随机波动率（Stochastic Volatility，SV）指的是资产价格的波动性是变化的且不是恒定的。随机建模（Stochastic Model）是一种工具，通过允许一个或多个输入随时间的随机变化来估计潜在结果的概率分布。随机变化通常基于使用标准时间序列技术在选定时期内在历史数据中观察到的波动。
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随机波动率（Stochastic Volatility）代写
“随机”一词是指某些变量是随机确定的，无法精确预测。然而，可“随机”可以以确定概率分布替代。在财务建模中，随机建模使用彼此互不独立的随机变量的连续值进行迭代。尽管变量的值将随机变化，但其起点将取决于其先前的值，因此取决于其之前的值，依此类推；这描述了所谓的随机波动。
随机模型的例子包括用于定价选项的Heston模型和SABR模型，以及用于分析时间序列数据的GARCH模型。
随机建模（Stochastic Model）代写
随机建模是一种财务模型，用于帮助做出投资决策。这种类型的建模使用随机变量预测在不同条件下各种结果的概率。随机建模可提供数据并预测导致某些级别的不可预测性或随机性的结果。许多行业的公司都可以采用随机建模来改善其业务并提高盈利。
首先要了解随机建模的概念，它有助于将其与相反的确定性建模进行比较。
- 确定性建模可产生恒定结果
无论重新计算模型有多少次，确定性建模可以为一组特定的输入提供相同的精确结果。
- 随机建模可产生变化的结果
另一方面，随机建模本质上是随机的，不确定因素已内置到模型中。该模型产生许多答案，估计值和结果。
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