Perché è utile innovare modelli e tecniche finanziari utilizzati per l'analisi quantitativa?

Technology Innovation Ep 4: Quantitative Analyst (Novembre 2024)

Technology Innovation Ep 4: Quantitative Analyst (Novembre 2024)
Perché è utile innovare modelli e tecniche finanziari utilizzati per l'analisi quantitativa?
Anonim
a:

È vantaggioso innovare modelli e tecniche finanziari utilizzati nell'analisi quantitativa per migliorare le prestazioni e adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato. L'analisi quantitativa utilizza modelli complessi statistici e matematici per vari scopi, quali la valutazione delle prestazioni finanziarie di un'attività, la gestione dei rischi o la valutazione dei derivati ​​finanziari.

Le banche e le altre compagnie assicurative utilizzano spesso la modellazione quantitativa nella loro gestione dei rischi. Tuttavia, gli eventi della crisi finanziaria del 2008 hanno mostrato come i processi di gestione dei rischi e le procedure abbattuti durante periodi di elevata volatilità. Le banche e le compagnie di assicurazioni stavano negoziando titoli estremamente grandi in dollari di titoli garantiti da mutui (MBS), inclusi obblighi di debito collateralizzati (CDO). Le banche e le compagnie di assicurazione non avevano afferrato l'importo del rischio che stavano intraprendendo negoziando in questi derivati ​​altamente leveraged e complessi. I loro modelli di rischio erano inadeguati per affrontare la successiva crisi del mercato. Questo è un esempio concreto di come l'innovazione nella modellistica quantitativa è cruciale per migliorare le prestazioni e gestire adeguatamente il rischio.

Esistono molti tipi diversi di modelli utilizzati per l'analisi quantitativa. L'analisi di Monte Carlo esegue simulazioni multiple di possibili esiti utilizzando variabili casuali per determinare la probabilità di tali risultati. Fu inizialmente utilizzato nella costruzione della prima bomba atomica. L'analisi di Monte Carlo fornisce una distribuzione finale di probabilità per alcuni risultati. Ad esempio, le variabili nelle simulazioni possono essere il prezzo delle attività o dei derivati. Un'operazione di Monte Carlo può eseguire centinaia o migliaia di simulazioni per creare una distribuzione finale di probabilità. Questo tipo di analisi è facile con i progressi nella potenza di calcolo. L'analisi di Monte Carlo è stata utilizzata per gestire il rischio di CDO, e alcuni colpiscono tali modelli per non aver evidenziato il rischio di un movimento estremo di mercato come quello che è accaduto nel 2008.