A Simulação de Monte Carlo é uma ferramenta de modelagem estatística utilizada para complementar o modelo de otimização de média-variância.
Sob esse ponto de vista, podemos simular a ideia através de uma aposta na loteria. Ao qual reflete uma decisão que envolve o risco de perder, acertar parcialmente ou adivinhar todos os números e ganhar o grande prêmio.
Conforme o que foi citado acima, podemos definir que há três grandes cenários possíveis de resultados. Assim, tornando a decisão de jogar ou não mais fácil de ser tomada diante da maior clareza na probabilidade.
Mas como encontrar clareza quando há múltiplas possibilidades e diversos riscos? A Simulação de Monte Carlo é uma ferramenta que pode auxiliar neste momento. Veja abaixo com mais detalhes.
O que é a Simulação de Monte Carlo?
Basicamente, a simulação de Monte Carlo é uma técnica para analisar riscos baseada em um conjunto de dados (amostra aleatória) com o objetivo de entregar estimativas prováveis de comportamentos. Dessa forma, o método possibilita testes com uma grande quantidade de dados visando considerar, com mais precisão, os resultados possíveis.
Portanto, no mundo dos investimentos pode utilizar a ferramenta para viabilizar contextos macroeconômicos, carteiras de investimentos, ações, FIIs e entre outras possibilidades.
Veja um exemplo:
Na construção de um Fundo de Investimento, o gestor pode começar a selecionar vária carteiras ideais a partir do modelo de otimização de média-variância. Assim, é possível identificar riscos e definir qual composição é aceitável ou satisfatória. Bem como, utilizar a simulação de Monte Carlo para gerar vários cenários visando maior clareza sobre os possíveis comportamentos das carteiras.
Dessa forma, a ferramenta pode auxiliar o gestor com informações úteis sobre o risco negativo quando as carteiras enfrentarem períodos de estresse de mercado. Além disso, permite maior clareza para identificar as falhas na composição e, consequentemente, refinar as decisões sobre as alocações dos ativos.
Como Funciona a Simulação de Monte Carlo?
Ao imputar muitos dados na ferramenta, o sistema apresentará diversas variáveis de risco baseada em estimativas de média-variância. Portanto, antes de sair imputando os dados é importante entender sobre cada variável, ao permitirá identificar qual oferece maior impacto utilizando a análise de oscilação e de sensibilidade.
Observando a oscilação do resultado podemos confirmar o risco de uma variável se tornar em realidade. Por outro lado, a análise de sensibilidade permite encontra variáveis que possuem maior influência no resultado.
Assim, após passar por todos estes resultados entre médias e variâncias, a simulação de Monte Carlo analisa e seleciona as possibilidades de maior impacto (seja ele positivo ou negativo).
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Formas de utilização da ferramenta nos investimentos
O método pode ser utilizado para otimizar a relação entre a média-variância. Dessa forma, como um modelo que visa a solução relacionada ao reequilíbrio de carteira e de impostos em um cenário múltiplo.
Além disso, é possível caracterizar-se como um guia de investidores individuais, a fim de identificar o seu nível de tolerância ao risco. Dessa forma, podendo ser útil para ilustrar o alcance e a probabilidade de resultados possíveis, levando em consideração diversas suposições.
Por fim, a Simulação de Monte Carlo também permite validar um planejamento para a aposentadoria. Validando quantas vezes e quando eles seriam propensos a ficar sem fluxo de caixa futuro.
Em suma, você pode utilizar a ferramenta de diversas maneiras com o objetivo de simular diversos caminhos de retornos futuros. Servindo aos investidores para validarem as projeções de uma carteira ao longo do tempo e as diversas possibilidades baseadas em torno de uma melhor estimativa de retorno esperado e do risco.
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