Definícia regresie

Čo je to regresia?

Regresia je štatistické meranie používané vo financiách, investovaní a ďalších disciplínach, ktoré sa pokúša určiť silu vzťahu medzi jednou závislou premennou (obvykle označenou Y) a radom ďalších meniacich sa premenných (známych ako nezávislé premenné).

Regresia pomáha investičným a finančným manažérom oceňovať aktíva a porozumieť vzťahom medzi premennými, ako sú ceny komodít a stavy podnikov obchodujúcich s týmito komoditami.

01:21

regresia

Vysvetlenie regresie

Dva základné typy regresie sú lineárna regresia a viacnásobná lineárna regresia, hoci pre zložitejšie údaje a analýzy existujú nelineárne regresné metódy. Lineárna regresia používa jednu nezávislú premennú na vysvetlenie alebo predpovedanie výsledku závislej premennej Y, zatiaľ čo viacnásobná regresia používa dve alebo viac nezávislých premenných na predpovedanie výsledku.

Regresia môže pomôcť finančným a investičným odborníkom, ako aj odborníkom v iných podnikoch. Regresia môže tiež pomôcť predpovedať predaj spoločnosti na základe počasia, predchádzajúcich tržieb, rastu HDP alebo iných typov podmienok. Model oceňovania kapitálových aktív (CAPM) je často používaný model regresie vo financovaní oceňovania aktív a zisťovania kapitálových nákladov.

Všeobecná forma každého typu regresie je:

• Lineárna regresia: Y = a + bX + u
• Viacnásobná regresia: Y = a + b ₁ X ₁ ⁺ b ₂ X ₂ + b ₃ X ₃ + ... + b _t X _t + u

Kde:

• Y = premenná, ktorú sa snažíte predpovedať (závislá premenná).
• X = premenná, ktorú používate na predpovedanie Y (nezávislá premenná).
• a = odpočúvanie.
• b = sklon.
• u = zvyšok regresie.

Existujú dva základné typy regresie: lineárna regresia a viacnásobná lineárna regresia.

Regresia berie skupinu náhodných premenných, o ktorých sa predpokladá, že predpovedajú Y, a snaží sa medzi nimi nájsť matematický vzťah. Tento vzťah je zvyčajne vo forme priamky (lineárna regresia), ktorá najlepšie aproximuje všetky jednotlivé dátové body. Pri viacnásobnej regresii sa jednotlivé premenné diferencujú pomocou čísel s indexmi.

Kľúčové jedlá

• Regresia pomáha investičným a finančným manažérom oceňovať aktíva a porozumieť vzťahom medzi premennými
• Regresia môže pomôcť finančným a investičným odborníkom, ako aj odborníkom v iných podnikoch.

Príklad reálneho sveta použitia regresnej analýzy

Regresia sa často používa na určenie toho, koľko konkrétnych faktorov, ako napríklad cena komodity, úrokové sadzby, konkrétne odvetvia alebo odvetvia, ovplyvňujú pohyb cien aktíva. Uvedený CAPM je založený na regresii a využíva sa na projektovanie očakávaných výnosov z akcií a na generovanie kapitálových nákladov. Výnosy z akcií sa znižujú oproti výnosom zo širšieho indexu, napríklad S&P 500, aby sa vygenerovala beta pre konkrétnu zásobu.

Beta je riziko akcie vo vzťahu k trhu alebo indexu a odráža sa ako sklon modelu CAPM. Očakávaný výnos pre príslušnú zásobu by bol závislou premennou Y, zatiaľ čo nezávislou premennou X by bola prémia za trhové riziko.

K modelu CAPM je možné pridať ďalšie premenné, ako je trhová kapitalizácia zásoby, koeficienty ocenenia a nedávne výnosy, aby sa získali lepšie odhady výnosov. Tieto ďalšie faktory sú známe ako Fama-francúzske faktory, pomenované po profesoroch, ktorí vyvinuli model viacnásobnej lineárnej regresie, aby lepšie vysvetlili návratnosť aktív.

Porovnať investičné účty Poskytovateľ Meno Opis Zverejnenie inzerenta × Ponuky, ktoré sa objavujú v tejto tabuľke, pochádzajú od partnerstiev, za ktoré Investopedia dostáva kompenzácie.

Súvisiace podmienky

Čo je to chybový termín? Chybový výraz je definovaný ako premenná v štatistickom modeli, ktorý sa vytvorí, keď model nepredstavuje skutočný vzťah medzi nezávislými a závislými premennými. viac Ako funguje viacnásobná lineárna regresia Viacnásobná lineárna regresia (MLR) je štatistická technika, ktorá používa niekoľko vysvetľujúcich premenných na predpovedanie výsledku reakčnej premennej. more Line Of Best Fit Line of Best Fit je výstup regresnej analýzy, ktorá predstavuje vzťah medzi dvoma alebo viacerými premennými v množine údajov. viac R-Squared R-squared je štatistická miera, ktorá predstavuje pomer rozptylu pre závislú premennú, ktorý sa vysvetľuje nezávislou premennou. viac Ako funguje metóda najmenších štvorcov Metóda najmenších štvorcov je štatistická technika na určenie priamky najvhodnejšej pre daný model, ktorá je určená rovnicou s určitými parametrami pre pozorované údaje. viac Heteroskedasticity V štatistikách heteroskedasticity nastane, keď sú štandardné odchýlky premennej, monitorované počas špecifického času, nekonzistentné. ďalšie partnerské odkazy