Model multivariat
Ce este modelul multivariat?
Modelul multivariat este un instrument statistic popular care folosește mai multe variabile pentru a prognoza posibilele rezultate. Analiștii de cercetare folosesc modele multivariate pentru a prognoza rezultatele investițiilor în diferite scenarii pentru a înțelege expunerea pe care o are un portofoliu la riscuri speciale. Acest lucru permite managerilor de portofoliu să atenueze mai bine riscurile identificate prin analiza modelării multivariate.
Chei de luat masa
- Un model multivariat este un instrument statistic care utilizează mai multe variabile pentru a prognoza rezultatele.
- Un exemplu este o simulare Monte Carlo care prezintă o serie de rezultate posibile folosind o distribuție de probabilitate.
- Evenimentele de lebădă neagră fac modelul lipsit de sens, chiar dacă seturile de date și variabilele utilizate sunt bune.
- Companiile de asigurări folosesc adesea modele multivariate pentru a determina probabilitatea de a plăti daune.
Înțelegerea modelului multivariat
Modelele multivariate ajută la luarea deciziilor, permițând utilizatorului să testeze diferitele scenarii și impactul probabil al acestora. Simularea Monte Carlo este un model multivariat utilizat pe scară largă, care creează o distribuție de probabilitate, care ajută la definirea unei serii de rezultate posibile de investiții. Modelele multivariate sunt utilizate în multe domenii ale finanțelor.
De exemplu, o anumită investiție poate fi realizată prin analiza scenariilor într-un model multivariat pentru a vedea cum va avea impact asupra întregului randament al portofoliului în diferite situații de piață, cum ar fi o perioadă de inflație ridicată sau rate de dobândă scăzute. Aceeași abordare poate fi utilizată pentru a evalua performanța probabilă a unei companii, a valorifica opțiunile pe acțiuni și chiar pentru a evalua ideile de produse noi. Pe măsură ce la model sunt adăugate puncte de date ferme, cum ar fi publicarea datelor de vânzări în același magazin înainte de câștiguri, încrederea în model și intervalele sale prevăzute crește.
consideratii speciale
Companiile de asigurări sunt utilizatori de modele multivariate. Prețul unei polițe de asigurare se bazează pe probabilitatea de a plăti o creanță. Având în vedere doar câteva puncte de date, cum ar fi vârsta solicitantului și adresa de domiciliu, asigurătorii pot adăuga acest lucru într-un model multivariat care se bazează pe baze de date suplimentare care pot restrânge strategia de tarifare adecvată. Modelul în sine va fi populat cu puncte de date confirmate (vârstă, sex, starea curentă de sănătate, alte politici deținute etc.) și variabile rafinate (venitul regional mediu, durata medie de viață regională etc.) pentru a atribui rezultatele prognozate care vor fi utilizate pentru prețul politicii.
Avantajele și dezavantajele modelării multivariate
Avantajul modelării multivariate este că oferă scenarii mai detaliate „ce se întâmplă dacă” pe care factorii de decizie să le ia în considerare. De exemplu, investiția A va avea probabil un preț viitor în acest interval, având în vedere aceste variabile. Pe măsură ce datele mai solide sunt introduse în model, intervalul predictiv devine mai strâns și încrederea în predicții crește. Cu toate acestea, la fel ca în cazul oricărui model, datele care ies la iveală sunt la fel de bune ca datele care intră.
Există, de asemenea, riscul ca evenimentele de lebădă neagră să facă modelul lipsit de sens, chiar dacă seturile de date și variabilele utilizate sunt bune. Acesta este, desigur, de ce modelele în sine nu sunt puse în sarcina tranzacționării. Predicțiile modelelor multivariate sunt pur și simplu o altă sursă de informații pentru care factorii de decizie finali să se gândească.