Model multivariant
El model multivariant és una popular eina estadística que utilitza diverses variables per a predir possibles resultats. Els analistes de la investigació utilitzen models multivariants per predir els resultats d'inversió en diferents escenaris per entendre l'exposició que té una cartera a riscos particulars. Això permet als gestors de cartera mitigar millor els riscos identificats mitjançant l’anàlisi de modelatge multivariant. La simulació de Montecarlo és un model multivariant àmpliament utilitzat que crea una distribució de probabilitats que ajuda a definir una gamma de possibles resultats d’inversió. Els models multivariants s'utilitzen en molts camps de les finances.
Comprensió del model multivariant
Els models multivariables ajuden a la presa de decisions permetent a l’usuari provar els diferents escenaris i el seu impacte probable. Per exemple, una inversió determinada es pot fer mitjançant anàlisi d’escenaris en un model multivariant per veure com afectarà a la rendibilitat total de la cartera en diferents situacions de mercat, com ara un període d’inflació alta o tipus d’interès baix. Aquest mateix enfocament es pot utilitzar per avaluar el rendiment probable d’una empresa, valorar les opcions d’accions i fins i tot avaluar noves idees de producte. A mesura que s’afegeixen punts de dades ferms al model, com ara les dades de vendes de la mateixa botiga que es publiquen abans dels ingressos, augmenta la confiança en el model i els seus intervals previstos.
Models multivariants i la indústria d'assegurances
Les companyies asseguradores són usuaris de models multivariants. El preu d’una pòlissa d’assegurança es basa en la probabilitat d’haver de pagar una reclamació. Tenint en compte alguns punts de dades, com ara l’edat del sol·licitant i l’adreça de casa, les asseguradores poden afegir-ho a un model multivariant que s’aprofita de bases de dades addicionals que poden acostar-se a l’estratègia de preus adequada de la política. El model en si es poblarà amb punts de dades confirmats (edat, sexe, estat de salut actual, altres polítiques de propietat, etc.) i variables refinades (ingressos regionals mitjans, vida mitjana regional regional, etc.) per assignar resultats previstos que s’utilitzaran preu la política.
Fortaleses i Debilitats del Modelatge Multivariant
L’avantatge de la modelització multivariada és que proporciona escenaris més “detallats” de què han de tenir en compte els decisors. Per exemple, donada aquestes variables és probable que la inversió A tingui un preu futur dins d'aquest rang. A mesura que s’introdueixen dades més sòlides, el rang de prediccions s’estreny i la confiança en les prediccions augmenta. Tanmateix, com en qualsevol model, les dades que surten només són bones que les que entren. També hi ha un risc que els esdeveniments del cigne negre deixin sense sentit el model, fins i tot si els conjunts de dades i les variables que s’utilitzen són bones. Per descomptat, aquesta és la raó per la qual els models no es responsabilitzen de la seva negociació. Les prediccions de models multivariants són simplement una altra font d’informació per a què els que decideixen els últims.
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.