Definiția regresiei

Ce este regresia?

Regresia este o măsurătoare statistică folosită în finanțe, investiții și alte discipline care încearcă să determine puterea relației dintre o variabilă dependentă (notată de obicei de Y) și o serie de alte variabile în schimbare (cunoscute sub numele de variabile independente).

Regresia ajută managerii de investiții și financiare să valorizeze activele și să înțeleagă relațiile dintre variabile, cum ar fi prețurile mărfurilor și stocurile de afaceri care lucrează în aceste mărfuri.

01:21

regresiune

Regresiunea explicată

Cele două tipuri de regresie de bază sunt regresia liniară și regresia liniară multiplă, deși există metode de regresie neliniară pentru date și analize mai complicate. Regresia liniară folosește o variabilă independentă pentru a explica sau a prezice rezultatul variabilei Y dependentă, în timp ce regresia multiplă folosește două sau mai multe variabile independente pentru a prezice rezultatul.

Regresia poate ajuta profesioniștii din finanțe și investiții, precum și profesioniști din alte afaceri. Regresia poate ajuta, de asemenea, la prezicerea vânzărilor pentru o companie bazată pe vreme, vânzările anterioare, creșterea PIB-ului sau alte tipuri de condiții. Modelul de preț al activelor de capital (CAPM) este un model de regresie frecvent utilizat în finanțarea pentru stabilirea prețurilor activelor și descoperirea costurilor de capital.

Forma generală a fiecărui tip de regresie este:

• Regresie liniară: Y = a + bX + u
• Regresie multiplă: Y = a + b ₁ X ₁ ⁺ b ₂ X ₂ + b ₃ X ₃ + ... + b _t X _t + u

Unde:

• Y = variabila pe care încercați să o prezice (variabilă dependentă).
• X = variabila pe care o utilizați pentru a prezice Y (variabilă independentă).
• a = interceptul.
• b = panta.
• u = reziduul de regresie.

Există două tipuri de regresie de bază: regresia liniară și regresia liniară multiplă.

Regresia preia un grup de variabile aleatorii, care se crede că prezice Y și încearcă să găsească o relație matematică între ele. Această relație este de obicei sub forma unei linii drepte (regresie liniară) care aproximează cel mai bine toate punctele de date individuale. În regresie multiplă, variabilele separate sunt diferențiate folosind numere cu abonamente.

Cheie de luat cu cheie

• Regresia ajută managerii de investiții și financiare să valorizeze activele și să înțeleagă relațiile dintre variabile
• Regresia poate ajuta profesioniștii din finanțe și investiții, precum și profesioniști din alte afaceri.

Un exemplu real din lumea analizei regresiei

Regresia este adesea folosită pentru a determina câți factori specifici, cum ar fi prețul unei mărfuri, ratele dobânzii, anumite industrii sau sectoare influențează circulația prețurilor unui activ. CAPM-ul menționat anterior se bazează pe regresie și este utilizat pentru a proiecta rentabilitățile preconizate pentru acțiuni și pentru a genera costuri de capital. Randamentele unei acțiuni sunt regresate față de randamentele unui indice mai larg, cum ar fi S&P 500, pentru a genera o beta pentru stocul special.

Beta este riscul de acțiuni în raport cu piața sau indicele și este reflectat ca panta în modelul CAPM. Randamentul preconizat pentru stocul în cauză ar fi variabila Y dependentă, în timp ce variabila independentă X ar fi prima de risc de piață.

La modelul CAPM pot fi adăugate variabile suplimentare, cum ar fi capitalizarea de piață a unui stoc, raporturile de evaluare și rentabilitățile recente pentru a obține estimări mai bune pentru randamente. Acești factori suplimentari sunt cunoscuți ca factori Fama-francezi, numiți după profesorii care au dezvoltat modelul de regresie liniară multiplă pentru a explica mai bine randamentul activului.

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.

Termeni înrudiți

Ce este o durată de eroare? Un termen de eroare este definit ca o variabilă într-un model statistic, care este creat atunci când modelul nu reprezintă pe deplin relația reală între variabilele independente și dependente. mai mult Cum funcționează regresia liniară multiplă Regresia liniară multiplă (MLR) este o tehnică statistică care folosește mai multe variabile explicative pentru a prezice rezultatul unei variabile de răspuns. mai mult Line of Best Fit Linia de cea mai bună potrivire este o ieșire a analizei de regresie care reprezintă relația dintre două sau mai multe variabile dintr-un set de date. mai mult R-pătrat R-pătrat este o măsură statistică care reprezintă proporția variației pentru o variabilă dependentă explicată de o variabilă independentă. mai mult Cum funcționează metoda celor mai mici pătrate Metoda celor mai mici pătrate este o tehnică statistică pentru a determina linia cea mai potrivită pentru un model, specificată de o ecuație cu anumiți parametri pentru datele observate. mai mult Heteroskedasticitate În statistici, heteroskedasticitatea se întâmplă atunci când abaterile standard ale unei variabile, monitorizate într-un anumit interval de timp, sunt neconstante. mai multe link-uri partenere