Modelarea stocastică este o tehnică de prezentare a datelor sau de predicție a rezultatelor care ia în considerare un anumit grad de aleatorie sau de imprevizibilitate. Industria asigurărilor, de exemplu, depinde în mare măsură de modelarea stocastică pentru prezicerea stării viitoare a bilanţurilor companiei, deoarece acestea pot depinde de evenimente imprevizibile care au ca rezultat plata daunelor. Multe alte industrii și domenii de studiu pot beneficia de modelarea stocastică, cum ar fi statistica, investițiile în acțiuni, biologia, lingvistica și fizica cuantică.
În special în lumea asigurărilor, modelarea stocastică este crucială pentru a determina ce rezultate pot fi așteptate, față de care sunt puțin probabile. În loc să utilizeze variabile fixe, cum ar fi în alte modelări matematice, un model stocastic încorporează variații aleatorii pentru a prezice condițiile viitoare și pentru a vedea cum ar putea fi acestea. Desigur, posibilitatea unei variații aleatorii implică faptul că ar putea apărea multe. Din acest motiv, modelele stocastice nu sunt rulate o singură dată, ci de sute sau chiar de mii de ori. Această colecție mai mare de date nu numai că exprimă rezultatele cele mai probabile, ci și ce intervale pot fi așteptate.
Pentru a înțelege ideea de modelare stocastică, poate fi util să considerăm că este opusul, într-un fel, modelării deterministe. Acest al doilea tip de modelare este în care constă majoritatea matematicii elementare. Soluția unei probleme poate avea de obicei un singur răspuns corect, iar graficul unei funcții poate avea doar un set specific de valori. Modelarea stocastică, pe de altă parte, este ca și cum ați varia ușor o problemă de matematică complicată pentru a vedea cum este afectată soluția și apoi a face de atâtea ori și în moduri diferite. Aceste mici variații reprezintă caracterul aleatoriu sau impredictibilitatea evenimentelor din lumea reală și efectele acestora.
O altă aplicație reală a modelării stocastice, pe lângă asigurări, este producția. Fabricarea este văzută ca un proces stocastic din cauza efectului pe care variabilele necunoscute sau aleatorii îl pot avea asupra rezultatului final. De exemplu, o fabrică care fabrică un anumit produs va constata întotdeauna că un mic procent din produse nu ies conform intenției și nu poate fi vândut. Acest lucru se poate datora unei varietăți de factori, cum ar fi calitatea inputurilor, starea de lucru a mașinilor de producție și competența angajaților, printre altele. Imprevizibilitatea modului în care acești factori afectează rezultatele poate fi modelată pentru a prezice o anumită rată de eroare în producție, care poate fi planificată din timp.