Багатоваріантна модель
Багатоваріантна модель - популярний статистичний інструмент, який використовує кілька змінних для прогнозування можливих результатів. Аналітики досліджень використовують багатоваріантні моделі для прогнозування результатів інвестицій за різними сценаріями, щоб зрозуміти вплив, який портфель має до певних ризиків. Це дозволяє менеджерам портфоліо краще зменшити ризики, виявлені за допомогою аналізу багатофакторного моделювання. Моделювання Монте-Карло - це широко використовувана багатоваріантна модель, яка створює розподіл ймовірностей, який допомагає визначити коло можливих інвестиційних результатів. Багатоваріантні моделі використовуються у багатьох сферах фінансів.
Розуміння багатоваріантної моделі
Багатоваріантні моделі допомагають у прийнятті рішень, дозволяючи користувачеві перевірити різні сценарії та їх ймовірний вплив. Наприклад, певну інвестицію можна провести за допомогою аналізу сценарію в багатоваріантній моделі, щоб побачити, як це вплине на прибуток всього портфеля в різних ринкових ситуаціях, таких як період високої інфляції або низьких процентних ставок. Цей же підхід може бути використаний для оцінки ймовірних показників діяльності компанії, вартості опціонів акцій і навіть оцінки нових ідей щодо продуктів. Оскільки до моделі додаються фірмові точки даних, такі як дані про продажі в одному магазині, що вивільняються до заробітку, довіра до моделі та її передбачувані діапазони збільшуються.
Багатовимірні моделі та страхування
Страхові компанії є користувачами багатоваріантних моделей. Ціновий страховий поліс ґрунтується на ймовірності виплати претензії. Враховуючи лише декілька даних даних, таких як вік заявника та домашня адреса, страховики можуть додати це до багатоваріантної моделі, яка витягує із додаткових баз даних, які можуть звужуватися відповідною стратегією ціноутворення в політиці. Сама модель буде заповнена підтвердженими даними (вік, стать, поточний стан здоров’я, інші політики, що належать тощо) та уточненими змінними (середній регіональний дохід, середній регіональний термін життя тощо) для призначення прогнозованих результатів, які будуть використані для ціна поліса.
Сильні та слабкі сторони багатовимірного моделювання
Перевага багатоваріантного моделювання полягає в тому, що воно надає більш детальний сценарій "що робити", який повинні врахувати особи, що приймають рішення. Наприклад, інвестиція A, ймовірно, матиме майбутню ціну в межах цього діапазону, враховуючи ці змінні. Коли в модель вводяться більш ґрунтовні дані, діапазон прогнозування стає все більш жорстким, і впевненість у прогнозах зростає. Однак, як і у будь-якій моделі, дані, які виходять, настільки ж хороші, як і дані, що надходять. Також існує ризик подій чорного лебедя зробити модель безглуздою, навіть якщо набори даних та змінні, що використовуються, є хорошими. Це, звичайно, тому самі моделі не відповідають за торгівлю. Прогнози багатоваріантних моделей - просто ще одне джерело інформації для кінцевих осіб, які приймають рішення, про які потрібно думати.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.