隨機過程
私募股權現金流建模參考
我想建立一個模型來預測私募股權基金的資本呼叫和分配。第一個問題是：你們中的任何人都可以向我表達對藝術狀態的看法嗎？機器學習方法也非常受歡迎（到目前為止，我只找到了使用 ito 微積分或其他確定性簡單方法的論文）。特別是，我想將產出與市場和經濟形勢聯繫起來/關聯起來。
第二個問題是：為了建構模型，我需要一些私募股權基金的數據（用於訓練模型），但是它們的成本很高，那麼您知道我可以使用任何免費數據庫嗎？
我還在想，如果沒有可用的數據庫/數據，我可以接近它，但通過使用 Montecarlo 模擬生成假資金，但我不確定這是否可靠。
謝謝
至於理論，我推薦耶魯大學捐贈基金的 Dean Takahashi 和 Seth Alexander 的“非流動性另類資產基金建模”。
沒錯，私募股權基金的數據通常位於付費牆後面。但是，我建議查看公共養老金，因為它們往往會提供大量有關其投資的披露，因為它們受 FOIA 要求的約束（CalPERS 範例）。您可能很幸運地送出了您自己的 FOIA 請求，以獲取實際通話和分發日期和金額。這應該為您提供主要基金的良好數據樣本。
通過 Monte Carlo 生成您自己的數據可能有助於測試您的程式碼和框架，但它的預測價值為零，因為它只是隨機數據。
這是一個免費的現金流預測 REST-api。只需註冊即可使用。https://medium.com/@alexanderbea/a-free-public-api-providing-cash-flow-forecasting-for-funds-in-illiquid-alternative-asset-classes-74c439f08e22