Aplikace simulací Monte Carlo v bankovnictví - Slanina, Šimon (2017)
Prudký rozvoj v oblasti informačních technologií umožňuje praktické využití sofistikovaných metod náročných na výpočetní výkon. Jednou z takových je metoda Monte Carlo, jež se opírá o vygenerování obrovského množství stochastických scénářů a dokáže efektivně řešit problémy nejen v oblastech fyziky a matematiky. Subjekty v bankovním sektoru jsou neustále vystavovány enormnímu množství různých rizik, například výskytu záporné úrokové míry. Na tato rizika je třeba brát zřetel, monitorovat, měřit a řídit je. I metoda Monte Carlo, použitelná v bankovnictví pro měření rizik, má slabiny, které je nutné brát v potaz, a vyžaduje pro svou aplikaci splnění určitých předpokladů. Je důležité správně aproximovat rozdělení pravděpodobnosti a vytvořit dostatečné množství náhodných scénářů, použít spolehlivý generátor náhodných čísel či zohlednit existenční a sekvenční závislosti vstupních dat. V praktické části práce jsem zanalyzoval vývoj sazby London Interbank Offered Rate s tříměsíční splatností vázané na americký dolar v letech 2000 až 2016 a pokusil se pomocí metody Monte Carlo předpovědět její vývoj budoucí. Došel jsem k závěru, že metodu je vhodné používat pro předpověď v kratších časových horizontech, neboť v delších poskytuje na všech hladinách pravděpodobnosti výrazně širší intervaly hodnot, kterých může sazba nabýt. Prostřednictvím stress testu jsem dále zjistil, že mnou uplatněná metoda ve výsledných prognózách příliš nezohledňuje výjimečné krátkodobé šoky. Ani metoda Monte Carlo ani předpověď serveru TRADING ECONOMICS nepředvídají v horizontu končícím rokem 2020 propad sazby LIBOR USD 3M do záporných čísel.