Co je Multivariační model?
Multivariační model je oblíbený statistický nástroj, který využívá více proměnných k předvídání možných výsledků. Výzkumní analytici používají multivariační modely k předvídání investičních výsledků v různých scénářích, aby pochopili expozici, kterou má portfolio vůči konkrétním rizikům. To umožňuje správcům portfolia lépe zmírňovat rizika identifikovaná prostřednictvím analýzy multivariačního modelování.
Klíčové způsoby
Pochopení multivariačního modelu
Multivariační modely pomáhají při rozhodování tím, že umožňují uživateli vyzkoušet různé scénáře a jejich pravděpodobný dopad. Simulace Monte Carlo je široce používaný multivariační model, který vytváří rozdělení pravděpodobnosti, které pomáhá definovat řadu možných investičních výsledků. Multivariační modely se používají v mnoha oblastech financí.
Konkrétní investici lze například provést analýzou scénářů ve vícerozměrném modelu, aby se zjistilo, jak ovlivní výnos celého portfolia v různých tržních situacích, například v období vysoké inflace nebo nízkých úrokových sazeb. Stejný přístup lze použít k vyhodnocení pravděpodobných výsledků společnosti, zhodnocení akciových opcí a dokonce i k vyhodnocení nových nápadů na produkty. Jak se do modelu přidávají údaje o firmách, například údaje o prodejích ve stejných obchodech, které se zveřejňují před dosažením zisku, důvěra v model a jeho predikovaná rozpětí se zvyšují.
Zvláštní úvahy
Pojišťovny jsou uživateli vícerozměrných modelů. Cenotvorba pojistné smlouvy je založena na pravděpodobnosti, že bude nutné vyplatit pojistnou událost. Vzhledem pouze k několika datovým bodům, jako je věk žadatele a adresa bydliště, mohou pojišťovny tento údaj přidat do vícerozměrného modelu, který čerpá z dalších databází, které mohou zúžit vhodnou cenovou strategii pojistné smlouvy. Samotný model bude osazen potvrzenými datovými body (věk, pohlaví, aktuální zdravotní stav, další vlastněné pojistky atd.) a zpřesněnými proměnnými (průměrný regionální příjem, průměrná regionální životnost atd.) pro přiřazení predikovaných výsledků, které budou použity k ocenění pojistky.
Výhody a nevýhody multivariačního modelování
Výhodou vícerozměrného modelování je, že poskytuje podrobnější scénáře „co kdyby“, které mohou tvůrci rozhodnutí zvážit. Například investice A bude mít vzhledem k těmto proměnným pravděpodobně budoucí cenu v tomto rozmezí. S tím, jak se do modelu vkládají solidnější data, se prediktivní rozmezí zpřísňuje a důvěra v predikce roste. Nicméně, stejně jako u každého modelu, data přicházející jsou jen tak dobrá, jako data přicházející.