Vícerozměrný model
Multivariační model je populární statistický nástroj, který používá několik proměnných k predikci možných výsledků. Analytici výzkumu používají vícerozměrné modely k předpovídání investičních výsledků v různých scénářích, aby porozuměli expozici portfolia vůči určitým rizikům. To umožňuje správcům portfolia lépe zmírňovat rizika zjištěná pomocí analýzy vícerozměrného modelování. Simulace Monte Carlo je široce používaný multivariační model, který vytváří rozdělení pravděpodobnosti, které pomáhá definovat řadu možných investičních výsledků. Vícerozměrné modely se používají v mnoha oblastech financí.
Porozumění modelu s více proměnnými
Vícerozměrné modely pomáhají při rozhodování tím, že umožňují uživateli vyzkoušet různé scénáře a jejich pravděpodobný dopad. Například konkrétní investice může být provedena prostřednictvím analýzy scénářů v mnohorozměrném modelu, aby se zjistilo, jak to bude mít dopad na návratnost celého portfolia v různých tržních situacích, jako je období vysoké inflace nebo nízké úrokové sazby. Stejný přístup lze použít k vyhodnocení pravděpodobného výkonu společnosti, možnosti ocenění cenných papírů a dokonce k posouzení nových nápadů na produkty. S tím, jak jsou do modelu přidávány pevné datové body, jako jsou údaje o prodeji ve stejném obchodě, které jsou zveřejňovány před výdělky, se zvyšuje důvěra v model a jeho předpokládané rozpětí.
Vícerozměrné modely a pojišťovací průmysl
Pojišťovací společnosti jsou uživateli vícerozměrných modelů. Ocenění pojistné smlouvy je založeno na pravděpodobnosti, že bude muset být vyplacena pojistná událost. Vzhledem k několika údajovým bodům, jako je věk žadatele a adresa bydliště, mohou pojišťovny toto doplnit do vícerozměrného modelu, který vychází z dalších databází, které se mohou zúžit na vhodné strategii stanovení cen za politiky. Samotný model bude naplněn potvrzenými datovými body (věk, pohlaví, současný zdravotní stav, další vlastněné politiky atd.) A rafinovanými proměnnými (průměrný regionální příjem, průměrná regionální délka života atd.), Aby bylo možné přiřadit předvídané výsledky, které budou použity k cena politiky.
Silné a slabé stránky vícerozměrného modelování
Výhodou vícerozměrného modelování je to, že poskytuje rozhodujícím subjektům podrobnější scénáře „co kdyby“. Například investice A bude pravděpodobně mít v tomto rozmezí budoucí cenu, vzhledem k těmto proměnným. S tím, jak se do modelu vkládají spolehlivější data, prediktivní rozsah se zužuje a důvěra v předpovědi roste. Stejně jako u každého modelu jsou však data, která vycházejí, pouze tak dobrá jako data, která přicházejí. Existuje také riziko, že události černé labutě způsobí, že model bude bezvýznamný, i když jsou použité datové sady a proměnné dobré. To je samozřejmě důvod, proč samotné modely nemají na starosti obchodování. Předpovědi vícerozměrných modelů jsou prostě dalším zdrojem informací, o nichž by měli rozhodující činitelé rozhodovat.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.