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Was ist Regression?
Regression ist eine statistische Methode, die in Finanzen, Investitionen und anderen Disziplinen verwendet wird und versucht, die Stärke und den Charakter der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (normalerweise mit Y bezeichnet) und einer Reihe anderer Variablen (bekannt als unabhängige Variablen) zu bestimmen.
Die Regression hilft Investment- und Finanzmanagern, Vermögenswerte zu bewerten und die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen, wie z. B. Rohstoffpreise und die Aktien von Unternehmen, die mit diesen Rohstoffen handeln.
Regression erklärt
Die zwei Grundtypen der Regression sind die einfache lineare Regression und die multiple lineare Regression, obwohl es nichtlineare Regressionsmethoden für kompliziertere Daten und Analysen gibt. Die einfache lineare Regression verwendet eine unabhängige Variable, um das Ergebnis der abhängigen Variablen Y zu erklären oder vorherzusagen, während die multiple lineare Regression zwei oder mehr unabhängige Variablen verwendet, um das Ergebnis vorherzusagen.
Regression kann Finanz- und Anlageexperten sowie Fachleuten in anderen Unternehmen helfen. Die Regression kann auch dabei helfen, den Umsatz eines Unternehmens basierend auf dem Wetter, früheren Umsätzen, dem BIP-Wachstum oder anderen Arten von Bedingungen vorherzusagen. Das Capital Asset Pricing Model (CAPM) ist ein häufig verwendetes Regressionsmodell im Finanzwesen, um Vermögenswerte zu bewerten und Kapitalkosten zu ermitteln.
Die allgemeine Form jeder Art von Regression ist:
Einfache lineare Regression: Y = a + bX + u
Mehrfache lineare Regression: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + ... + bt Xt + u
Wo:
Y = die Variable, die Sie vorherzusagen versuchen (abhängige Variable).
X = die Variable, die Sie verwenden, um Y vorherzusagen (unabhängige Variable).
a = der Schnittpunkt.
b = die Steigung.
u = das Regressionsresiduum.
Es gibt zwei grundlegende Arten der Regression: die einfache lineare Regression und die multiple lineare Regression .
Die Regression nimmt eine Gruppe von Zufallsvariablen,. von denen angenommen wird, dass sie Y vorhersagen, und versucht, eine mathematische Beziehung zwischen ihnen zu finden. Diese Beziehung hat typischerweise die Form einer geraden Linie (lineare Regression), die alle einzelnen Datenpunkte am besten annähert. Bei der multiplen Regression werden die einzelnen Variablen durch die Verwendung von Indizes unterschieden.
Ein reales Beispiel fĂĽr die Verwendung der Regressionsanalyse
Die Regression wird häufig verwendet, um zu bestimmen, wie viele spezifische Faktoren wie der Preis eines Rohstoffs, Zinssätze, bestimmte Branchen oder Sektoren die Preisbewegung eines Vermögenswerts beeinflussen. Das oben erwähnte CAPM basiert auf Regression und wird verwendet, um die erwarteten Renditen für Aktien zu prognostizieren und Kapitalkosten zu generieren. Die Renditen einer Aktie werden mit den Renditen eines breiteren Index wie dem S&P 500 regressiert, um ein Beta für die jeweilige Aktie zu generieren.
Beta ist das Risiko der Aktie in Bezug auf den Markt oder Index und spiegelt sich als Steigung im CAPM-Modell wider. Die Rendite für die betreffende Aktie wäre die abhängige Variable Y, während die unabhängige Variable X die Marktrisikoprämie wäre.
Zusätzliche Variablen wie die Marktkapitalisierung einer Aktie, Bewertungsverhältnisse und jüngste Renditen können dem CAPM-Modell hinzugefügt werden, um bessere Renditeschätzungen zu erhalten. Diese zusätzlichen Faktoren sind als Fama-French-Faktoren bekannt, benannt nach den Professoren, die das multiple lineare Regressionsmodell entwickelt haben, um Vermögensrenditen besser zu erklären.
Höhepunkte
Regression kann Finanz- und Anlagefachleuten sowie Fachleuten in anderen Unternehmen helfen.
Regression hilft Investment- und Finanzmanagern, Vermögenswerte zu bewerten und die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen
