Modelo multivariante
El modelo multivariante es una herramienta estadística popular que utiliza múltiples variables para pronosticar posibles resultados. Los analistas de investigación utilizan modelos multivariados para pronosticar resultados de inversión en diferentes escenarios con el fin de comprender la exposición que tiene una cartera a riesgos particulares. Esto permite a los gerentes de cartera mitigar mejor los riesgos identificados a través del análisis de modelado multivariado. La simulación de Monte Carlo es un modelo multivariado ampliamente utilizado que crea una distribución de probabilidad que ayuda a definir un rango de posibles resultados de inversión. Los modelos multivariados se utilizan en muchos campos de las finanzas.
Comprensión del modelo multivariante
Los modelos multivariados ayudan con la toma de decisiones al permitir al usuario probar los diferentes escenarios y su probable impacto. Por ejemplo, una inversión particular puede ejecutarse a través del análisis de escenarios en un modelo multivariado para ver cómo impactará el rendimiento total de la cartera en diferentes situaciones del mercado, como un período de alta inflación o bajas tasas de interés. Este mismo enfoque se puede utilizar para evaluar el rendimiento probable de una empresa, valorar las opciones sobre acciones e incluso evaluar nuevas ideas de productos. A medida que se agregan puntos de datos firmes al modelo, como los datos de ventas de la misma tienda que se publican antes de las ganancias, aumenta la confianza en el modelo y sus rangos previstos.
Modelos multivariados y la industria de seguros
Las compañías de seguros son usuarios de modelos multivariados. El precio de una póliza de seguro se basa en la probabilidad de tener que pagar un reclamo. Teniendo en cuenta solo unos pocos puntos de datos, como la edad del solicitante y la dirección de su domicilio, las aseguradoras pueden agregar eso a un modelo multivariado que extrae de bases de datos adicionales que pueden reducir la estrategia de fijación de precios de la política adecuada. El modelo en sí se completará con puntos de datos confirmados (edad, sexo, estado de salud actual, otras políticas propias, etc.) y variables refinadas (ingreso regional promedio, promedio de vida regional, etc.) para asignar resultados pronosticados que se utilizarán para Poner precio a la política.
Fortalezas y debilidades del modelado multivariante
La ventaja del modelado multivariante es que proporciona escenarios más detallados de "qué pasaría si" para que los tomadores de decisiones lo consideren. Por ejemplo, es probable que la inversión A tenga un precio futuro dentro de este rango, dadas estas variables. A medida que se incorporan datos más sólidos al modelo, el rango predictivo se vuelve más estricto y aumenta la confianza en las predicciones. Sin embargo, como con cualquier modelo, los datos que salen son tan buenos como los que entran. También existe el riesgo de que los eventos de cisne negro hagan que el modelo no tenga sentido, incluso si los conjuntos de datos y las variables que se utilizan son buenos. Por supuesto, esta es la razón por la cual los modelos en sí no se encargan del comercio. Las predicciones de los modelos multivariados son simplemente otra fuente de información sobre la que deben pensar los responsables de la toma de decisiones.
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