La simulation Monte Carlo (MCS) est un puissant outil de modélisation des risques utilisé dans les services financiers depuis des décennies. Il s'agit d'une méthode permettant d'évaluer les risques associés à diverses décisions commerciales en simulant des résultats potentiels. La MCS est également largement utilisée dans d'autres secteurs, tels que l'ingénierie, la physique et la science du climat. Dans ce billet de blog, nous verrons ce qu'est la MCS et comment elle peut aider les Chief Risk Officers, les Model Risk Managers et les Model Risk Directors à prendre des décisions plus éclairées.
Qu'est-ce que la simulation de Monte Carlo ?
La simulation de Monte Carlo (MCS) est un type de simulation informatique qui utilise des méthodes d'échantillonnage aléatoire pour créer des modèles de résultats potentiels. L'idée derrière la MCS est de créer un environnement dans lequel vous pouvez tester différents scénarios sans avoir à les réaliser dans la vie réelle. Il est ainsi possible de voir comment différentes hypothèses ou différents choix peuvent affecter le résultat d'une situation donnée.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez savoir si un investissement dans une certaine action sera rentable au cours des cinq prochaines années. Vous pouvez utiliser MCS pour simuler différentes conditions de marché sur la période de cinq ans et voir quel scénario produirait le meilleur retour sur investissement (ROI). De cette manière, vous aurez une meilleure idée du type de retour sur investissement que vous pouvez attendre de votre investissement avant de prendre votre décision.
Comment fonctionne la simulation de Monte Carlo ?
Le processus d'exécution d'une MCS commence par la définition des paramètres du problème à résoudre. Il s'agit notamment de déterminer les variables qui affecteront le résultat et de sélectionner les distributions appropriées pour chaque variable. Ces distributions nous permettent de saisir les variations potentielles des valeurs futures tout en maintenant notre modèle dans des limites réalistes. Une fois tous ces paramètres définis, nous pouvons commencer à effectuer des simulations en utilisant des nombres aléatoires générés par un programme informatique ou par des moyens manuels tels que des tirages à pile ou face ou des lancers de dés.
Nous analysons ensuite les résultats de chaque simulation sur la base des paramètres appropriés pour notre problème particulier - dans notre exemple ci-dessus, il s'agirait du retour sur investissement - et nous utilisons ces résultats pour tirer des conclusions sur notre question ou notre hypothèse initiale. Nous pouvons effectuer plusieurs simulations dans différentes conditions afin d'obtenir une image complète de la manière dont chaque variable affecte nos résultats au fil du temps.
Le MCS est l'un des nombreux outils dont disposent les responsables des risques, les gestionnaires et les directeurs des risques modèles pour évaluer les facteurs de risque associés à diverses décisions commerciales. En simulant des résultats potentiels dans le cadre de différents scénarios, la MCS fournit des informations précieuses sur la manière dont certaines variables peuvent influencer les performances futures, ce qui permet aux entreprises de mieux comprendre leurs investissements avant d'y consacrer des ressources ou des capitaux. Grâce à sa capacité à tester systématiquement les hypothèses et à fournir des indications claires sur les résultats potentiels, la simulation Monte Carlo est un atout inestimable pour toute équipe de modélisation des risques qui cherche à se démarquer sur les marchés hautement concurrentiels d'aujourd'hui.
