Modelo multivariado

¿Qué es el modelo multivariado?

El modelo multivariado es una herramienta estadística popular que utiliza múltiples variables para pronosticar posibles resultados. Los analistas de investigación utilizan modelos multivariados para pronosticar los resultados de las inversiones en diferentes escenarios a fin de comprender la exposición que tiene una cartera a riesgos particulares. Esto permite a los gestores de cartera mitigar mejor los riesgos identificados a través del análisis de modelos multivariados.

Comprender el modelo multivariante

Los modelos multivariados ayudan en la toma de decisiones al permitir que el usuario pruebe los diferentes escenarios y su probable impacto. La simulación de Monte Carlo es un modelo multivariado ampliamente utilizado que crea una distribución de probabilidad que ayuda a definir un rango de posibles resultados de inversión. Los modelos multivariantes se utilizan en muchos campos de las finanzas.

Por ejemplo, una inversión en particular se puede ejecutar a través de un análisis de escenarios en un modelo multivariante para ver cómo afectará el rendimiento de la cartera completa en diferentes situaciones de mercado, como un período de alta inflación o bajas tasas de interés. Este mismo enfoque se puede utilizar para evaluar el rendimiento probable de una empresa, valorar las opciones sobre acciones e incluso evaluar nuevas ideas de productos. A medida que se agregan puntos de datos firmes al modelo, como los datos de ventas en la misma tienda que se publican antes de las ganancias, aumenta la confianza en el modelo y sus rangos previstos.

Consideraciones Especiales

Las compañías de seguros son usuarias de modelos multivariados. El precio de una póliza de seguro se basa en la probabilidad de tener que pagar una reclamación. Dados solo unos pocos puntos de datos, como la edad del solicitante y la dirección de la casa, las aseguradoras pueden agregar eso a un modelo multivariante que se extrae de bases de datos adicionales que pueden reducir la estrategia de fijación de precios de la póliza adecuada. El modelo en sí se completará con puntos de datos confirmados (edad, sexo, estado de salud actual, otras pólizas propias, etc.) y variables refinadas (ingreso regional promedio, esperanza de vida regional promedio, etc.) para asignar resultados previstos que se utilizarán para precio de la póliza.

Ventajas y desventajas del modelado multivariado

La ventaja del modelado multivariante es que proporciona escenarios hipotéticos más detallados para que los tomen decisiones. Por ejemplo, es probable que la inversión A tenga un precio futuro dentro de este rango, dadas estas variables. A medida que se introducen datos más sólidos en el modelo, el rango predictivo se vuelve más estrecho y crece la confianza en las predicciones. Sin embargo, como con cualquier modelo, los datos que salen son tan buenos como los datos que entran.

También existe el riesgo de que los eventos del cisne negro dejen el modelo sin sentido, incluso si los conjuntos de datos y las variables que se utilizan son buenos. Esta es, por supuesto, la razón por la cual los modelos en sí mismos no están a cargo del comercio. Las predicciones de los modelos multivariados son simplemente otra fuente de información en la que pueden pensar quienes toman las decisiones finales.

Reflejos

• Eventos de cisne negro que hacen que el modelo no tenga sentido incluso si los conjuntos de datos y las variables que se utilizan son buenos.

• Un modelo multivariante es una herramienta estadística que utiliza múltiples variables para pronosticar resultados.

• Las compañías de seguros suelen utilizar modelos multivariantes para determinar la probabilidad de tener que pagar siniestros.

• Un ejemplo es una simulación de Monte Carlo que presenta un rango de posibles resultados utilizando una distribución de probabilidad.