Hva er den multivariate modellen?
Den multivariate modellen er et populært statistisk verktøy som bruker flere variabler for å forutsi mulige utfall. Forskningsanalytikere bruker multivariate modeller for å forutsi investeringsresultater i forskjellige scenarier for å forstå eksponeringen en portefølje har for spesiell risiko. Dette gjør at porteføljeforvaltere bedre kan avbøte risikoen identifisert gjennom multivariat modelleringsanalyse. Monte Carlo-simuleringen er en mye brukt multivariat modell som skaper en sannsynlighetsfordeling som hjelper deg med å definere en rekke mulige investeringsresultater. Multivariate modeller brukes innen mange finansfelt.
Forstå multivariat modell
Multivariate modeller hjelper med å ta beslutninger ved å la brukeren teste ut de forskjellige scenariene og deres sannsynlige innvirkning. For eksempel kan en bestemt investering kjøres gjennom scenarioanalyser i en multivariat modell for å se hvordan den vil påvirke hele porteføljens avkastning i forskjellige markedssituasjoner, for eksempel i en periode med høy inflasjon eller lave renter. Den samme tilnærmingen kan brukes til å evaluere et selskaps sannsynlige ytelse, verdi på aksjeopsjoner og til og med å evaluere ideer om nye produkter. Etter hvert som faste datapunkter legges til modellen, som at salgsdata fra samme butikk blir utgitt før inntjeningen, øker tilliten til modellen og dens spådde omfang.
Multivariate modeller og forsikringsbransjen
Forsikringsselskaper er brukere av multivariate modeller. Prisingen av en forsikring er basert på sannsynligheten for å måtte betale ut et krav. Gitt bare noen få datapunkter, for eksempel alder på søkeren og hjemmeadressen, kan forsikringsselskapene legge det til i en multivariat modell som henter fra flere databaser som kan begrense den riktige prissettingsstrategien. Selve modellen vil være befolket med bekreftede datapunkter (alder, kjønn, nåværende helsetilstand, andre eide politikker osv.) Og raffinerte variabler (gjennomsnittlig regional inntekt, gjennomsnittlig regional levetid osv.) For å tilordne forutsagte resultater som vil bli brukt til pris politikken.
Styrker og svakheter ved multivariat modellering
Fordelen med multivariat modellering er at den gir mer detaljerte “hva hvis” -scenarier som beslutningstakere kan vurdere. For eksempel vil investering A sannsynligvis ha en fremtidig pris innenfor dette området, gitt disse variablene. Etter hvert som mer solide data legges inn i modellen, blir det prediktive området strammere, og tilliten til spådommene vokser. Som for alle modeller er dataene som kommer ut bare like gode som dataene som kommer inn. Det er også en risiko for at svarte svanehendelser gjør modellen meningsløs, selv om datasettene og variablene som brukes er gode. Dette er selvfølgelig grunnen til at modellene i seg selv ikke har ansvaret for handel. Spådommene til multivariate modeller er ganske enkelt en annen kilde til informasjon for de ultimate beslutningstakere å tenke på.
