Što je multivarijantni model?
Multivarijantni model popularan je statistički alat koji koristi više varijabli za predviđanje mogućih ishoda. Analitičari istraživanja koriste multivarijantne modele za predviđanje investicijskih ishoda u različitim scenarijima kako bi razumjeli izloženost portfelja određenim rizicima. To omogućuje menadžerima portfelja da ublaže bolje rizike identificirane analizom multivarijantnog modeliranja. Simulacija Monte Carlo široko je korišteni multivarijantni model koji stvara raspodjelu vjerojatnosti koja pomaže definirati niz mogućih ishoda ulaganja. Multivarijantni se modeli koriste u mnogim područjima financija.
Razumijevanje multivarijantnog modela
Multivarijantni modeli pomažu u odlučivanju tako što korisniku omogućuju testiranje različitih scenarija i njihov vjerojatni utjecaj. Na primjer, određeno ulaganje može se provesti kroz analizu scenarija u multivarijantnom modelu da bi se vidjelo kako će utjecati na povrat cijelog portfelja u različitim tržišnim situacijama, poput razdoblja visoke inflacije ili niskih kamatnih stopa. Isti se pristup može koristiti za procjenu vjerojatnih performansi tvrtke, vrednovanje zaliha i čak za procjenu novih ideja o proizvodima. Kako se modelu dodaju čvrsti podaci, poput podataka o prodaji u istoj trgovini koji se objavljuju prije zarade, povećava se povjerenje u model i predviđeni raspon.
Multivarijantni modeli i industrija osiguranja
Osiguravajuća društva su korisnici multivarijantnih modela. Cijene police osiguranja temelje se na vjerojatnosti da ćete morati isplatiti odštetni zahtjev. S obzirom na samo nekoliko podataka, poput starosti podnositelja zahtjeva i kućne adrese, osiguratelji to mogu dodati u multivarijantni model koji povlači iz dodatnih baza podataka koje se mogu suziti na odgovarajuću strategiju određivanja cijena. Sam model bit će popunjen potvrđenim podacima (dob, spol, trenutno zdravstveno stanje, druga pravila u vlasništvu itd.) I rafiniranim varijablama (prosječni regionalni dohodak, prosječni regionalni životni vijek, itd.) Kako bi se dodijelili predviđeni ishodi koji će se koristiti cijena politike.
Snage i slabosti multivarijantnog modeliranja
Prednost multivarijantnog modeliranja je u tome što pruža detaljnije scenarije „što ako“ koji bi donositelji odluka trebali razmotriti. Na primjer, investicija A će vjerojatno imati buduću cijenu unutar ovog raspona, s obzirom na ove varijable. Kako se u model uvode čvršći podaci, prediktivni raspon postaje sve čvršći, a povjerenje u predviđanja raste. Međutim, kao i kod bilo kojeg modela, podaci koji izlaze su podjednako dobri kao i podaci koji ulaze. Također postoji opasnost da događaji crnih labudova model učine besmislenim čak i ako su skupovi podataka i varijable koje se koriste dobre. To je, naravno, zašto sami modeli nisu zaduženi za trgovinu. Predviđanja multivarijantnih modela jednostavno su još jedan izvor informacija za ultimativne donositelje odluka o kojima trebaju razmišljati.
