بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : این احتمال وجود دارد که رکود و افزایش بیش از حد ممکن است به طور همزمان اتفاق بیفتد و منجر به سناریوی بدتر از هر یک از این دو شود! تحلیل تصادفی مونت کارلو اقتصاددانان مالی مدت‌هاست که کمی کردن ریسک را با انحراف استاندارد یک دارایی مرتبط می‌دانند.

در تحلیل بازار سهام به ویژه، ادبیات اغلب به انحراف معیار به عنوان ریسک دارایی اشاره می کند. کمتر فهمیده شده این است که این مختصر از مشخصات مدل استفاده شده برای درک دارایی مورد نظر مشتق شده است. از آنجا که تغییرات قیمت سهام اغلب به عنوان یک حرکت تصادفی استدلال می شود.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : ریسک در یک حرکت تصادفی همراه با رانش واقعاً انحراف استاندارد تاریخی رشد است. با این حال، پیش بینی در این مورد، میانگین تاریخی رشد است. این مدل همچنین می تواند برای املاک و مستغلات اعمال شود، اما با روش های پیش بینی متمرکز بلندمدت که اغلب در املاک و مستغلات استفاده می شود، در تضاد است.

به ویژه آنهایی که سعی در درک چرخه املاک و مستغلات دارند. استفاده از انحراف استاندارد به عنوان مترادف با ریسک همچنین می تواند پایه و اساس شبیه سازی را تشکیل دهد که می تواند برای پاسخ به سؤالات از طریق روشی استفاده شود که از جهاتی قوی تر از تحلیل سناریو است.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : شبیه‌سازی مونت کارلو از میانگین و انحراف استاندارد تغییر مقدار (یا هر انتخاب متغیر) برای ایجاد آرایه‌ای از پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند. برخلاف سناریوهای منفرد، تحلیل مونت کارلو که در آن رشد دوره به دوره از توزیع صدها یا هزاران بار انتخاب می‌شود.

مجموعه‌ای از نتایج را تولید می‌کند به طوری که توزیع احتمال را می‌توان برای هر دوره زمانی خاص بررسی کرد (شکل ۴.۲ را ببینید). ۱۲۲ یکی از کاربردهای این توزیع ها مفهوم بدهی ارزش در معرض خطر (VaR) است. به جای درک ریسک از طریق یک سناریوی توصیفی، VaR نقطه‌ای را در توزیع انتخاب می‌کند که درصد مشخصی از نتایج زیر آن نقطه قرار می‌گیرد.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : به عنوان مثال، یک افسر ریسک ممکن است به نتیجه ای آنقدر شدید علاقه مند باشد که تنها ۲ درصد از توزیع زیر آن نقطه قرار می گیرد (شکل ۴.۳ را ببینید). این رویکرد عمداً از دشواری تعیین ورودی‌هایی که سناریویی به اندازه کافی شدید برای بررسی ریسک ایجاد می‌کنند اجتناب می‌کند و در عوض بر خروجی‌ها تمرکز می‌کند.

شکل ۴.۲: نتایج تحلیل مونت کارلو توجه: SD انحراف معیار است. شکل ۴.۳: دو درصد نقطه VaR در توزیع مونت کارلو رویکرد مونت کارلو در دنیای مالی بسیار رایج تر است اما به ندرت در املاک و مستغلات استفاده می شود.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : بخشی از دلیل ماهیت بلند مدت سرمایه گذاری در املاک و مستغلات است. برای سرمایه‌گذارانی که به دوره‌های نگهداری املاک و مستغلات چند ساله نگاه می‌کنند، رویکرد تصادفی برای تعیین توزیع، تنوع گسترده‌ای از نتایج را در دوره پیش‌بینی ایجاد می‌کند. یکی از نگرانی‌های اضافی برای متخصصان املاک، پیش‌بینی تولید شده توسط مونت کارلو فقط به اندازه توزیع‌های تاریخی قابل محاسبه است.

در جایی که اطلاعات املاک و مستغلات به احتمال زیاد سه ماهه است و یک یا دو دهه را پوشش می دهد، این می تواند در مقایسه با حرکت روزانه سهام که می تواند در چندین دهه محاسبه شود مشکل ساز باشد. در نهایت، فقدان هر گونه توصیف قطعی نیز می تواند برای برخی از سرمایه گذاران مشکل ساز باشد.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : در حالی که فرآیند مونت کارلو می تواند تعیین کند که سطح ۲ درصد VaR چیست، نمی تواند تشخیص دهد که چه رویدادهایی باعث می شوند مقادیر به آن سطح برسند. همچنین هیچ ردیابی از طریق ورودی های مربوط به خروجی شناسایی شده وجود ندارد.

یعنی، در حالی که می‌توان نتیجه اقتصادی ۲ درصدی VaR را شناسایی کرد و نتیجه ارزش ۲ درصدی VaR را می‌توان شناسایی کرد، ما واقعاً نمی‌دانیم که نتیجه اول به نتیجه دوم منجر شده است. استفاده از خطای استاندارد برآورد (SEE) با توجه به استفاده گسترده از پیش‌بینی‌های اقتصادسنجی در املاک تجاری، به‌ویژه برای اجاره و ورودی‌های خالی در یک تحلیل پیش‌فرم، تمایل به اقدامات ریسک برای استفاده از این پیش‌بینی‌ها وجود دارد.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : برخلاف یک پیش‌بینی صرفاً تصادفی، اکثر مدل‌های اقتصادسنجی تلاش می‌کنند تا پویایی چرخه‌ای املاک و مستغلات و نه فقط بازده مورد انتظار را به تصویر بکشند. با این حال، با بازگشت به اصول اولیه، در حالی که انحراف استاندارد تاریخی همچنان جالب است، از نظر فنی دیگر ریسک پیش‌بینی نیست.

همانطور که برای یک مدل صرفاً تصادفی است. یک معیار مناسب برای ریسک در این مورد، انحراف استاندارد تاریخی نیست، بلکه خطای استاندارد برآورد (SEE) است. در مورد سیستم معادلاتی که برای پیش‌بینی استفاده می‌شود، برای به دست آوردن چنین خطاهایی نیاز است که سیستم به یک مدل بردار-خودرگرسیون ساختاریافته تبدیل شود (VAR، نباید با VaR در بالا اشتباه گرفته شود). شکل ۴.۴: توزیع حول پیش بینی بر اساس خطاهای استاندارد برآورد توجه: SD انحراف معیار است.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : با انحراف استاندارد تاریخی در این است که اولاً، پیش‌بینی خود تلاشی برای به تصویر کشیدن برخی از انحراف استاندارد (چرخه) است و ثانیاً، تعامل معادلات منجر به گسترش یکنواخت انحراف استاندارد در طول زمان نمی‌شود. در املاک و مستغلات، با توجه به تمایل به بازده املاک و مستغلات برای نشان دادن نشانه هایی از همبستگی خودکار و (در دوره های طولانی تر) بازگشت میانگین، نکته دوم مهم می شود.

توجه داشته باشید که در مقایسه ارقام خطاهای استاندارد در دو رویکرد، رویکرد SEE محدودیتی را برای عرض خطاها نشان می‌دهد، زیرا بازه زمانی طولانی‌تر می‌شود و معیار مشخصه بازگشت میانگین شروع به شروع می‌کند (شکل ۴.۴ را ببینید). همچنین توجه داشته باشید که رویکرد SEE 125 همچنین به دلیل این انتظار که مدل بخشی از نوسانات آینده را توضیح داده است.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : حتی در سالهای نزدیک به تاریخ پیش بینی، معیارهای خطای استاندارد کمتری را نیز دارد. رویکرد SEE را می‌توان آینده‌نگر نامید زیرا استفاده از پیش‌بینی می‌تواند ریسک بیشتری یا ریسک کمتری نسبت به گذشته ایجاد کند، صرفاً به دلیل نقطه‌ای در چرخه که همبستگی خودکار را در مجموعه ایجاد می‌کند. اگر جای خالی کم باشد.

اکثر نتایج نشان می‌دهند که اجاره‌ها و ارزش‌ها به احتمال زیاد افزایش می‌یابند زیرا تعادل قدرت قیمت‌گذاری بین مستاجران و مالکان در دوره پیش‌بینی شروع به متمایل شدن به سمت مالکان می‌کند. به این معنا، استفاده از یک فرآیند پیش‌بینی پیچیده‌تر با این فرض آغاز می‌شود که شرایط فعلی قیمت‌ها را قابل پیش‌بینی‌تر از یک پیاده‌روی تصادفی می‌کند.

بهترین کار با سرمایه ۱ میلیارد : همچنین با نگاه به آینده، توانایی ردیابی متراژ مربع در دست ساخت برای کوتاه مدت اطلاعاتی است که می تواند توسط یک پیش بینی پیچیده تر که در یک رویکرد پیاده روی تصادفی پرتاب می شود استفاده شود. همیشه با اعمال اهرم بهبود می‌یابند. با این حال، این مورد در بررسی احتمال شکست یک نرخ با مانع صدق نخواهد کرد.