Всегда интересно знать, что нас ждёт в будущем. Особенно это касается финансовой сферы. Люди стремятся к богатству, к деньгам, к материальному благополучию. Чтобы достичь этой цели важно понимать, стоит ли вкладывать деньги или лучше их сберечь в определённый период времени, куда следует инвестировать, рассмотреть различные сценарии инвестирования и принять наиболее рациональное решение. Но как же разобраться с этим вопросом?
Для этого нужно освоить финансовую математику и финансовое моделирование. Финансовая математика и финансовое моделирование являются сильными инструментами прогнозирования в финансовой сфере. Финансовая математика и финансовое моделирование тесно связаны между собой: финансовая математика даёт математические формулы, на которых строится математический аппарат для расчётов, моделирования и прогнозирования, финансовое моделирование же является прикладным инструментом построения сценариев будущего. Иными словами, финансовое моделирование - это процесс построения финансовых моделей с помощью инструментов финансовой математики.
Важно помнить, что модель является упрощённой формой объекта и содержит допущения, так как невозможно учесть все факторы. Для построения качественного прогноза необходимо качественно подобрать исходные данные. При изменении исходных данных модель подлежит обновлению. В прогнозировании многое зависит от лица, принимающего решение: насколько правильной, будет его интерпретация полученных результатов и реалистичность ожиданий.
Примеры применения финансовой математики для прогнозирования финансовых процессов: оценка будущей стоимости вклада с помощью сложной ставки процентов, дисконтирование доходов инвестиционного проекта для оценки его инвестиционной привлекательности на момент принятия решения, оценка последствий принятия инвестиционных решений по имеющимся финансовым данным, планирование и прогнозирование денежных потоков, финансовый отчёт о прибылях и убытках, актуарные расчёты.
В качестве примеров применения финансового моделирования можно предложить: построение стохастических моделей учёта риска и неопределённости, построение моделей прогнозирования доходов и расходов на основе конкретных финансовых данных, построение моделей оценки и прогнозирования инфляции, построение моделей прогнозирования курсов валют, построение моделей прогнозирования процентных ставок.
Какие же инструменты прогнозирования применяются в финансовой математике и финансовом моделировании? Выделим следующие инструменты прогнозирования: сценарное моделирование, анализ чувствительности для поиска «узких мест», метод дисконтирования денежных потоков, статистические методы, анализ временных рядов, применение методов машинного обучения.
Охарактеризуем подробнее предложенные инструменты прогнозирования.
В рамках сценарного моделирования, чаще всего, строятся три сценария поведения объекта в будущем: базовый, оптимистичный и пессимистичный. Лицо, принимающее решение, сравнивает различные варианты изменения показателей во времени согласно сценариям и принимает на основе этого инвестиционное решение.
Метод анализа чувствительности для поиска «узких мест» подразумевает оценку влияния ключевого фактора (например, ключевой ставки) на общий результат.
Метод дисконтирования денежных потоков включает в себя приведение стоимости будущих денежных потоков к текущему моменту времени и наоборот для оценки рыночной стоимости какого-либо актива или бизнеса. В процессе оценки учитывается и тот факт, то в настоящий момент времени деньги имеют большую стоимость, чем, возможно, будут иметь в будущем.
Статистические методы и методы анализа временных рядов тесно взаимосвязаны и к ним относятся: методы сглаживания временных рядов, эконометрические модели, методы экстраполяции (трендовые модели), регрессионные методы, авторегрессионные модели, адаптивные методы.
Методы машинного обучения, применяемые для прогнозирования финансовых процессов, включают: градиентный бустинг и нейронные сети. Преимущество данных методов заключается в том, что они имеют возможность выявлять сложные нелинейные зависимости в данных.
В Финансовом университете на кафедре моделирования и системного анализа изучаются дисциплины и проводятся исследования в рамках направления «Финансовая математика и финансовое моделирование».
По мнению доцента Кафедры моделирования и системного анализа Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета, члена Совета молодых учёных, кандидата экономических наук, Марии Добриной для обучающихся в вузе полезно освоить и научиться применять методы прогнозирования, применяемые в финансовой математике и финансовом моделировании, не только потому, что это предусмотрено в некоторых учебных планах, но и для личных целей в жизни. Обучающиеся стремятся зарабатывать деньги, иметь финансовую подушку безопасности, мечтают о личном бизнесе и финансовой независимости. На учебных занятиях при переводе рассматриваемого в задаче объекта в денежный эквивалент наблюдается более высокий уровень понимания материала и обратной связи, что подтверждает ценность денег как ресурса.
Доцент Кафедры моделирования и системного анализа Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета, кандидат экономических наук, Мария Михалева считает, что ключевая задача математического образования в сфере финансов - не просто объяснить содержание и вывод формул финансовой математики, а сформировать целостное представление о процессе построения математической модели финансового объекта: от постановки задачи до содержательной интерпретации результатов. Необходимо учитывать, что и объекты исследования, и математический инструментарий, применяемый в финансовом моделировании, сложны и многообразны. Поэтому важным профессиональным качеством современного финансиста становится не столько владение математическими методами и понимание известных в мире финансов моделей, сколько умение обоснованно их адаптировать к специфике решаемой задачи. Именно баланс между адекватностью модели, её допустимой точностью и интерпретируемостью результатов составляет суть профессионального подхода в финансовом моделировании.