Многовариантная модель
Что такое многомерная модель?
Многомерная модель — популярный статистический инструмент, который использует несколько переменных для прогнозирования возможных результатов. Аналитики-исследователи используют многомерные модели для прогнозирования результатов инвестиций в различных сценариях, чтобы понять подверженность портфеля определенным рискам. Это позволяет управляющим портфелем лучше снижать риски, выявленные с помощью многомерного анализа моделирования.
Ключевые выводы
- Многомерная модель — это статистический инструмент, который использует несколько переменных для прогнозирования результатов.
- Одним из примеров является моделирование методом Монте-Карло, которое представляет ряд возможных результатов с использованием распределения вероятностей.
- События черного лебедя делают модель бессмысленной, даже если используемые наборы данных и переменные хороши.
- Страховые компании часто используют многомерные модели для определения вероятности выплаты требований.
Понимание многомерной модели
Многовариантные модели помогают принимать решения, позволяя пользователю тестировать различные сценарии и их возможное влияние. Моделирование методом Монте — Карло широко используется многомерная модель, которая создает распределение вероятностей, которое помогает определить диапазон возможных результатов инвестиций. Многомерные модели используются во многих сферах финансов.
Например, конкретная инвестиция может быть проведена с помощью сценарного анализа в многомерной модели, чтобы увидеть, как она повлияет на доходность всего портфеля в различных рыночных ситуациях, таких как период высокой инфляции или низких процентных ставок. Этот же подход можно использовать для оценки вероятных результатов деятельности компании, оценки опционов на акции и даже оценки новых продуктовых идей. По мере того как в модель добавляются данные о компаниях, например, данные о продажах в одном магазине, публикуемые до получения прибыли, доверие к модели и ее прогнозируемым диапазонам возрастают.
Особые соображения
Страховые компании используют многомерные модели. Стоимость страхового полиса зависит от вероятности выплаты страхового возмещения. Учитывая всего несколько точек данных, таких как возраст заявителя и домашний адрес, страховщики могут добавить это в многомерную модель, которая извлекается из дополнительных баз данных, которые могут сузить подходящую стратегию ценообразования. Сама модель будет заполнена подтвержденными точками данных (возраст, пол, текущее состояние здоровья, другие принадлежащие политике и т. Д.) И уточненными переменными (средний региональный доход, средняя продолжительность жизни в регионе и т. Д.), Чтобы назначить прогнозируемые результаты, которые будут использоваться для цена полиса.
Преимущества и недостатки многомерного моделирования
Преимущество многомерного моделирования заключается в том, что оно предоставляет более подробные сценарии «что, если» для рассмотрения лицами, принимающими решения. Например, инвестиция A, вероятно, будет иметь будущую цену в этом диапазоне с учетом этих переменных. По мере того, как в модель вводится все больше достоверных данных, диапазон прогнозов становится более узким, и доверие к прогнозам растет. Однако, как и в любой модели, качество получаемых данных зависит от их качества.
Также существует риск того, что события « черный лебедь» сделают модель бессмысленной, даже если используемые наборы данных и переменные хороши. Это, конечно, причина, по которой сами модели не отвечают за торговлю. Прогнозы многомерных моделей — это просто еще один источник информации, о котором следует подумать лицам, принимающим окончательные решения.