Viacrozmerný model
Multivariačný model je populárny štatistický nástroj, ktorý na predpovedanie možných výsledkov používa viacero premenných. Analytici výskumu používajú viacrozmerné modely na predpovedanie investičných výsledkov v rôznych scenároch, aby pochopili mieru rizika, ktorú portfólio predstavuje. Toto umožňuje správcom portfólia lepšie zmierňovať riziká identifikované pomocou analýzy viacrozmerného modelovania. Simulácia Monte Carlo je široko používaný multivariačný model, ktorý vytvára rozdelenie pravdepodobnosti, ktoré pomáha definovať škálu možných investičných výsledkov. Viacrozmerné modely sa používajú v mnohých oblastiach financií.
Pochopenie viacrozmerného modelu
Viacrozmerné modely pomáhajú pri rozhodovaní tým, že umožňujú užívateľovi vyskúšať si rôzne scenáre a ich pravdepodobný dopad. Napríklad, konkrétna investícia sa môže uskutočniť prostredníctvom analýzy scenárov vo viacrozmernom modeli, aby sa zistilo, ako to bude mať dopad na návratnosť celého portfólia v rôznych situáciách na trhu, ako je napríklad obdobie vysokej inflácie alebo nízkych úrokových mier. Rovnaký prístup sa dá použiť na vyhodnotenie pravdepodobného výkonu spoločnosti, na ocenenie akciových opcií a dokonca na vyhodnotenie nových produktových nápadov. Keď sa do modelu pridávajú pevné dátové body, napríklad údaje o predaji v rovnakom obchode, ktoré sa zverejňujú pred príjmami, zvyšuje sa dôvera v model a jeho predpokladané rozsahy.
Viacrozmerné modely a poisťovníctvo
Poisťovacie spoločnosti sú používateľmi viacrozmerných modelov. Ocenenie poistnej zmluvy je založené na pravdepodobnosti, že bude musieť byť vyplatená poistná udalosť. Vzhľadom na iba niekoľko údajových bodov, ako je vek žiadateľa a adresa bydliska, môžu poisťovatelia tento údaj pridať do viacrozmerného modelu, ktorý vychádza z ďalších databáz, ktoré sa môžu zúžiť na vhodnú stratégiu stanovovania cien politiky. Samotný model sa naplní potvrdenými údajovými bodmi (vek, pohlavie, súčasný zdravotný stav, iné vlastnícke politiky atď.) A podrobnými premennými (priemerný regionálny príjem, priemerná životnosť regiónu atď.) Na priradenie predpokladaných výsledkov, ktoré sa použijú na cena politiky.
Silné a slabé stránky viacrozmerného modelovania
Výhodou viacrozmerného modelovania je to, že poskytuje rozhodujúcim osobám podrobnejšie scenáre „čo keby“. Napríklad investícia A pravdepodobne bude mať v rámci tohto rozsahu budúcu cenu vzhľadom na tieto premenné. Keď sa do modelu vložia spoľahlivejšie údaje, prediktívny rozsah sa zlepší a dôvera v predpovede sa zvýši. Rovnako ako u každého modelu sú však údaje, ktoré vyjdú, také dobré ako údaje, ktoré prichádzajú. Existuje tiež riziko, že udalosti čiernej labule spôsobia zmysel modelu, aj keď sú použité súbory údajov a premenné dobré. Z tohto dôvodu samozrejme samotné modely nie sú zodpovedné za obchodovanie. Predpovede viacrozmerných modelov sú jednoducho ďalším zdrojom informácií, o ktorých by mali rozhodujúci činitelia rozhodovať.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.