โมเดลหลายตัวแปร: มันคืออะไรวิธีการทำงานข้อดีและข้อเสีย

โมเดลหลายตัวแปรคืออะไร?

โมเดลหลายตัวแปรเป็นเครื่องมือทางสถิติยอดนิยมที่ใช้ตัวแปรหลายตัวเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ นักวิเคราะห์การวิจัยใช้แบบจำลองหลายตัวแปรเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์การลงทุนในสถานการณ์ที่แตกต่างกันเพื่อทำความเข้าใจกับการเปิดรับที่พอร์ตโฟลิโอมีความเสี่ยงเป็นพิเศษ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอสามารถลดความเสี่ยงที่ระบุได้ดีขึ้นผ่านการวิเคราะห์การสร้างแบบจำลองหลายตัวแปร

ทำความเข้าใจกับแบบจำลองหลายตัวแปร

โมเดลหลายตัวแปรช่วยในการตัดสินใจโดยอนุญาตให้ผู้ใช้ทดสอบสถานการณ์ที่แตกต่างและผลกระทบที่น่าจะเป็น ที่การจำลอง Monte Carloเป็นรุ่นหลายตัวแปรที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งสร้างไฟล์การกระจายความน่าจะเป็นที่ช่วยกำหนดผลการลงทุนที่เป็นไปได้ที่หลากหลาย โมเดลหลายตัวแปรใช้ในหลายสาขาการเงิน

ตัวอย่างเช่นการลงทุนเฉพาะสามารถดำเนินการผ่านการวิเคราะห์สถานการณ์ในรูปแบบหลายตัวแปรเพื่อดูว่ามันจะส่งผลกระทบต่อผลตอบแทนพอร์ตทั้งหมดในสถานการณ์ตลาดที่แตกต่างกันเช่นช่วงเวลาที่อัตราเงินเฟ้อสูงหรืออัตราดอกเบี้ยต่ำ วิธีการเดียวกันนี้สามารถใช้ในการประเมินประสิทธิภาพที่น่าจะเป็นของ บริษัท มูลค่าตัวเลือกหุ้นและแม้แต่ประเมินแนวคิดผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อมีการเพิ่มจุดข้อมูลของ บริษัท ลงในโมเดลเช่นยอดขายสาขาเดิม ๆข้อมูลที่ถูกปล่อยออกมาก่อนรายได้ความเชื่อมั่นในแบบจำลองและช่วงที่คาดการณ์เพิ่มขึ้น

ข้อพิจารณาพิเศษ

บริษัท ประกันภัยเป็นผู้ใช้รุ่นหลายตัวแปร การกำหนดราคาของกรมธรรม์ประกันภัยขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นที่จะต้องจ่ายค่าเรียกร้อง ได้รับเพียงไม่กี่จุดข้อมูลเช่นอายุของผู้สมัครและที่อยู่บ้านผู้ประกันตนสามารถเพิ่มสิ่งนั้นลงในรูปแบบหลายตัวแปรที่ดึงจากฐานข้อมูลเพิ่มเติมที่สามารถ จำกัด กลยุทธ์การกำหนดราคานโยบายที่เหมาะสม ตัวแบบเองจะถูกเติมด้วยจุดข้อมูลที่ได้รับการยืนยัน (อายุเพศสถานะสุขภาพปัจจุบันนโยบายอื่น ๆ ที่เป็นเจ้าของ ฯลฯ ) และตัวแปรที่ได้รับการปรับปรุง (รายได้เฉลี่ยในภูมิภาคอายุเฉลี่ยของภูมิภาค ฯลฯ ) เพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ซึ่งจะใช้ราคานโยบาย

ข้อดีและข้อเสียของการสร้างแบบจำลองหลายตัวแปร

ข้อได้เปรียบของการสร้างแบบจำลองหลายตัวแปรคือมันให้รายละเอียดเพิ่มเติมสถานการณ์“ เกิดอะไรขึ้น” สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจที่จะพิจารณา ตัวอย่างเช่นการลงทุน A มีแนวโน้มที่จะมีราคาในอนาคตภายในช่วงนี้เนื่องจากตัวแปรเหล่านี้ เมื่อมีการใส่ข้อมูลที่เป็นของแข็งมากขึ้นในแบบจำลองช่วงการทำนายจะเข้มงวดมากขึ้นและความมั่นใจในการทำนายก็เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับโมเดลใด ๆ ข้อมูลที่ออกมานั้นดีพอ ๆ กับข้อมูลที่เข้ามา

นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงหงส์ดำเหตุการณ์การแสดงผลโมเดลไม่มีความหมายแม้ว่าชุดข้อมูลและตัวแปรที่ใช้นั้นดี แน่นอนว่าทำไมโมเดลเองจึงไม่รับผิดชอบการซื้อขาย การคาดการณ์ของโมเดลหลายตัวแปรเป็นเพียงแหล่งข้อมูลอื่นสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจขั้นสุดท้ายที่จะคิด