نموذج متعدد المتغيرات
ما هو النموذج متعدد المتغيرات؟
النموذج متعدد المتغيرات هو أداة إحصائية شائعة تستخدم متغيرات متعددة للتنبؤ بالنتائج المحتملة. يستخدم محللو الأبحاث نماذج متعددة المتغيرات للتنبؤ بنتائج الاستثمار في سيناريوهات مختلفة من أجل فهم التعرض الذي تتعرض له المحفظة لمخاطر معينة. يتيح ذلك لمديري المحافظ التخفيف بشكل أفضل من المخاطر المحددة من خلال تحليل النمذجة متعددة المتغيرات.
فهم النموذج متعدد المتغيرات
تساعد النماذج متعددة المتغيرات في اتخاذ القرار من خلال السماح للمستخدم باختبار السيناريوهات المختلفة وتأثيرها المحتمل. محاكاة مونت كارلو هي نموذج متعدد المتغيرات يستخدم على نطاق واسع ويخلق توزيعًا احتماليًا يساعد في تحديد مجموعة من نتائج الاستثمار المحتملة. تستخدم النماذج متعددة المتغيرات في العديد من مجالات التمويل.
على سبيل المثال ، يمكن تشغيل استثمار معين من خلال تحليل السيناريو في نموذج متعدد المتغيرات لمعرفة كيف سيؤثر على عائد المحفظة بالكامل في مواقف السوق المختلفة ، مثل فترة التضخم المرتفع أو معدلات الفائدة المنخفضة. يمكن استخدام هذا النهج نفسه لتقييم الأداء المحتمل للشركة ، وقيمة خيارات الأسهم ، وحتى تقييم أفكار المنتجات الجديدة. مع إضافة نقاط بيانات الشركة إلى النموذج ، مثل بيانات مبيعات المتجر نفسه التي يتم إصدارها قبل الأرباح ، تزداد الثقة في النموذج ونطاقاته المتوقعة.
إعتبارات خاصة
شركات التأمين هي مستخدمين لنماذج متعددة المتغيرات. يعتمد تسعير بوليصة التأمين على احتمال الاضطرار إلى دفع مطالبة. بالنظر إلى عدد قليل من نقاط البيانات ، مثل عمر مقدم الطلب وعنوان المنزل ، يمكن لشركات التأمين إضافة ذلك إلى نموذج متعدد المتغيرات يسحب من قواعد البيانات الإضافية التي يمكن أن تضيق نطاق استراتيجية تسعير السياسة المناسبة. سيتم ملء النموذج نفسه بنقاط البيانات المؤكدة (العمر ، والجنس ، والحالة الصحية الحالية ، والسياسات الأخرى المملوكة ، وما إلى ذلك) والمتغيرات المصقولة (متوسط الدخل الإقليمي ، ومتوسط العمر الإقليمي ، وما إلى ذلك) لتعيين النتائج المتوقعة التي سيتم استخدامها سعر السياسة.
مزايا وعيوب النمذجة متعددة المتغيرات
تتمثل ميزة النمذجة متعددة المتغيرات في أنها توفر سيناريوهات "ماذا لو" أكثر تفصيلاً لصانعي القرار للنظر فيها. على سبيل المثال ، من المحتمل أن يكون للاستثمار "أ" سعر مستقبلي ضمن هذا النطاق ، بالنظر إلى هذه المتغيرات. مع إدخال بيانات أكثر صلابة في النموذج ، يصبح النطاق التنبئي أكثر إحكامًا ، وتزداد الثقة في التنبؤات. ومع ذلك ، كما هو الحال مع أي نموذج ، فإن البيانات الصادرة تكون جيدة فقط مثل البيانات الواردة.
هناك أيضًا خطر حدوث أحداث البجعة السوداء التي تجعل النموذج بلا معنى حتى لو كانت مجموعات البيانات والمتغيرات المستخدمة جيدة. وهذا بالطبع هو سبب عدم تكليف النماذج نفسها بالمسؤولية عن التداول. إن تنبؤات النماذج متعددة المتغيرات هي ببساطة مصدر آخر للمعلومات يجب على صانعي القرار النهائيين التفكير فيه.
يسلط الضوء
أحداث البجعة السوداء تجعل النموذج بلا معنى حتى لو كانت مجموعات البيانات والمتغيرات المستخدمة جيدة.
النموذج متعدد المتغيرات هو أداة إحصائية تستخدم متغيرات متعددة للتنبؤ بالنتائج.
غالبًا ما تستخدم شركات التأمين نماذج متعددة المتغيرات لتحديد احتمالية الاضطرار إلى دفع المطالبات.
أحد الأمثلة هو محاكاة مونت كارلو التي تقدم مجموعة من النتائج المحتملة باستخدام توزيع الاحتمالات.
