Model wielowymiarowy

Co to jest model wielowymiarowy?

Model wielowymiarowy to popularne narzędzie statystyczne, które wykorzystuje wiele zmiennych do prognozowania możliwych wyników. Analitycy badawczy używają modeli wielowymiarowych do prognozowania wyników inwestycyjnych w różnych scenariuszach, aby zrozumieć ekspozycję portfela na określone rodzaje ryzyka. Pozwala to zarządzającym portfelami lepiej ograniczać ryzyko zidentyfikowane w wyniku analizy modelowania wielowymiarowego.

Zrozumienie modelu wielowymiarowego

Modele wielowymiarowe pomagają w podejmowaniu decyzji, umożliwiając użytkownikowi przetestowanie różnych scenariuszy i ich prawdopodobnego wpływu. Symulacji Monte Carlo jest szeroko stosowanym wieloczynnikowej model, który tworzy rozkład prawdopodobieństwa, który pomaga określić zakres możliwych wyników inwestycyjnych. Modele wielowymiarowe są wykorzystywane w wielu dziedzinach finansów.

Na przykład dana inwestycja może zostać poddana analizie scenariuszowej w modelu wielowymiarowym, aby zobaczyć, jak wpłynie ona na zwrot całego portfela w różnych sytuacjach rynkowych, takich jak okres wysokiej inflacji lub niskich stóp procentowych. To samo podejście można wykorzystać do oceny prawdopodobnych wyników firmy, wyceny opcji na akcje, a nawet oceny nowych pomysłów na produkty. W miarę dodawania do modelu sztywnych punktów danych, takich jak dane o sprzedaży w tym samym sklepie publikowane przed zarobkami, zwiększa się zaufanie do modelu i jego przewidywanych zakresów.

Uwagi specjalne

Firmy ubezpieczeniowe są użytkownikami modeli wielowymiarowych. Wycena polisy ubezpieczeniowej oparta jest na prawdopodobieństwie konieczności wypłaty odszkodowania. Biorąc pod uwagę tylko kilka punktów danych, takich jak wiek wnioskodawcy i adres domowy, ubezpieczyciele mogą dodać to do modelu wielowymiarowego, który pobiera z dodatkowych baz danych, które mogą zawęzić odpowiednią strategię cenową polis. Sam model zostanie wypełniony potwierdzonymi punktami danych (wiek, płeć, aktualny stan zdrowia, inne posiadane polisy itp.) I dopracowanymi zmiennymi (średni dochód regionalny, średnia długość życia w regionie itp.), Aby przypisać przewidywane wyniki, które zostaną wykorzystane do cena polisy.

Zalety i wady modelowania wielowymiarowego

Zaletą modelowania wielowymiarowego jest to, że zapewnia ono bardziej szczegółowe scenariusze „co by było, gdyby” decydenci do rozważenia. Na przykład inwestycja A prawdopodobnie będzie miała przyszłą cenę w tym przedziale, biorąc pod uwagę te zmienne. Im bardziej solidne dane są wprowadzane do modelu, tym bardziej zawężany jest zakres predykcyjny, a zaufanie co do prognoz rośnie. Jednak, podobnie jak w przypadku każdego modelu, wychodzące dane są tak dobre, jak dane wchodzące.

Istnieje również ryzyko wystąpienia czarnych łabędzi, które sprawią, że model stanie się bez znaczenia, nawet jeśli używane zestawy danych i zmienne są dobre. To jest oczywiście powód, dla którego same modele nie są odpowiedzialne za handel. Przewidywania modeli wielowymiarowych są po prostu kolejnym źródłem informacji, o których mogą pomyśleć ostateczni decydenci.