多元模型：它是什么，它的工作原理，优点和缺点

什么是多元模型？

多元模型是一种流行的统计工具，它使用多个变量来预测可能的结果。研究分析师使用多元模型在不同情况下预测投资成果，以了解投资组合对特定风险的接触。这允许投资组合经理通过多变量建模分析更好地减轻风险。

了解多元模型

多元模型通过允许用户测试不同方案及其可能的影响来有助于决策。这蒙特卡洛模拟是一种广泛使用的多元模型，可创建一个概率分布这有助于定义一系列可能的投资成果。多元模型用于许多金融领域。

例如，可以通过多元模型中的方案分析进行特定的投资，以查看它将如何影响不同市场情况下的整个投资组合回报，例如高通货膨胀或低利率的时期。同样的方法可以用来评估公司的可能性，价值股票期权，甚至评估新产品的想法。随着公司数据点添加到模型，例如同店销售数据在收益之前发布，对模型的信心及其预测范围增加。

特殊考虑

保险公司是多元模型的用户。保险单的定价是基于必须支付索赔的可能性。只有几个数据点，例如申请人的年龄和家庭住址，保险公司可以将其添加到一个多元模型中，该模型从可以缩小适当策略定价策略的其他数据库中提取。该模型本身将带有已确认的数据点（年龄，性别，当前的健康状况，拥有的其他政策等）以及精制变量（平均区域收入，平均区域寿命等），以分配将用于定价该政策的预测结果。

多元建模的优势和缺点

多元建模的优点在于，它为决策者提供了更详细的“如果”方案。例如，鉴于这些变量，投资A可能在此范围内具有未来价格。随着将更多的固体数据放入模型中，预测范围变得更加紧密，并且对预测的信心也会增长。但是，与任何模型一样，出现的数据仅与数据所输入一样好。

也有黑天鹅即使使用的数据集和变量是好的，也会使模型毫无意义地呈现模型的事件。当然，这是为什么模型本身不负责交易的原因。多元模型的预测只是最终决策者要考虑的另一个信息来源。