स्टोचस्टिक मॉडलिंग
क्राउडस्ट्राइक स्टॉक इरान तनाव के बीच टूट गया
संयुक्त राज्य अमेरिका और ईरान के बीच बढ़ते तनाव के बीच सोमवार के सत्र के दौरान क्राउडस्ट्रिच होल्डिंग्स, इंक (CRWD) का शेयर 8% से अधिक चढ़ गया। एक शीर्ष ईरानी सैन्य अधिकारी की हत्या के बाद, देश ने चेतावनी दी कि वह संयुक्त राज्य के खिलाफ जवाबी कार्रवाई करेगा। ईरान के साइबर हमलों और विघटन अभियानों का लंबा इतिहास सैन्य संघर्ष का दरवाजा खोले बिना प्रतिशोध का एक साधन हो सकता है।
क्राउडस्ट्राइक के सीईओ जॉर्ज कुर्त्ज़ ने पिछले हफ्ते जिम क्रैमर को बताया कि साइबर हमले संभव थे और कंपनी को उन हमलों की पहचान करने और उन्हें बचाने में मदद करने के लिए तैयार किया गया था जो उन्हें होने चाहिए। सट्टेबाजी ने पालो ऑल्टो नेटवर्क्स, इंक। (पैनडब्ल्यू), फायरईईई, इंक। (फेनी), और नॉर्टनलाइफॉक इंक (एनएलओके) सहित पूरे साइबर स्पेस सेक्टर ग्राऊंड को मदद की, हालांकि क्राउडस्टॉक सोमवार के सत्र के दौरान सबसे बड़ा लाभार्थी था। इस साल की शुरुआत में, नोमुरा के विश्लेषकों ने भविष्यवाणी की थी कि क्राउडस्ट्रिच स्टॉक को "हाइपर-ग्रोथ" के एक और वर्ष का एहसास होगा और उसने अपनी खरीदें रेटिंग और $ 71.00 मूल्य लक्ष्य बनाए रखा।
एक तकनीकी दृष्टिकोण से, शेयर अपने 50-दिवसीय मूविंग एवरेज से $ 51.09 पर टूट गया, जो $ 60.00 के आसपास के उच्च स्तर पर था। रिश्तेदार ताकत सूचकांक (आरएसआई) 61.34 के पढ़ने के साथ ओवरसोल्ड स्तरों की ओर बढ़ गया, लेकिन चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी) शून्य-रेखा के ऊपर एक निकटवर्ती तेजी क्रॉसओवर देख सकता है। ये संकेतक बताते हैं कि आने वाले सत्रों में स्टॉक को चलाने के लिए अधिक जगह हो सकती है।
व्यापारियों को आने वाले सत्रों में लगभग $ 60.00 के उच्च स्तर की ओर ब्रेकआउट के लिए देखना चाहिए। यदि स्टॉक उन स्तरों से टूट जाता है, तो व्यापारी $ 70.00 के आसपास के उच्च स्तर की ओर बढ़ सकते हैं। यदि स्टॉक टूटने में विफल रहता है, तो व्यापारी $ 50.00 और $ 60.00 के बीच कुछ समेकन देख सकते हैं। $ 50.00 से टूटने से $ 45.00 की हानि हो सकती है, हालाँकि ऐसा होने की संभावना कम दिखाई देती है।
आईआरएपी आरएमएस सुइट - IRAP RMS Suite
रोक्सर आरएमएस एक जलाशय लक्षण वर्णन और मॉडलिंग सॉफ्टवेयर सूट है। यह मुख्य रूप से में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है तेल व गैस उद्योग, मदद करने वाले इंजीनियरों को विश्वसनीय जलाशयों का कुशलतापूर्वक निर्माण करने के लिए विभिन्न प्रकार के स्रोतों से डेटा इकट्ठा करना है।
अंतर्वस्तु
- 1987 - जियोमैटिक ने IRAP सॉफ्टवेयर के पहले संस्करण का वितरण शुरू किया।
- 1994 - IRAP IRAP RMS बन गया, जो उद्योग का पहला 3D मॉडलिंग पैकेज है।
- 1995 - Smedvig Technologies, बाद में के रूप में जाना जाता है रोक्सर ए.एस., जियोमैटिक एएस और ओडिन जलाशय सॉफ्टवेयर का अधिग्रहण करता है। Smedvig का विश्लेषण और प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर, ResView, ODIN का उपकरण है स्टोकेस्टिक जलाशय मॉडलिंग, [1] STORM, और जियोमैटिक का IRAP जलाशय मॉडलिंग सॉफ्टवेयर IRAP RMS में विलय हो गया, बाद में इसका नाम बदलकर रॉक्सर RMS कर दिया गया।
- 2009 - रॉक्सर ने अधिग्रहण किया एमर्सन, St.Louis USA और 28 बिलियन अमरीकी डॉलर की कंपनी का हिस्सा बन जाता है।
संस्करणों
आरएमएस 6
RMS 6.0 में, STORM की स्टोचस्टिक मॉडलिंग को संरचना और दोष मॉडलिंग क्षमताओं के साथ मिला दिया गया था। इसके अलावा 'वर्कफ़्लो मैनेजर' टूल भी पेश किया गया, जो उपयोगकर्ताओं को जलाशय मॉडल को जल्दी से बनाने और अपडेट करने की अनुमति देता है।
आरएमएस 7
RMS 7.0 देशी Windows संगतता के लिए पहला RMS संस्करण था।
आरएमएस 7 में नए मॉड्यूल
| मापांक | विवरण |
|---|---|
| RMSwellplan | उपयोगकर्ता के अनुकूल वेल का कुँवा योजना उपकरण। |
| RMSflowsim | एक प्रवाह सिम्युलेटर जो स्थिर मॉडल के साथ गतिशील जलाशय डेटा को एकीकृत करता है। |
| RMSwellstrat | एक कुआं सह - संबंध उपकरण। |
| RMSfaultseal | एक मॉड्यूल जिसे दोषों को सील करने के लिए इष्टतम तरीकों पर डेटा का विश्लेषण करने और प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| FracPerm | एक फ्रैक्चर मॉडेलर / सिम्युलेटर। |
आरएमएस 8
आरएमएस 8.0 नवंबर 2006 में जारी किया गया था।
RMS 9
आरएमएस 9.0 17 अक्टूबर 2007 को जारी किया गया था।
आरएमएस 2009
4 फरवरी 2009 को रिलीज़ हुई RMS 2009 में एक नया उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस था। रिलीज़ की अन्य स्टोचस्टिक मॉडलिंग प्रमुख विशेषताओं में बेहतर संरचनात्मक मॉडलिंग, डेटा आयात और एक नया स्थानीय मॉडल अपडेट मॉड्यूल शामिल थे। यह भी पेश किया रियल टाइम अच्छी तरह से निगरानी।
आरएमएस 2010
आरएमएस 2010 को फरवरी 2010 स्टोचस्टिक मॉडलिंग में जारी किया गया था। आरएमएस 2010 में पूरे वर्कफ़्लो में बड़े सुधार शामिल थे, जिसमें अच्छी तरह से सहसंबंध उपकरण, नए मॉडल निर्माण और संपत्ति मॉडलिंग टूल के व्यापक बदलाव और बाहरी सिमुलेटर के साथ 3 डी ग्रिडिंग और बेहतर संचार शामिल थे।
आरएमएस 2011
आरएमएस 2011 को मई 2011 में जारी किया गया था। आरएमएस 2011 में किसी भी पिछले आरएमएस संस्करण की तुलना में अधिक नई सुविधाएँ शामिल थीं और उपलब्धियां बढ़ाने के लिए मॉडेलर प्रदान किए गए थे। भूकंप आर्किटेक्चर जलाशय मॉडल और 3 डी और 4 डी भूकंपीय आंकड़ों के बीच प्रत्यक्ष संदर्भ की अनुमति देने के लिए जो व्याख्या और मॉडलिंग पर आधारित है। आरएमएस 2011 की मुख्य विशेषताओं में जटिल भूविज्ञानों को मॉडल करने और वर्कफ़्लो में 4 डी भूकंपीय शामिल करने के लिए नए उपकरण शामिल थे; भूवैज्ञानिक अच्छी तरह से सहसंबंध सुधार; नई फ्रैक्चर मॉडलिंग क्षमताओं; और उपयोगिताओं और एकीकरण सुविधाओं ने आरएमएस 2011 को और अधिक सुलभ और उपयोग करने में आसान बना दिया, जबकि एक ही समय में वास्तविक रूप से दुनिया के कुछ सबसे जटिल भूविज्ञानों का मॉडलिंग किया।
आरएमएस 2012
आरएमएस 2012 मार्च 2012 में जारी किया गया था और ऑपरेटरों को अधिक सटीक और यथार्थवादी जलाशय मॉडल उत्पन्न करने और वसूली दरों में वृद्धि करने में मदद करने के लिए नए भूकंपी व्युत्क्रम, भूकंपीय विशेषताओं और क्षेत्र नियोजन क्षमताओं के साथ आया था। यह दोनों का समर्थन करने के लिए अंतिम आरएमएस संस्करण था 32-बिट तथा 64-बिट प्लेटफ़ॉर्म।
आरएमएस 2013
आरएमएस 2013 को 64-बिट विंडोज और लिनक्स प्लेटफार्मों के लिए 26 नवंबर 2013 को जारी किया गया था। यह मॉडल संचालित व्याख्या क्षमताओं और भूकंपीय व्याख्या के लिए नए समाधानों के साथ आया, कसकर भूवैज्ञानिक मॉडल निर्माण से जुड़ा हुआ है, उपयोगकर्ताओं को सिमुलेशन वर्कफ़्लो के लिए एक पूर्ण भूकंपी प्रदान करता है। इसमें संरचनात्मक अनिश्चितता वर्कफ़्लोज़ का समर्थन करने के लिए एक नया टूल भी शामिल था, साथ ही नए अपस्कूलिंग टूल भी थे, जहां प्रवाह मॉडल के आधार पर पारंपरिक दृष्टिकोण के बजाय जियो मॉडल का उपयोग करके ट्रांसमिशन गणना और फॉल्ट सील मॉडलिंग का प्रदर्शन किया जा सकता है। [2]
आरएमएस 2013.1
आरएमएस 2013.1 3 जून 2015 को जारी किया गया था। इसमें अनिश्चितता प्रबंधन में सुधार, बड़े मॉडल के लिए अधिक समर्थन, तेजी से मॉडलिंग और अन्य अनुप्रयोगों के साथ अंतर-वृद्धि को शामिल किया गया था। [3]
आरएमएस 10
RMS 10 2 दिसंबर 2016 को जारी किया गया था। इसने भूकंपीय व्याख्या, संरचनात्मक और संपत्ति मॉडलिंग और जलाशय इंजीनियरिंग के साथ-साथ आगे स्वचालन का समर्थन करते हुए महत्वपूर्ण सुधार प्रदान किए बड़ा लूप विश्वसनीय उत्पादन पूर्वानुमान के लिए। इसमें भी शामिल था रॉक्सर एपीआई, एक नई तानाना और अंतर पर आधारित समाधान अजगर. [4]
स्टोचस्टिक मॉडलिंग
स्टोचस्टिक मॉडलिंग
'स्टेचस्टिक मॉडलिंग' क्या है
स्टोचैस्टिक मॉडलिंग वित्तीय मॉडलिंग का एक रूप है जिसमें एक या अधिक यादृच्छिक चर शामिल हैं इस तरह के मॉडलिंग का उद्देश्य यह अनुमान लगाने के लिए है कि विभिन्न परिस्थितियों के लिए परिस्थितियों का पूर्वानुमान करने के लिए संभावित पूर्वानुमान कैसे सामने आए हैं मोंटे कार्लो सिमुलेशन एक स्टोचस्टिक मॉडल का एक उदाहरण है; जब पोर्टफोलियो मूल्यांकन के लिए उपयोग किया जाता है, विभिन्न पोर्टफोलियो के प्रदर्शन के विभिन्न सिमुलेशन अलग-अलग स्टॉक रिटर्न के संभावित वितरण के आधार पर विकसित किए जाते हैं।
डाउन 'स्टोचस्टिक मॉडलिंग'
स्टॉचस्टिक मॉडलिंग डेटा प्रस्तुत करता है, या परिणामों का अनुमान लगाता है, जो सभी अनिश्चितता के कुछ अंशों के लिए खाते हैं, या यादृच्छिकता। स्टोकैस्टिक मॉडलिंग का उपयोग दुनिया भर के विभिन्न उद्योगों में किया जाता है, जिनमें से कई व्यवसायिक प्रथाओं में सुधार या लाभप्रदता बढ़ाने के लिए इस तरह के मॉडल पर निर्भर हैं। उदाहरण के लिए, बीमा उद्योग कंपनी बैलेंस शीट के भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए स्टोक्स्टिक मॉडलिंग पर बहुत अधिक निर्भर करता है। स्टॉचस्टिक मॉडलिंग पर निर्भर अन्य उद्योग और अध्ययन के क्षेत्र में स्टॉक निवेश, सांख्यिकी, भाषा विज्ञान, जीव विज्ञान और यहां तक कि क्वांटम भौतिकी शामिल हैं।
स्टोचस्टिक मॉडलिंग की अवधारणा को समझना
स्टोकिस्टिक मॉडलिंग की कभी-कभी भ्रामक अवधारणा को समझने के लिए, यह नियतात्मक मॉडलिंग से तुलना करने में सहायक होता है। जबकि पूर्व कई तरह के जवाब, अनुमान या परिणामों का उत्पादन करता है, नियतात्मक मॉडलिंग विपरीत है। नियतात्मक मॉडलिंग के तहत, आमतौर पर केवल एक ही समाधान होता है, या उत्तर, सबसे प्रारंभिक गणित में एक समस्या के लिए। निर्धारण मॉडलिंग भी विशिष्ट तौर पर निर्धारित करता है कि विशिष्ट मानों का केवल एक सेट है। वैकल्पिक रूप से, स्टोक्स्टिक मॉडलिंग को जटिल गणित की समस्या में भिन्नता जोड़ने के लिए इसका समाधान देखने के लिए कहा जा सकता है। कई प्रक्रियाओं के उत्पादन के कई तरीकों से इस प्रक्रिया को दोहराया जाता है।
[स्टोकिस्टिक मॉडलिंग एक शक्तिशाली भविष्यवाणी पद्धति है जिसका इस्तेमाल व्यापार रणनीतियों के निवेश और कार्यान्वयन के लिए बहुत प्रभावित होता है। यदि आप इस और अन्य प्रकार के वित्तीय मॉडलिंग को सीखने में दिलचस्पी रखते हैं, तो इन्वेस्टोपैडिया एकेडमी के वित्तीय मॉडलिंग कोर्स की जांच करें और किसी भी वित्तीय परियोजना का मूल्यांकन करने के लिए कौशल का मास्टर करें।]
निवेश विश्व में स्टोकेस्टिक मॉडलिंग
स्टोचैस्टिक निवेश मॉडल का पूर्वानुमान करने का प्रयास समय के साथ, संपत्तियों और परिसंपत्ति वर्गों जैसे कीमतों और रिटर्न की विविधताएं जैसे बांड और स्टॉक। निवेश की दुनिया में, स्टोचस्टिक मॉडलों को अलग तरह से वर्गीकृत किया जा सकता है, एकल संपत्तियों और कई संपत्तियों के लिए अलग-अलग मॉडलों के लिए। इस तरह के मॉडलिंग, ज्यादातर समय, वित्तीय नियोजन और एक्ट्यूअरियल काम के लिए उपयोग किया जाता है जिससे निवेशकों और व्यापारियों को परिसंपत्ति आवंटन के साथ-साथ परिसंपत्ति-देयता प्रबंधन को भी अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।
स्टोचस्टिक मॉडलिंग का महत्व व्यापक और दूरगामी है। विभिन्न प्रकार के परिणामों को देखने में सक्षम होने के विभिन्न पहलुओं और पहलुओं का महत्व अद्वितीय है, और कुछ उद्योगों में इसका मतलब यह हो सकता है कि कंपनी की सफलता या दिवालिएपन। चूंकि नए चर किसी भी समय खेलने में आ सकते हैं, और क्योंकि वे चर की संख्या अधिक हो सकती है, स्टॉचस्टिक मॉडल कभी-कभी सैकड़ों या हजारों बार भी चलाए जाते हैं, लगभग हर परिस्थिति में व्यापार, उद्योग, पोर्टफोलियो या एजेंसी का चेहरा हो सकता है।
अनुराग कुमार - Anurag Kumar
अनुराग कुमार के निदेशक थे भारतीय विज्ञान संस्थान पर बैंगलोर, भारत 2014-20 से। वह इलेक्ट्रिकल कम्युनिकेशन इंजीनियरिंग विभाग में प्रोफेसर हैं, और इलेक्ट्रिकल साइंस डिवीजन के अध्यक्ष के रूप में कार्य कर चुके हैं भारतीय विज्ञान संस्थान, 2014 में निदेशक के रूप में नियुक्त स्टोचस्टिक मॉडलिंग होने से पहले।
अंतर्वस्तु
शिक्षा और कैरियर
अनुराग कुमार ने 1977 में कानपुर के भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में अपनी बीटेक की डिग्री प्राप्त की और उन्हें भारत के स्वर्ण पदक के राष्ट्रपति से सम्मानित किया गया। फिर उन्होंने कॉर्नेल विश्वविद्यालय (1981) से पीएचडी की डिग्री प्राप्त की, जहाँ उन्होंने प्रो। टी। एल। के मार्गदर्शन में काम किया। ठीक। वह 6 वर्षों के लिए AT & T Bell Labs, Holmdel, N.J. में तकनीकी स्टाफ का सदस्य था। इस अवधि के दौरान उन्होंने कंप्यूटर सिस्टम, संचार नेटवर्क और निर्माण प्रणालियों के प्रदर्शन विश्लेषण पर काम किया। [1]
उनके वर्तमान अनुसंधान क्षेत्रों में संचार नेटवर्क, साइबर फिजिकल सिस्टम, डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स: स्टोचस्टिक मॉडलिंग, विश्लेषण, अनुमान, अनुकूलन और ऐसी प्रणालियों में उत्पन्न होने वाली समस्याओं को नियंत्रित करना शामिल है। [2]
1988 के बाद से वह इलेक्ट्रिकल कम्युनिकेशन इंजीनियरिंग (ECE) विभाग में भारतीय विज्ञान संस्थान (IISc), बैंगलोर के साथ रहे हैं। 2000 से 2004 तक वह ईसीई विभाग के एसोसिएट चेयर थे, 2004 से 2007 तक वह ईसीई विभाग के अध्यक्ष थे, और 2007 से 2014 तक वह इलेक्ट्रिकल साइंसेज डिवीजन के अध्यक्ष थे। 1989 से 2003 तक, वह देशव्यापी शिक्षा और अनुसंधान नेटवर्क (ईआरनेट) परियोजना के आईआईएससी में समन्वयक थे, जिसने भारत में पहला देश व्यापी पैकेट संचार नेटवर्क स्थापित किया। [3]
उन्होंने नेटवर्किंग पर IEEE लेनदेन और IEEE संचार सर्वेक्षण और ट्यूटोरियल के लिए एक एरिया एडिटर के स्टोचस्टिक मॉडलिंग रूप में कार्य किया है।
पुरस्कार और मान्यता
प्रो। कुमार को इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रॉनिक्स एंड टेलिकॉम इंजीनियर्स (IETE) CDIL बेस्ट पेपर अवार्ड (1993) प्राप्त हुआ। वह COMSWARE 2008 कॉन्फ्रेंस बेस्ट पेपर अवार्ड के प्राप्तकर्ता हैं, और इंजीनियरिंग रिसर्च (2008) में उत्कृष्टता के लिए IISc एलुमनाई अवार्ड भी। 26 अक्टूबर 2009, अनुराग कुमार को CDAC-ACOS फाउंडेशन अवार्ड के सह-विजेता के रूप में घोषित किया गया। 2009 उन्नत कम्प्यूटिंग और संचार सोसायटी द्वारा। [4]
वह एक चुने हुए साथी रहे हैं इंडियन नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग 1999 से [5] और एक निर्वाचित साथी भारतीय राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी 2006 से। [6] वह भी एक साथी है भारतीय विज्ञान अकादमी 2010 से। 1 जनवरी 2006 तक, अनुराग कुमार एक चुने हुए साथी हैं इंस्टीट्यूट ऑफ़ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स. [7] उन्हें 2011–2021 की अवधि के लिए DST J.C बोस नेशनल फेलोशिप से सम्मानित किया गया। [8]
वित्तीय इंजीनियरिंग
वित्तीय इंजीनियरिंग जैसा कि नाम से पता चलता है कि दो महत्वपूर्ण उम्र-पुरानी अवधारणाओं की एक शादी है वित्त और इंजीनियरिंग, जो गणितीय और वित्तीय तकनीकों का उपयोग करता है, महत्वपूर्ण और जटिल वित्तीय समस्याओं को हल करने के लिए असंगत नकदी प्रवाह पीढ़ी, अस्वाभाविक परिसंपत्तियों के पुनर्गठन जैसी समस्याओं को हल करने के लिए उन्नत प्रोग्रामिंग तकनीक का उपयोग करता है। तरल में, डेरिवेटिव पर सही हेज बनाने, आदि।
वित्तीय इंजीनियरिंग का उदाहरण
इसमें नवीन, लेकिन संरचित उत्पादों के साथ आने के लिए वित्तीय उत्पाद, सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग आदि जैसे कई क्षेत्र शामिल हैं। ऐसे उदाहरणों में से एक है, प्रतिभूतिकरण।
प्रतिभूतिकरण एक ऐसी संपत्ति का विशिष्ट संपत्ति या समूह को बदलने और उन्हें नए संरचित उत्पादों में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है जो निवेशकों के लिए आकर्षक हो सकते हैं और इसलिए उन परिसंपत्तियों की तुलना में अधिक तरल हो सकते हैं जिनसे वे उत्पन्न हुए हैं। एक विशिष्ट उदाहरण बंधक समर्थित प्रतिभूतियां (एमबीएस) है। यहां ठेठ अचल संपत्ति परियोजनाएं जो खाली पड़ी थीं और निवेशकों द्वारा बचाए गए थे उन्हें पुनर्गठन करके एमबीएस के रूप में बेच दिया गया था। एक बार इन व्यक्तिगत इकाइयों को एक पूल (एमबीएस) में पैक कर दिया गया, तो वे तरल हो गए और 2000 के दशक की शुरुआत में निवेशकों के प्रिय थे।
वित्तीय इंजीनियरिंग का उपयोग कैसे करें?
- पहचान की आवश्यकता: पहला और महत्वपूर्ण कदम एक प्राथमिक विश्लेषण करना और एक परिकल्पना के साथ आना है कि बाजार में एक आवश्यकता और मांग है।
- एमवीपी क्रिएशन: चरण 1 में किए गए अनुसंधान (प्राथमिक और माध्यमिक दोनों) के आधार पर, मूल मांगों के आधार पर एक न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद बनाया जाता है। प्राप्त फीडबैक के अनुसार इस उत्पाद को और परिष्कृत किया जाएगा।
- जटिल मॉडल डिजाइनिंग कार्यशाला: उपयोगकर्ताओं, डिजाइनरों और डेवलपर्स से प्राप्त प्रतिक्रिया और सुझावों के आधार पर, एक कार्यशाला पर विचार-मंथन किया जाता है और जटिलताओं को शामिल करने और उत्पाद के लिए एक नया दायरा तैयार करने के लिए एक विस्तृत चर्चा की जाती है।
- उत्पाद की गुणवत्ता आश्वासन: विकसित जटिलताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण करने की आवश्यकता है कि उत्पाद का क्रूक्स अधिक उपयोगी और मजबूत है।
- परफेक्ट प्रोडक्ट: इस तरह बनाए गए प्रोडक्ट को परफेक्ट कहा जा सकता है क्योंकि इसमें एमवीपी से लेकर फाइनल प्रोडक्ट तक का ट्रांसफॉर्मेशन हुआ है।
- मूल्य निर्धारण: अब बिक्री टीम को कई कारकों के आधार पर उत्पाद के मूल्य निर्धारण के साथ आना होगा, जैसे कि एक आला बाजार को पूरा करने की क्षमता, बाजार में आवश्यकता होती है
- विपणन: किसी भी उत्पाद की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि उत्पाद का विपणन कैसे किया जाता है क्योंकि अंत-उपयोगकर्ताओं को इसकी क्षमताओं और उपयोगिता के बारे में सिखाया जाना चाहिए। यह अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है यदि उत्पाद एक आला बाजार को पूरा करता है।
- उत्पाद लॉन्चिंग: उत्पाद को कैसे लॉन्च किया जाता है और बाजार रणनीति पर जाने के लिए कार्यान्वयन के लिए किन वितरण चैनलों का उपयोग किया जाता है, यह अंतिम लेकिन सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है।
वित्तीय इंजीनियरिंग के प्रकार
# 1 - संरचित उत्पादों को फिर से बेचना
यह गणितीय तकनीकों जैसे स्टोचस्टिक, सिमुलेशन और एनालिटिक्स का उपयोग करता है ताकि वित्त में समस्याओं के समाधान का पता लगाने के लिए नए दृष्टिकोणों को डिजाइन और कार्यान्वित किया जा सके। नए समाधान खोजने की प्रक्रिया में, कंपनी के लाभ के लिए कॉर्पोरेट मुनाफे को अधिकतम करने के लिए नई रणनीति भी विकसित की जा सकती है।
# 2 - विकल्प ट्रेडिंग
एक दिलचस्प तथ्य यह है कि 1973 की तारीख है कि दो वित्तीय इंजीनियर फिशर ब्लैक और मायरॉन स्कोल्स एक विकल्प मूल्य निर्धारण मॉडल के साथ आए, जिसे लोकप्रिय रूप से ब्लैक स्कोल्स मॉडल के रूप में जाना जाता था। आज तक यह सबसे अच्छे मॉडल में से एक है और दुनिया भर के व्यापारी इसका उपयोग विकल्प प्रीमियम की कीमत और अपनी हेजिंग रणनीतियों, प्रवेश और निकास रणनीतियों की योजना बनाने और निहित अस्थिरता की गणना करने के लिए करते हैं। वास्तव में कुछ सरल और अभी तक उपयोगी की उपलब्धता ने विकल्पों में ट्रेडिंग को इतना आसान बना दिया है कि वित्तीय और कमोडिटी दोनों उत्पादों के लिए विकल्प ट्रेडिंग वॉल्यूम में अभूतपूर्व वृद्धि हुई है।
- गणितीय मॉडलिंग और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में शामिल तकनीकों की सहायता से, कोई भी, निवेश विश्लेषण, ऋण संरचना, निवेश विकल्प, व्यापारिक रणनीति, वित्तीय मॉडल, आदि के लिए नए दृष्टिकोणों का परीक्षण, विश्लेषण, खोज कर सकता है।
- किसी भी भविष्य की तारीख की घटनाओं जैसे अनुबंध या निवेश में अनिश्चितता के कारण उच्च जोखिम शामिल है। ऐसे मामलों में, यह कॉरपोरेट्स को भविष्य में रिटर्न के लिए अपनी गणना तकनीकों के साथ सेवाओं या कमोडिटी फ्यूचर्स के भविष्य के वितरण में निवेश या अनुबंध में जोखिम को कम करने में मदद करता है।
- यह अवधारणा व्यापार के भविष्य के लाभ के लिए प्रत्येक बैलेंस शीट और लाभ और हानि खाता मद के मूल्य का विश्लेषण करना है। इससे कॉरपोरेट्स को प्रतिकूल वस्तुओं को साफ करने और लाभदायक वस्तुओं पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में मदद मिल सकती है। इन गतिविधियों के परिणामस्वरूप फर्मों के लिए बेहतर कर निर्धारण होता है।
नुकसान
# 1 - अटकलें
इसने बाजार में विभिन्न सट्टा प्रथाओं को भी जन्म दिया है। यह भी बाजारों को अलग दृष्टिकोण और दृष्टिकोण दिया जाता है।
# 2 - 2008 संकटों को पीछे छोड़ते हुए नए उत्पादों को बिना समझे
बॉन्ड भुगतान पर चूक के खिलाफ बीमा प्रदान करने के लिए क्रेडिट डिफॉल्ट स्वैप का विकास अनुमानित नुकसान को अंजाम देने के लिए किया गया था यदि कोई हो। ये नए डिजाइन किए गए जटिल उत्पाद फ्रंट-एंड व्यापारियों और निवेश बैंकरों के बीच बहुत लोकप्रिय हो गए क्योंकि उन्होंने न्यूनतम उत्तोलन के साथ लगातार नकदी प्रवाह उत्पन्न करने के लिए एक तकनीक प्रदान की। ऐसा विपणन और वितरण था कि कोई उचित परिश्रम नहीं था और उच्च सहसंबंध, भारी उत्तोलन, कोई संपार्श्विककरण और जंक बांड के पुनर्गठन जैसे कई खतरों को पूरी तरह से नजरअंदाज नहीं किया गया था।
इससे सट्टा व्यापारों का स्तर बढ़ गया क्योंकि व्यापारी प्रीमियम और भारी लाभ के आधार पर स्टोचस्टिक मॉडलिंग एक निश्चित आय उत्पन्न करने में सक्षम थे। सभी लोग खुश थे क्योंकि निवेशकों को अच्छा रिटर्न मिल रहा था, व्यापारियों को मोटा वेतन चेक मिल रहा था और निवेश कंपनियां तेजी से एक बुलबुले की ओर बढ़ रही थीं जो 2008 में वैश्विक अर्थव्यवस्था में सभी समय की सबसे बड़ी मंदी में फट गया था। एक खूबसूरत शुरुआत का ऐसा दुखद अंत
निष्कर्ष
यह व्यक्तियों को स्टोचस्टिक मॉडलिंग उनके पोर्टफोलियो के कुल जोखिम और रिटर्न का आकलन और विश्लेषण करने में मदद कर सकता है। इस विश्लेषण की मदद से, न्यूनतम संभावित स्तर तक कुल जोखिम को कम करने के लिए रणनीति तैयार की जा सकती है। आगे, इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा सकता है जैसे कि कॉर्पोरेट वित्त, डेरिवेटिव मूल्य निर्धारण, वित्तीय विनियमन, पोर्टफोलियो प्रबंधन, जोखिम प्रबंधन, विकल्पों का मूल्यांकन, आदि।