Regresyon Tanımı

Published · Updated

Regresyon Nedir?

Regresyon, bir bağımlı değişken (genellikle Y ile gösterilir) ve bir dizi başka değişken (bağımsız değişkenler olarak bilinir) arasındaki ilişkinin gücünü ve karakterini belirlemeye çalışan finans, yatırım ve diğer disiplinlerde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.

Regresyon, yatırım ve finans yöneticilerinin varlıklara değer vermesine ve emtia fiyatları ve bu mallarla uğraşan işletmelerin hisse senetleri gibi değişkenler arasındaki ilişkileri anlamasına yardımcı olur.

Regresyon Açıklaması

Daha karmaşık veriler ve analizler için doğrusal olmayan regresyon yöntemleri olmasına rağmen, iki temel regresyon türü basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyondur. Basit doğrusal regresyon, bağımlı değişken Y’nin sonucunu açıklamak veya tahmin etmek için bir bağımsız değişken kullanırken, çoklu doğrusal regresyon, sonucu tahmin etmek için iki veya daha fazla bağımsız değişken kullanır.

Gerileme, finans ve yatırım uzmanlarının yanı sıra diğer işletmelerdeki profesyonellere de yardımcı olabilir. Regresyon ayrıca bir şirketin satışlarını hava durumuna, önceki satışlara, GSYİH büyümesine veya diğer koşullara göre tahmin etmeye yardımcı olabilir. Sermaye varlıkları fiyatlandırma modeli (CAPM) varlıklarını fiyatlandırma ve sermaye maliyetlerini keşfetmek için finans bir sık kullanılan regresyon modelidir.

Her tür regresyonun genel biçimi şöyledir:

  • Basit doğrusal regresyon: Y = a + bX + u
  • Çoklu doğrusal regresyon: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u

Nerede:

  • Y = tahmin etmeye çalıştığınız değişken (bağımlı değişken).
  • X = Y’yi tahmin etmek için kullandığınız değişken (bağımsız değişken).
  • a = kesişme.
  • b = eğim.
  • u = gerileme artığı.

İki temel regresyon türü vardır: basit lineer regresyon ve çoklu lineer regresyon.

Regresyon, Y’yi tahmin ettiği düşünülen bir grup rastgele değişkeni alır ve aralarında matematiksel bir ilişki bulmaya çalışır. Bu ilişki tipik olarak, tek tek tüm veri noktalarına en iyi yaklaşan düz bir çizgi (doğrusal regresyon) biçimindedir. Çoklu regresyonda, ayrı değişkenler alt simgeler kullanılarak farklılaştırılır.

Temel Çıkarımlar

  • Regresyon, yatırım ve finans yöneticilerinin varlıklara değer vermesine ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamasına yardımcı olur.
  • Gerileme, finans ve yatırım uzmanlarının yanı sıra diğer işletmelerdeki profesyonellere de yardımcı olabilir.

Regresyon Analizinin Nasıl Kullanıldığına Dair Gerçek Bir Örnek

Regresyon, genellikle bir malın fiyatı, faiz oranları, belirli endüstriler veya sektörler gibi bir varlığın fiyat hareketini etkileyen belirli faktörlerin sayısını belirlemek için kullanılır. Yukarıda bahsedilen CAPM, regresyona dayanmaktadır ve hisse senetleri için beklenen getirileri tahmin etmek ve sermaye maliyetlerini oluşturmak için kullanılmaktadır. Bir hisse senedinin getirileri, belirli bir hisse senedi için bir beta oluşturmak için S&P 500 gibi daha geniş bir endeksin getirilerine karşı geriliyor.

Beta, hisse senedinin piyasa veya endekse ilişkin riskidir ve CAPM modelinde eğim olarak yansıtılır. Söz konusu hisse senedinin getirisi, bağımlı değişken Y olurken, bağımsız değişken X, piyasa riski primi olacaktır.

Bir hisse senedinin piyasa değeri, değerleme oranları ve son getiriler gibi ek değişkenler, daha iyi getiri tahminleri elde etmek için CAPM modeline eklenebilir. Bu ek faktörler, varlık getirilerini daha iyi açıklamak için çoklu doğrusal regresyon modelini geliştiren profesörlerin adını taşıyan Fama-French faktörleri olarak bilinir.