Modello multivariato

Cos'è il modello multivariato?

Il modello multivariato è uno strumento statistico popolare che utilizza più variabili per prevedere i possibili risultati. Gli analisti della ricerca utilizzano modelli multivariati per prevedere i risultati degli investimenti in diversi scenari al fine di comprendere l'esposizione che un portafoglio ha a particolari rischi. Ciò consente ai gestori di portafoglio di mitigare meglio i rischi identificati attraverso l'analisi della modellazione multivariata. La simulazione Monte Carlo è un modello multivariato ampiamente utilizzato che crea una distribuzione di probabilità che aiuta a definire una gamma di possibili risultati di investimento. I modelli multivariati sono utilizzati in molti campi della finanza.

Comprensione del modello multivariato

I modelli multivariati aiutano nel processo decisionale consentendo all'utente di testare i diversi scenari e il loro probabile impatto. Ad esempio, un determinato investimento può essere eseguito attraverso l'analisi degli scenari in un modello multivariato per vedere come avrà un impatto sul rendimento dell'intero portafoglio in diverse situazioni di mercato, come un periodo di alta inflazione o tassi di interesse bassi. Questo stesso approccio può essere utilizzato per valutare le probabili prestazioni di un'azienda, valutare le opzioni su azioni e persino valutare nuove idee di prodotto. Man mano che vengono aggiunti punti di dati fissi al modello, ad esempio i dati sulle vendite dello stesso negozio rilasciati prima dei guadagni, aumenta la fiducia nel modello e nelle gamme previste.

Modelli multivariati e industria assicurativa

Le compagnie di assicurazione sono utenti di modelli multivariati. Il prezzo di una polizza assicurativa si basa sulla probabilità di dover pagare un reclamo. Dati solo alcuni punti dati, come l'età del richiedente e l'indirizzo di casa, gli assicuratori possono aggiungerlo in un modello multivariato che si basa su database aggiuntivi che possono restringere la strategia di determinazione dei prezzi delle politiche appropriata. Il modello stesso sarà popolato con punti dati confermati (età, sesso, stato di salute attuale, altre politiche possedute, ecc.) E variabili raffinate (reddito regionale medio, durata media della vita regionale, ecc.) Per assegnare i risultati previsti che verranno utilizzati per valutare la politica.

Punti di forza e debolezza della modellazione multivariata

Il vantaggio della modellazione multivariata è che fornisce scenari "what if" più dettagliati che i decisori devono prendere in considerazione. Ad esempio, è probabile che l'investimento A abbia un prezzo futuro all'interno di questo intervallo, date queste variabili. Man mano che dati più solidi vengono inseriti nel modello, l'intervallo predittivo si restringe e aumenta la fiducia nelle previsioni. Tuttavia, come con qualsiasi modello, i dati che escono sono buoni tanto quanto i dati che entrano. Esiste anche il rischio che eventi di cigno nero rendano il modello insignificante anche se i set di dati e le variabili utilizzati sono buoni. Questo è, ovviamente, il motivo per cui i modelli stessi non sono incaricati del trading. Le previsioni dei modelli multivariati sono semplicemente un'altra fonte di informazioni a cui i decisori finali devono pensare.

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