a:

Для новаторства финансовых моделей и методов, используемых в количественном анализе, полезно улучшить производительность и адаптироваться к меняющимся условиям рынка. Количественный анализ использует сложные статистические и математические модели для различных целей, таких как оценка финансовой эффективности актива, управление рисками или оценка финансовых деривативов.

Банки и другие страховые компании часто используют количественное моделирование в управлении рисками. Однако события финансового кризиса 2008 года показали, как процессы и процедуры управления рисками ломались в периоды высокой волатильности. Банки и страховые компании торговали чрезвычайно большими долларовыми суммами ценных бумаг с ипотечным покрытием (MBS), включая обеспеченные долговые обязательства (CDO). Банки и страховые компании не понимали суммы риска, которую они предпринимали, торгуя этими высокозатратными и сложными производными. Их модели риска были недостаточными для борьбы с последующим массовым кризисом рынка. Это конкретный пример того, как инновации в количественном моделировании имеют решающее значение для повышения производительности и управления рисками.

Существует много разных типов моделей, используемых в количественном анализе. Анализ Монте-Карло выполняет множественное моделирование возможных исходов с использованием случайных величин для определения вероятности этих результатов. Первоначально он использовался при строительстве первой атомной бомбы. Анализ методом Монте-Карло дает окончательное распределение вероятности для определенных результатов. Например, переменными в симуляциях могут быть цена активов или деривативов. Анализ Монте-Карло может проводить сотни или тысячи симуляций, чтобы создать окончательное распределение вероятности. Этот тип анализа прост в достижении вычислительной мощности. Анализ Монте-Карло использовался для управления рисками CDO, и некоторые обвиняют эти модели в том, что они не смогли подчеркнуть риск экстремального движения рынка, например, что произошло в 2008 году.