Definizione di regressione

Che cos'è la regressione?

La regressione è una misurazione statistica utilizzata in finanza, investimenti e altre discipline che tenta di determinare la forza della relazione tra una variabile dipendente (generalmente indicata da Y) e una serie di altre variabili mutevoli (note come variabili indipendenti).

La regressione aiuta i gestori degli investimenti e finanziari a valutare le attività e comprendere le relazioni tra le variabili, come i prezzi delle materie prime e le scorte delle imprese che trattano tali materie prime.

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Regressione

Spiegazione della regressione

I due tipi base di regressione sono la regressione lineare e la regressione lineare multipla, sebbene esistano metodi di regressione non lineare per dati e analisi più complicati. La regressione lineare utilizza una variabile indipendente per spiegare o prevedere l'esito della variabile dipendente Y, mentre la regressione multipla utilizza due o più variabili indipendenti per prevedere l'esito.

La regressione può aiutare professionisti del settore finanziario e degli investimenti, nonché professionisti di altre imprese. La regressione può anche aiutare a prevedere le vendite per un'azienda in base a condizioni meteorologiche, vendite precedenti, crescita del PIL o altri tipi di condizioni. Il modello di prezzi delle attività in conto capitale (CAPM) è un modello di regressione spesso utilizzato in ambito finanziario per la determinazione del prezzo delle attività e la scoperta dei costi del capitale.

La forma generale di ogni tipo di regressione è:

• Regressione lineare: Y = a + bX + u
• Regressione multipla: Y = a + b ₁ X ₁ ⁺ b ₂ X ₂ + b ₃ X ₃ + ... + b _t X _t + u

Dove:

• Y = la variabile che si sta tentando di prevedere (variabile dipendente).
• X = la variabile che si sta utilizzando per prevedere Y (variabile indipendente).
• a = l'intercetta.
• b = pendenza.
• u = residuo della regressione.

Esistono due tipi base di regressione: regressione lineare e regressione lineare multipla.

La regressione prende un gruppo di variabili casuali, si pensa che stia predicendo Y, e cerca di trovare una relazione matematica tra loro. Questa relazione è in genere sotto forma di una linea retta (regressione lineare) che approssima meglio tutti i singoli punti dati. Nella regressione multipla, le variabili separate vengono differenziate utilizzando numeri con pedici.

Key Takeaways

• La regressione aiuta i gestori degli investimenti e finanziari a valutare le attività e comprendere le relazioni tra le variabili
• La regressione può aiutare professionisti del settore finanziario e degli investimenti, nonché professionisti di altre imprese.

Un esempio reale di come viene utilizzata l'analisi di regressione

La regressione viene spesso utilizzata per determinare quanti fattori specifici come il prezzo di una merce, i tassi di interesse, particolari settori o settori influenzano il movimento dei prezzi di un'attività. Il summenzionato CAPM si basa sulla regressione e viene utilizzato per proiettare i rendimenti attesi per le azioni e generare costi di capitale. I rendimenti di un titolo vengono regrediti rispetto ai rendimenti di un indice più ampio, come l'S & P 500, per generare un beta per quel determinato titolo.

Beta è il rischio del titolo in relazione al mercato o all'indice e si riflette come pendenza nel modello CAPM. Il rendimento atteso per lo stock in questione sarebbe la variabile dipendente Y, mentre la variabile indipendente X sarebbe il premio per il rischio di mercato.

Ulteriori variabili come la capitalizzazione di mercato di un titolo, i rapporti di valutazione e i rendimenti recenti possono essere aggiunti al modello CAPM per ottenere stime migliori per i rendimenti. Questi fattori aggiuntivi sono noti come fattori Fama-francesi, dal nome dei professori che hanno sviluppato il modello di regressione lineare multipla per spiegare meglio i rendimenti delle attività.

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