Definición de regresión

¿Qué es la regresión?

La regresión es una medida estadística utilizada en finanzas, inversiones y otras disciplinas que intenta determinar la fuerza de la relación entre una variable dependiente (generalmente denotada por Y) y una serie de otras variables cambiantes (conocidas como variables independientes).

La regresión ayuda a los gerentes de inversiones y financieros a valorar los activos y comprender las relaciones entre las variables, como los precios de los productos básicos y las acciones de las empresas que se ocupan de esos productos.

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Regresión

Regresión explicada

Los dos tipos básicos de regresión son la regresión lineal y la regresión lineal múltiple, aunque existen métodos de regresión no lineal para datos y análisis más complicados. La regresión lineal usa una variable independiente para explicar o predecir el resultado de la variable dependiente Y, mientras que la regresión múltiple usa dos o más variables independientes para predecir el resultado.

La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otras empresas. La regresión también puede ayudar a predecir las ventas de una empresa en función del clima, las ventas anteriores, el crecimiento del PIB u otros tipos de condiciones. El modelo de fijación de precios de activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión de uso frecuente en las finanzas para fijar precios de activos y descubrir costos de capital.

La forma general de cada tipo de regresión es:

• Regresión lineal: Y = a + bX + u
• Regresión múltiple: Y = a + b ₁ X ₁ ⁺ b ₂ X ₂ + b ₃ X ₃ + ... + b _t X _t + u

Dónde:

• Y = la variable que está intentando predecir (variable dependiente).
• X = la variable que está utilizando para predecir Y (variable independiente).
• a = la intersección.
• b = la pendiente.
• u = la regresión residual.

Hay dos tipos básicos de regresión: regresión lineal y regresión lineal múltiple.

La regresión toma un grupo de variables aleatorias, que se cree que predicen Y, y trata de encontrar una relación matemática entre ellas. Esta relación generalmente tiene la forma de una línea recta (regresión lineal) que se aproxima mejor a todos los puntos de datos individuales. En la regresión múltiple, las variables separadas se diferencian mediante el uso de números con subíndices.

Para llevar clave

• La regresión ayuda a los gerentes de inversiones y financieros a valorar los activos y comprender las relaciones entre variables
• La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otras empresas.

Un ejemplo del mundo real de cómo se utiliza el análisis de regresión

La regresión se usa a menudo para determinar cuántos factores específicos, como el precio de un producto, las tasas de interés, industrias o sectores particulares influyen en el movimiento de precios de un activo. El CAPM mencionado anteriormente se basa en la regresión y se utiliza para proyectar los rendimientos esperados de las existencias y generar costos de capital. Los retornos de una acción se regresan contra los retornos de un índice más amplio, como el S&P 500, para generar una beta para la acción en particular.

Beta es el riesgo de la acción en relación con el mercado o el índice y se refleja como la pendiente en el modelo CAPM. El rendimiento esperado de la acción en cuestión sería la variable dependiente Y, mientras que la variable independiente X sería la prima de riesgo de mercado.

Se pueden agregar variables adicionales, como la capitalización de mercado de una acción, los índices de valoración y los rendimientos recientes al modelo CAPM para obtener mejores estimaciones de los rendimientos. Estos factores adicionales se conocen como los factores Fama-French, nombrados en honor a los profesores que desarrollaron el modelo de regresión lineal múltiple para explicar mejor los rendimientos de los activos.

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