Какво представлява многовариантният модел?
Многовариантният модел е популярен статистически инструмент, който използва множество променливи, за да прогнозира възможни резултати. Изследователските анализатори използват многовариантни модели, за да прогнозират инвестиционните резултати при различни сценарии, за да разберат експозицията, която портфейлът има към определени рискове. Това позволява на мениджърите на портфейли да намаляват по-добре рисковете, идентифицирани чрез многовариантния анализ на моделирането. Симулацията в Монте Карло е широко използван многоварианен модел, който създава вероятностно разпределение, което помага да се определи набор от възможни инвестиционни резултати. Многомерните модели се използват в много области на финансите.
Разбиране на многомерния модел
Многомерните модели помагат при вземането на решения, като позволяват на потребителя да изпробва различните сценарии и вероятното им въздействие. Например, определена инвестиция може да се извърши чрез анализ на сценарии в многоварен модел, за да се види как ще се отрази на възвръщаемостта на целия портфейл в различни пазарни ситуации, като например период на висока инфлация или ниски лихвени проценти. Същият този подход може да се използва за оценка на вероятната производителност на компанията, опции за стойност на акции и дори за оценка на нови идеи за продукти. Тъй като към модела се добавят твърди данни от данни, като например данни за продажбите в същия магазин, които се публикуват преди печалбата, доверието в модела и прогнозираните му диапазони се увеличават.
Многомерни модели и застрахователна индустрия
Застрахователните компании са потребители на многомерни модели. Ценообразуването на застрахователната полица се основава на вероятността да се наложи да изплатите рекламация. Като се имат предвид само няколко точки от данни, като например възрастта на заявителя и домашния адрес, застрахователите могат да добавят това в мултиварионен модел, който се дърпа от допълнителни бази данни, които могат да се стеснят в подходящата стратегия за ценообразуване на политиката. Самият модел ще бъде попълнен с потвърдени точки от данни (възраст, пол, текущо здравословно състояние, други притежавани политики и т.н.) и прецизирани променливи (среден регионален доход, среден регионален живот и т.н.), за да се набележат прогнозни резултати, които ще бъдат използвани за цена на полицата.
Силни и слаби страни на многомерното моделиране
Предимството на мултивариантното моделиране е, че предоставя по-подробни сценарии „какво ще стане“, които лицата, вземащи решения, трябва да вземат предвид. Например инвестицията A вероятно ще има бъдеща цена в този диапазон, като се имат предвид тези променливи. С въвеждането на по-солидни данни в модела диапазонът на прогнозите става все по-строг и увереността в прогнозите расте. Въпреки това, както при всеки модел, данните, които излизат, са също толкова добри, колкото и данните, които влизат. Съществува и риск от събития на черен лебед, които правят модела безсмислен, дори ако използваните набори от данни и променливи са добри. Ето защо, разбира се, самите модели не отговарят за търговията. Прогнозите на многовариантните модели са просто още един източник на информация за най-добрите вземащи решения решения.
