Pemodelan Stokastik

Pemodelan Stokastik

Definisi Pemodelan Stokastik

Pemodelan stokastik mengembangkan model matematis atau keuangan untuk memperoleh semua hasil yang mungkin dari masalah atau skenario yang diberikan menggunakan variabel masukan acak. Ini berfokus pada distribusi probabilitas dari hasil yang mungkin. Contohnya adalah Simulasi Monte Carlo, Model Regresi, dan Model Markov-Chain.

Model mewakili simulasi kasus nyata untuk memahami sistem dengan lebih baik, mempelajari keacakan, dan mengevaluasi situasi yang tidak pasti yang menentukan setiap kemungkinan hasil dan bagaimana sistem akan berkembang. Oleh karena itu, teknik pemodelan ini membantu para profesional dan investor membuat keputusan manajemen yang lebih baik dan merumuskan praktik bisnis mereka untuk memaksimalkan profitabilitasProfitabilitasProfitabilitas mengacu pada kemampuan perusahaan untuk menghasilkan pendapatan dan memaksimalkan keuntungan di atas pengeluaran dan biaya operasionalnya. Itu diukur dengan menggunakan rasio tertentu seperti gross profit margin, EBITDA, dan net profit margin. Ini membantu investor dalam menganalisis kinerja perusahaan.baca lebih lanjut.

Takeaway kunci

  • Pemodelan stokastik mengembangkan model matematis atau keuangan untuk mensimulasikan seluruh sistem dan memperoleh serangkaian hasil yang mungkin dengan distribusi probabilitasnya.
  • Model deterministik yang memprediksi output tunggal mencontohkan konsep kebalikan dari model stokastik karena tidak melibatkan keacakan atau ketidakpastian.
  • Penerapannya terlihat di berbagai sektor seperti pasar keuangan, pertanian, peramalan cuaca, dan manufaktur.
  • Contoh model stokastik adalah Simulasi Monte Carlo, Model Regresi, dan Model Markov-Chain.

Pemodelan Stokastik Dijelaskan

Definisi pemodelan stokastik menyatakan bahwa hasil bervariasi dengan kondisi atau skenario. Pemodelan terdiri dari variabel acak dan parameter ketidakpastian, memainkan peran penting. Ini membawa faktor probabilitas dalam perhitungan, yang menentukan setiap kemungkinan hasil. Untuk penentuan probabilitas setiap hasil, input diberikan variasi dari waktu ke waktu. Dengan demikian, ini berkontribusi pada perhitungan distribusi probabilitas Distribusi Probabilitas Distribusi probabilitas dapat didefinisikan sebagai tabel atau persamaan yang menunjukkan probabilitas masing-masing dari kemungkinan hasil yang berbeda dari peristiwa atau skenario yang ditentukan. Dengan kata sederhana, perhitungannya menunjukkan hasil yang mungkin dari suatu peristiwa dengan kemungkinan relatif terjadinya atau tidak terjadinya sesuai kebutuhan.baca lebih lanjutyang merupakan fungsi matematika yang mencerminkan kesamaan hasil yang berbeda.

Model berdiri di atas banyak kriteria untuk memastikan akurasi dalam kemungkinan hasil. Oleh karena itu, model harus mencakup semua titik ketidakpastian untuk menampilkan semua hasil yang mungkin untuk menggambar distribusi probabilitas yang benar. Selain itu, setiap probabilitas terkait satu sama lain dalam model itu sendiri dan secara kolektif berkontribusi untuk menghitung keacakan input. Probabilitas ini selanjutnya digunakan untuk prediksi dan peramalan informasi yang relevan.

Prototipe stokastik memberikan beberapa hasil, dan itu diterapkan secara umum dalam menganalisis pengembalian investasi. Pertama, ia mempelajari volatilitas pasar berdasarkan input yang tidak pasti dan probabilitas berbagai pengembalian. Dengan demikian, pemodelan stokastik di bidang keuangan membantu investor membedakan hasil yang tidak diketahui yang biasanya tidak dipertimbangkan dalam analisis. Variabel umumnya adalah data deret waktu yang menggambarkan perbedaan antara data historis, dan hasil distribusi akhir menggambarkan keacakan input.

Contoh

Salah satu contoh pemodelan stokastik yang terkenal adalah Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo adalah metode matematika untuk menghitung peluang dari beberapa hasil yang mungkin terjadi dalam proses yang tidak pasti melalui pengambilan sampel acak berulang. Algoritme komputasi ini memudahkan penilaian risiko yang terkait dengan proses tertentu, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Baca lebih lanjut, ditemukan oleh matematikawan terkenal John Von Neumann dan Stanislaw Ulam selama Perang Dunia II untuk meningkatkan pengambilan keputusan di lingkungan yang penuh dengan ketidakpastian. Ini adalah teknik simulasi terkomputerisasi yang digunakan untuk pengambilan keputusan oleh para profesional di berbagai disiplin ilmu seperti teknik dan keuangan. Metode ini menciptakan dunia artifisial yang mirip dengan kasus dunia nyata menggunakan banyak sampel acak, mengamati hasil dan probabilitasnya untuk memperoleh solusi praktis.

Pemodelan Stokastik vs Deterministik

Perbedaan utama antara representasi stokastik dan deterministik terlihat pada namanya sendiri. Kata “stokastik” menunjukkan distribusi probabilitas acak, sedangkan “deterministik” menunjukkan tidak adanya keacakan.

Tabel berikut menunjukkan perbedaan yang signifikan antara metode stokastik dan deterministik:

Fitur

Pemodelan Stokastik

Pemodelan Deterministik

Hasil

Menghasilkan serangkaian hasil yang mungkin untuk suatu masalah.

Membuat output tunggal untuk suatu masalah.

Masukan/Properti

Semua properti bersifat acak, atau input adalah variabel acak yang mengarah ke output yang berbeda.

Semua properti pasti, atau tidak ada nilai acak yang diperhitungkan, dan model hanya bekerja pada nilai yang ditentukan yang memberikan hasil tunggal.

Kompleksitas dalam desain

Model stokastik lebih kompleks mengingat prediksi dan peramalannya cenderung menggunakan variabel acak dan beberapa kondisi.

Pemodelan deterministik kurang kompleks; itu mengikuti jalur yang ditetapkan dan tidak menyimpang karena keacakan atau ketidakpastian.

Contoh

Contoh model stokastik: Simulasi Monte Carlo

Contoh model deterministik: Water Balance Model

Penggunaan Pemodelan Stokastik

Penerapan pemodelan stokastik memiliki ruang lingkup yang luas dan penting dalam berbagai bidang dan bidang studi. Beberapa kegunaannya yang menonjol adalah sebagai berikut:

  • Keputusan investasi: Pemodelan stokastik di bidang keuangan sebagian besar terkait dengan pengambilan keputusan investasi. Digunakan dalam analisis keuanganAnalisis FinansialAnalisis keuangan adalah analisis proyek/aktivitas terkait keuangan, laporan keuangan perusahaan (neraca, laporan laba rugi, dan catatan ke akun) atau rasio keuangan untuk mengevaluasi hasil, kinerja, dan tren perusahaan, yang merupakan berguna untuk membuat keputusan penting seperti investasi, perencanaan proyek, dan kegiatan pembiayaan.baca lebih lanjut untuk memutuskan keputusan investasi, pengembalian investasiPengembalian InvestasiFormula pengembalian investasi mengukur keuntungan atau kerugian yang dihasilkan dari investasi relatif terhadap jumlah yang diinvestasikan. Laba bersih dibagi dengan biaya modal awal investasi. Rumus Pengembalian Investasi = (Laba Bersih / Biaya Investasi) * 100 baca lebih lanjut, dll. Model ini memberikan kemungkinan hasil yang sesuai dengan berbagai skenario.
  • Pertanian: Model ini digunakan di bidang pertanian untuk pengambilan keputusan yang efektif selama situasi yang tidak pasti. Misalnya, penerapannya dalam pengelolaan lahan pertanian dan irigasi meningkatkan keuntungan petani.
  • Prakiraan cuaca: Penerapan pendekatan stokastik dalam prototipe prediksi cuaca dan iklim substansial terbukti, dan prediksi stokastik dapat memperbaiki banyak ketidakakuratan dalam kerangka kerja lainnya.
  • Manufaktur: Replika stokastik dari berbagai sistem manufaktur digunakan untuk tujuan pemeriksaan praktis.
  • Biokimia dan Biologi Sistem: Metode kinetik stokastik digunakan untuk menyusun dinamika jaringan biokimia dan biologis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu pemodelan volatilitas stokastik?

Model volatilitas stokastik mempertimbangkan volatilitas pengembalian aset. Dasar dari volatilitas stokastik adalah volatilitas harga aset tidak konstan; itu bervariasi. Mereka digunakan dalam keuangan matematika untuk mengevaluasi sekuritas derivatif, seperti opsi.

Apa perbedaan antara model stokastik dan deterministik?

Kata stokastik menyiratkan “acak” atau “tidak pasti”, sedangkan kata deterministik menunjukkan “pasti”. Ketika berbicara tentang kerangka kerja stokastik dan deterministik, stokastik memprediksi serangkaian kemungkinan hasil dengan probabilitas kemunculannya. Sebaliknya, model deterministik hanya menghasilkan satu keluaran dari serangkaian keadaan tertentu.

Apa itu pemodelan stokastik?

Ini adalah contoh teknik pemodelan menggunakan proyeksi stokastik. Selain itu, model menerima input acak yang mungkin, memberikan distribusi probabilitas hasil yang mungkin, dan terutama digunakan untuk perencanaan keuangan. Contoh model tersebut adalah Simulasi Monte Carlo dan Model Regresi.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan untuk Pemodelan Stokastik & Definisinya. Di sini kami menjelaskan pemodelan stokastik, penerapannya, contoh & model keuangan & volatilitas. Anda juga dapat melihat artikel berikut untuk mempelajari lebih lanjut –

  • Distribusi kemungkinan
  • Teori antrian
  • Probabilitas Priori

Related Posts