могло бы произойти, если бы прошлое было чуть другим?» или «Что может принести будущее?» Вы можете рассматривать метод как способ создания альтернативных ситуаций на основании набора данных, составляющих реальный набор данных о ценах. Название Монте-Карло происходит от города в Монако, известного своими казино, предлагающими большое количество игр, исход которых зависит от случайности, – например рулетка, блэкджек, кости и т. п.

Недостатки метода Монте-Карло:

• Сложность реализации.
• Требует мощных вычислительных ресурсов.
• Сложность для понимания топ-менеджментом.
• При простейших реализациях может оказаться близок или к историческому или параметрическому VaR, что приведет к наследованию всех их недостатков.
• Вероятность значимых ошибок в используемых моделях.