Simulação de Monte Carlo: entenda como funciona esse modelo estatístico
A gestão financeira sempre esteve próxima dos instrumentais utilizados nas ciências exatas. Nesse contexto, uma das ferramentas usadas com bastante frequência pelos especialistas em finanças e investimentos é a simulação de Monte Carlo.
A simulação de Monte Carlo é comum em análises de mercado, sendo muito usada, por exemplo, para se estimar resultados futuros de um projetos, investimentos ou negócios.
O que é a simulação de Monte Carlo?
Conhecido também como método de Monte Carlo ou MMC, a simulação de Monte Carlo é uma série de cálculos de probabilidade que estimam a chance de um evento futuro acontecer. Assim, são feitas diversas simulações para calcular probabilidades de um acerto ou perda.
Inicialmente, a simulação de Monte Carlo era mais voltada para áreas da física, matemática e biologia. Mas como a teoria consegue tornar em estatísticas algumas situações, ela passou a ser usada para embasar decisões e fazer a gestão de riscos.
A Simulação de Monte Carlo se provou útil em diversas áreas e tem sido uma técnica frequentemente usada por analistas do mundo todo, isso nas mais diversas áreas de finanças e investimentos. Seja através de software de amostragem ou por cálculos manuscritos.
Como surgiu a Simulação de Monte Carlo?
De acordo com Hammerseley, o nome da teoria surgiu na Segunda Guerra Mundial. Durante a construção das primeiras bombas atômicas. Mas há registros de que outro físico, William Thomson, já tinha se referido ao termo “Simulação de Monte Carlo” pelo menos 40 anos antes.
O método Monte Carlo também começou a ser usado para avaliar integrais matemáticas complicadas. O método, hoje, também pode ser usada para se fazer análise de mercado para investimentos, isso porque ela consegue demonstrar em dados variabilidade de riscos.
Algoritmos da Simulação de Monte Carlo
Através desse modelo, são feitas simulações de possíveis cenários, para saber quais cenários têm maiores resultados, a geração de dados e projeções futuras. Outra vantagem da simulação é a possibilidade de implantar hipóteses adicionais nas previsões.
Há como fazer a simulação de Monte Carlos através de cálculos, ou até mesmo com software voltados para o método. Existem três grupos de algoritmos MMC:
- Erro-Unilateral;
- Erro-Bilateral;
- Erro-Não-Limitado.
Aplicações da simulação de Monte Carlo
A aplicação da simulação de Monte Carlo em finanças acontece principalmente para modelagem de simulação de um mercado de opção. Além disso, é comum usarem desse modelo para fazer avaliações de empresas. Isso porque se consegue fazer cálculos mais complexos, como a avaliação por opções.
Outro ponto que favorece o uso da teoria na área financeira é que é possível integrar questões que não são possíveis de ser resolvidas só com análises. Por isso, a importâncias das demonstrações em dados.
Análise de riscos com a simulação de Monte Carlo
A teoria pode ser usada para se calcular riscos em investimentos, isso porque permite calcular perdas em casos de aumento de inflação, juros e taxações, desvalorização de ativos e mudanças nas políticas monetárias, por exemplo.
Todas as simulações feitas vão poder quais os cenários ideais e quais são os riscos de um investimento. Por isso, a teoria é tão utilizada para evitar surpresas. A simulação não garante acertos totais, mas permite que analistas possam prever possíveis cenários e buscarem estratégias para cada probabilidade.
Existem diversas formas de se reduzir os riscos quando se trata de investimentos. Mas a simulação de Monte Carlo é mais uma opção de estratégia para estudar cenários e elevar a chance de sucesso. Além disso, a simulação colabora para que o investidor ou analista consiga antecipar situações. A teoria ajuda na análise de possibilidades e probabilidades.
A simulação de Monte Carlo é uma das ferramentas mais utilizadas por analistas e especialistas financeiros em todo o mercado. Confira nosso curso gratuito sobre Valuation e precificação de ativos e entenda como essa e outros cálculos são utilizados na avaliação de riscos e investimentos.
