Çok Değişkenli Model
Çok Değişkenli Model Nedir?
Çok değişkenli model, olası sonuçları tahmin etmek için birden çok değişkeni kullanan popüler bir istatistiksel araçtır. Araştırma analistleri, bir portföyün belirli risklere maruz kalma riskini anlamak için farklı senaryolarda yatırım sonuçlarını tahmin etmek için çok değişkenli modeller kullanır. Bu, portföy yöneticilerinin çok değişkenli modelleme analizi yoluyla belirlenen riskleri daha iyi azaltmalarına olanak tanır.
Temel Çıkarımlar
- Çok değişkenli bir model, sonuçları tahmin etmek için birden çok değişken kullanan istatistiksel bir araçtır.
- Bir örnek, bir olasılık dağılımı kullanarak bir dizi olası sonucu sunan bir Monte Carlo simülasyonudur.
- Siyah kuğu olayları, kullanılan veri kümeleri ve değişkenler iyi olsa bile modeli anlamsız kılar.
- Sigorta şirketleri, tazminat taleplerini ödemek zorunda kalma olasılığını belirlemek için genellikle çok değişkenli modeller kullanır.
Çok Değişkenli Modeli Anlamak
Çok değişkenli modeller, kullanıcının farklı senaryoları ve olası etkilerini test etmesine izin vererek karar vermeye yardımcı olur. Monte Carlo simülasyonu bir oluşturur yaygın olarak kullanılan çok değişkenli model olasılık dağılımını mümkün yatırım sonuçların aralığını tanımlamak yardımcı olur. Finansın birçok alanında çok değişkenli modeller kullanılmaktadır.
Örneğin, belirli bir yatırım, yüksek enflasyon veya düşük faiz oranları gibi farklı piyasa durumlarında tüm portföy getirisini nasıl etkileyeceğini görmek için çok değişkenli bir modelde senaryo analiziyle çalıştırılabilir. Aynı yaklaşım, bir şirketin olası performansını, hisse senedi seçeneklerini değerlendirmek ve hatta yeni ürün fikirlerini değerlendirmek için kullanılabilir. Aynı mağaza satış verilerinin kazançlardan önce yayınlanması gibi firma veri noktaları modele eklendikçe, modele ve tahmin edilen aralıklarına olan güven artar.
Özel Hususlar
Sigorta şirketleri çok değişkenli modellerin kullanıcılarıdır. Bir sigorta poliçesinin fiyatlandırması, bir tazminat talebinin ödenmesi olasılığına dayanır. Başvuru sahibinin yaşı ve ev adresi gibi yalnızca birkaç veri noktası göz önüne alındığında, sigortacılar bunu, uygun politika fiyatlandırma stratejisini daraltabilecek ek veritabanlarından çeken çok değişkenli bir modele ekleyebilir. Modelin kendisi, onaylanmış veri noktaları (yaş, cinsiyet, mevcut sağlık durumu, sahip olunan diğer politikalar vb.) Ve iyileştirilmiş değişkenlerle (ortalama bölgesel gelir, ortalama bölgesel yaşam süresi, vb.) politikayı fiyatlandırın.
Çok Değişkenli Modellemenin Avantaj ve Dezavantajları
Çok değişkenli modellemenin avantajı, karar vericilerin dikkate alması için daha ayrıntılı “eğer” senaryoları sağlamasıdır. Örneğin, bu değişkenler göz önüne alındığında, yatırım A’nın bu aralık dahilinde gelecekteki bir fiyatı olması muhtemeldir. Modele daha sağlam veriler yerleştirildikçe, tahmin aralığı daralır ve tahminlere olan güven artar. Bununla birlikte, herhangi bir modelde olduğu gibi, ortaya çıkan veriler yalnızca içeri giren veriler kadar iyidir.
Ayrıca, kullanılan veri setleri ve değişkenler iyi olsa bile modeli anlamsız kılan siyah kuğu olayları riski vardır. Elbette bu, modellerin kendilerinin ticaretten sorumlu olmalarının nedenidir. Çok değişkenli modellerin tahminleri, nihai karar vericilerin düşünmesi gereken başka bir bilgi kaynağıdır.