Multivariates Modell

Was ist das multivariate Modell?

Das multivariate Modell ist ein beliebtes statistisches Tool, das mehrere Variablen verwendet, um mögliche Ergebnisse vorherzusagen. Research-Analysten verwenden multivariate Modelle, um Anlageergebnisse in verschiedenen Szenarien zu prognostizieren, um zu verstehen, wie stark ein Portfolio bestimmten Risiken ausgesetzt ist. Dies ermöglicht es Portfoliomanagern, die durch die multivariate Modellanalyse identifizierten Risiken besser zu mindern.

Das multivariate Modell verstehen

Multivariate Modelle helfen bei der Entscheidungsfindung, indem sie es dem Benutzer ermöglichen, die verschiedenen Szenarien und ihre wahrscheinlichen Auswirkungen zu testen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein weit verbreitetes multivariates Modell, das eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellt , die hilft, eine Reihe möglicher Anlageergebnisse zu definieren. Multivariate Modelle werden in vielen Bereichen der Finanzwirtschaft eingesetzt.

Beispielsweise kann eine bestimmte Investition in einem multivariaten Modell einer Szenarioanalyse unterzogen werden, um zu sehen, wie sie sich in verschiedenen Marktsituationen auf die Gesamtportfoliorendite auswirkt, z. B. in Zeiten hoher Inflation oder niedriger Zinssätze. Derselbe Ansatz kann verwendet werden, um die wahrscheinliche Leistung eines Unternehmens zu bewerten, Aktienoptionen zu bewerten und sogar neue Produktideen zu bewerten. Wenn dem Modell feste Datenpunkte hinzugefügt werden, wie z. B. Verkaufsdaten im selben Geschäft,. die vor den Gewinnen veröffentlicht werden, steigt das Vertrauen in das Modell und seine prognostizierten Reichweiten.

Besondere Überlegungen

Versicherungsunternehmen sind Anwender multivariater Modelle. Die Preisgestaltung einer Versicherung richtet sich nach der Wahrscheinlichkeit, einen Schaden auszahlen zu müssen. Ausgehend von nur wenigen Datenpunkten, wie dem Alter des Antragstellers und der Wohnadresse, können Versicherer diese in ein multivariates Modell einfügen, das auf zusätzliche Datenbanken zurückgreift, die die geeignete Preisstrategie für Policen eingrenzen können. Das Modell selbst wird mit bestätigten Datenpunkten (Alter, Geschlecht, aktueller Gesundheitszustand, andere Policen im Besitz usw.) und verfeinerten Variablen (durchschnittliches regionales Einkommen, durchschnittliche regionale Lebensdauer usw.) gefüllt, um vorhergesagte Ergebnisse zuzuweisen, die verwendet werden Preis der Politik.

Vor- und Nachteile der multivariaten Modellierung

Der Vorteil der multivariaten Modellierung besteht darin, dass sie detailliertere „Was-wäre-wenn“-Szenarien für Entscheidungsträger bereitstellt. Zum Beispiel wird Investition A angesichts dieser Variablen wahrscheinlich einen zukünftigen Preis innerhalb dieser Spanne haben. Je mehr solide Daten in das Modell eingegeben werden, desto enger wird der Vorhersagebereich, und das Vertrauen in die Vorhersagen wächst. Wie bei jedem Modell sind die ausgegebenen Daten jedoch nur so gut wie die eingehenden Daten.

Es besteht auch die Gefahr, dass Black Swan -Ereignisse das Modell bedeutungslos machen, selbst wenn die verwendeten Datensätze und Variablen gut sind. Das ist natürlich der Grund, warum die Modelle selbst nicht mit dem Handel beauftragt werden. Die Vorhersagen multivariater Modelle sind einfach eine weitere Informationsquelle, über die die letztendlichen Entscheidungsträger nachdenken sollten.

Höhepunkte

• Black-Swan-Ereignisse, die das Modell bedeutungslos machen, selbst wenn die verwendeten Datensätze und Variablen gut sind.

• Ein multivariates Modell ist ein statistisches Instrument, das mehrere Variablen verwendet, um Ergebnisse vorherzusagen.

• Versicherungsunternehmen verwenden häufig multivariate Modelle, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, Schadensfälle auszahlen zu müssen.

• Ein Beispiel ist eine Monte-Carlo-Simulation, die eine Reihe möglicher Ergebnisse unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung darstellt.