La modellazione stocastica è una tecnica per presentare dati o prevedere risultati che tiene conto di un certo grado di casualità o imprevedibilità. Il settore assicurativo, ad esempio, dipende molto da modelli stocastici per la previsione delle condizioni future dei bilanci aziendali, poiché questi possono dipendere da eventi imprevedibili con conseguente pagamento dei sinistri. Molti altri settori e campi di studio possono trarre vantaggio dalla modellazione stocastica, come le statistiche, gli investimenti azionari, la biologia, la linguistica e la fisica quantistica.
Soprattutto nel mondo delle assicurazioni, la modellazione stocastica è fondamentale per determinare quali risultati ci si può aspettare e quali sono improbabili. Piuttosto che utilizzare variabili fisse come in altri modelli matematici, un modello stocastico incorpora variazioni casuali per prevedere condizioni future e vedere come potrebbero essere. Naturalmente, la possibilità di una variazione casuale implica che ne potrebbero verificarsi molte. Per questo motivo, i modelli stocastici non vengono eseguiti una sola volta, ma centinaia o addirittura migliaia di volte. Questa più ampia raccolta di dati non esprime solo quali risultati sono più probabili, ma anche quali intervalli ci si può aspettare.
Per comprendere l’idea di modellazione stocastica, può essere utile considerare che è l’opposto, in un certo senso, della modellazione deterministica. Questo secondo tipo di modellazione è ciò in cui consiste la maggior parte della matematica elementare. La soluzione a un problema di solito può avere solo una risposta esatta e il grafico di una funzione può avere solo un insieme specifico di valori. La modellazione stocastica, d’altra parte, è come variare leggermente un complicato problema matematico per vedere come viene influenzata la soluzione, e poi farlo molte volte e in modi diversi. Queste lievi variazioni rappresentano la casualità o l’imprevedibilità degli eventi del mondo reale e dei loro effetti.
Un’altra applicazione nel mondo reale della modellazione stocastica, oltre all’assicurazione, è la produzione. La produzione è vista come un processo stocastico a causa dell’effetto che variabili sconosciute o casuali possono avere sul risultato finale. Ad esempio, una fabbrica che realizza un determinato prodotto troverà sempre che una piccola percentuale dei prodotti non esce come previsto e non può essere venduta. Ciò può essere dovuto a una varietà di fattori, come la qualità degli input, le condizioni di lavoro dei macchinari di produzione e la competenza dei dipendenti, tra gli altri. L’imprevedibilità di come questi fattori influenzano i risultati può essere modellata per prevedere un certo tasso di errore nella produzione, che può essere pianificato in anticipo.
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