Model multivariat
Modelul multivariat este un instrument statistic popular care folosește mai multe variabile pentru a prognoza rezultate posibile. Analiștii de cercetare utilizează modele multivariate pentru a prognoza rezultatele investițiilor în diferite scenarii, pentru a înțelege expunerea pe care un portofoliu o are la riscuri particulare. Acest lucru permite managerilor de portofoliu să diminueze mai bine riscurile identificate prin analiza modelării multivariate. Simularea Monte Carlo este un model multivariat utilizat pe scară largă, care creează o distribuție a probabilităților care ajută la definirea unei serii de rezultate posibile ale investițiilor. Modelele multivariate sunt utilizate în multe domenii ale finanțelor.
Înțelegerea modelului multivariat
Modelele multivariate ajută la luarea deciziilor, permițând utilizatorului să testeze diferite scenarii și impactul lor probabil. De exemplu, o anumită investiție poate fi realizată prin analiza scenariului într-un model multivariat pentru a vedea cum va afecta întregul randament al portofoliului în diferite situații de piață, cum ar fi o perioadă de inflație ridicată sau rata dobânzii scăzute. Aceeași abordare poate fi folosită pentru a evalua performanța probabilă a unei companii, pentru a valoriza opțiunile de stocuri și chiar pentru a evalua noi idei de produse. Pe măsură ce punctele de date ferme sunt adăugate modelului, cum ar fi datele de vânzări din același magazin, care sunt lansate înainte de venituri, încrederea în model și intervalele preconizate ale acestuia cresc.
Modele multivariate și industria asigurărilor
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 se pot limita la strategia de stabilire a prețurilor de politică corespunzătoare. Modelul în sine va fi populat cu puncte de date confirmate (vârstă, sex, starea actuală de sănătate, alte politici deținute etc.) și variabile rafinate (venituri regionale medii, durată medie de viață regională etc.) pentru a atribui rezultate prevăzute pentru a fi utilizate pret politica.
Punctele forte și slăbiciunile modelării multivariate
Avantajul modelării multivariate este faptul că oferă scenarii mai detaliate despre „ce se întâmplă” pentru factorii de decizie să ia în considerare. De exemplu, investiția A este probabil să aibă un preț viitor în acest interval, având în vedere aceste variabile. Pe măsură ce date mai solide sunt introduse în model, intervalul predictiv devine mai strâns, iar încrederea în previziuni crește. Cu toate acestea, la fel ca în cazul oricărui model, datele care intră sunt la fel de bune ca datele care intră. Există, de asemenea, riscul ca evenimentele de lebede negre să facă modelul lipsit de sens, chiar dacă seturile de date și variabilele utilizate sunt bune. Desigur, acesta este motivul pentru care modelele în sine nu sunt responsabile de tranzacționare. Predicțiile modelelor multivariate sunt pur și simplu o altă sursă de informații pentru care trebuie să se gândească decidenții finali.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.