蒙特卡洛模拟与历史模拟

蒙特卡洛模拟

MONTE CARLO SIMULATION

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使用蒙特卡洛模拟时，

首先由分析师假设各风险因子服从的概率分布，

然后依据概率分布对风险因子的可能取值进行抽样，

依据抽样数据计算出对应的资产终值，

重复以上3个步骤n次，得到n个资产终值，并在计算机上模拟出资产终值的概率分布。

得出概率分布，我们就可以进行情景分析了。

不过蒙特卡洛模拟有2个缺点：

第一个：蒙特卡洛模拟很复杂，当n很大的时候，对计算机的要求也会比较高。

第二个：如果一开始的概率分布假设是错的，那么模拟出来的结果会不准。

历史模拟

HISTORICAL SIMULATION

历史法模拟顾名思义，就是用历史数据来决定风险因子的概率分布，其他的与蒙特卡洛模拟类似。

不过历史法模拟也有缺点：

第一个：使用历史数据只能反映过去的风险，如果分析对象出现了结构性改变，历史法得出的结论就不准确了。

第二个：历史法模拟基于历史数据，无法进行情景分析。