Какво е регресия?
Регресията е статистическо измерване, използвано във финанси, инвестиране и други дисциплини, което се опитва да определи силата на връзката между една зависима променлива (обикновено обозначена с Y) и поредица от други променливи променливи (известни като независими променливи).
Регресията помага на инвестиционните и финансовите мениджъри да оценят активите и да разберат връзките между променливи, като например цените на стоките и запасите на предприятията, които се занимават с тези стоки.
регресия
Обяснена регресия
Двата основни типа регресия са линейна регресия и множествена линейна регресия, въпреки че има нелинейни регресионни методи за по-сложни данни и анализ. Линейната регресия използва една независима променлива, за да обясни или прогнозира резултата от зависимата променлива Y, докато множествената регресия използва две или повече независими променливи, за да предскаже резултата.
Регресията може да помогне на специалисти по финанси и инвестиции, както и в професионалисти в други бизнеси. Регресията може също да помогне за прогнозиране на продажбите за компания въз основа на времето, предишни продажби, ръст на БВП или други видове условия. Моделът за ценообразуване на капиталовите активи (CAPM) е често използван регресионен модел във финансите за ценообразуване на активи и откриване на разходи за капитал.
Общата форма на всеки тип регресия е:
- Линейна регресия: Y = a + bX + u Множествена регресия: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u
Където:
- Y = променливата, която се опитваш да предвидиш (зависима променлива).X = променливата, която използваш, за да предскажеш Y (независима променлива).
Има два основни типа регресия: линейна регресия и множествена линейна регресия.
Регресията взема група от случайни променливи, за които се смята, че предсказват Y, и се опитва да намери математическа връзка между тях. Тази връзка обикновено е под формата на права линия (линейна регресия), която най-добре приближава всички отделни точки от данни. При множествена регресия отделните променливи се диференцират чрез използване на числа с абонаменти.
Ключови заведения
- Регресията помага на инвестиционните и финансовите мениджъри да оценят активите и да разберат връзките между променливите.
Пример за реалния свят как се използва регресионен анализ
Регресията често се използва за определяне колко конкретни фактори като цената на стока, лихвените проценти, определени отрасли или сектори влияят върху движението на цените на даден актив. Горепосочената CAPM се основава на регресия и се използва за проектиране на очакваната възвръщаемост на акциите и за генериране на капиталови разходи. Възвръщаемостта на акциите се регресира спрямо възвръщаемостта на по-широк индекс, като S&P 500, за да генерира бета за конкретния запас.
Бета е рискът на акциите във връзка с пазара или индекса и се отразява като наклон в модела на CAPM. Очакваната възвръщаемост на въпросния състав ще бъде зависимата променлива Y, докато независимата променлива X ще бъде премията за пазарен риск.
Допълнителни променливи като пазарната капитализация на запасите, коефициентите на оценка и скорошната възвръщаемост могат да бъдат добавени към модела на CAPM, за да получите по-добри оценки за възвръщаемостта. Тези допълнителни фактори са известни като фама-френски фактори, кръстени на професорите, разработили модела на множествена линейна регресия, за да обяснят по-добре възвръщаемостта на активите.
