Kaj je multivariatni model?
Multivariatni model je priljubljeno statistično orodje, ki uporablja več spremenljivk za napovedovanje možnih rezultatov. Raziskovalni analitiki uporabljajo večvariatne modele za napovedovanje naložbenih rezultatov v različnih scenarijih, da bi razumeli izpostavljenost, ki jo ima portfelj določenim tveganjem. To upraviteljem portfelja omogoča, da bolje zmanjšajo tveganja, prepoznana s pomočjo analize multivariatnega modeliranja. Simulacija Monte Carlo je široko uporabljen multivariatni model, ki ustvarja porazdelitev verjetnosti, ki pomaga opredeliti vrsto možnih rezultatov naložb. Multivariatni modeli se uporabljajo na številnih finančnih področjih.
Razumevanje multivariatnega modela
Multivariatni modeli pomagajo pri odločanju, tako da uporabniku omogočajo preizkus različnih scenarijev in njihov verjeten vpliv. Na primer, določeno naložbo je mogoče izvesti z analizo scenarijev v multivariatnem modelu, da vidimo, kako bo vplivalo na donos celotnega portfelja v različnih tržnih situacijah, na primer v obdobju visoke inflacije ali nizkih obrestnih mer. Ta isti pristop je mogoče uporabiti za oceno verjetno uspešnosti podjetja, vrednotenje zalog in celo ocenjevanje novih idej o izdelku. Ker so modelu dodane trdne podatkovne točke, na primer podatki o prodaji v isti trgovini, ki so bili objavljeni pred zaslužkom, se poveča zaupanje v model in predvideni obseg.
Večstranski modeli in zavarovalništvo
Zavarovalnice so uporabniki večvariatnih modelov. Cene zavarovalne police temeljijo na verjetnosti, da bo treba plačati odškodnino. Glede na le nekaj podatkovnih točk, na primer starost vlagatelja in domači naslov, jih zavarovalnice lahko dodajo v multivarijantni model, ki vleče iz dodatnih baz podatkov, ki se lahko pri ustrezni strategiji oblikovanja cen zožijo. Model bo napolnjen s potrjenimi podatkovnimi točkami (starost, spol, trenutno zdravstveno stanje, druge politike v lasti itd.) In natančnimi spremenljivkami (povprečni regionalni dohodek, povprečna regionalna življenjska doba itd.) Za dodelitev predvidenih rezultatov, ki bodo uporabljeni za cena politike.
Moč in slabosti multivariatnega modeliranja
Prednost multivariatnega modeliranja je, da daje podrobnejši scenarij "kaj če", ki ga bodo morali oblikovalci upoštevati. Na primer, glede na te spremenljivke bo verjetno imela prihodnja cena naložba A v tem območju. Ko se v model vnesejo bolj trdni podatki, se napovedni obseg čedalje bolj poveča, zaupanje v napovedi pa raste. Vendar pa, tako kot pri vsakem modelu, tudi podatki prihajajo le tako dobro kot podatki, ki prihajajo. Prav tako obstaja nevarnost, da dogodki črnih labodov postanejo model nesmiselni, tudi če so nabori podatkov in spremenljivke, ki se uporabljajo, dobri. To je seveda razlog, zakaj sami modeli niso odgovorni za trgovanje. Napovedi multivariatnih modelov so preprosto še en vir informacij, na katerega bodo končni odločevalci razmišljali.
