Regresión

¿Qué es la regresión?

La regresión es un método estadístico utilizado en finanzas, inversiones y otras disciplinas que intenta determinar la fuerza y el carácter de la relación entre una variable dependiente (generalmente indicada por Y) y una serie de otras variables (conocidas como variables independientes).

La regresión ayuda a los administradores financieros y de inversiones a valorar los activos y comprender las relaciones entre las variables, como los precios de las materias primas y las acciones de las empresas que comercian con esas materias primas.

Explicación de la regresión

Los dos tipos básicos de regresión son la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple, aunque existen métodos de regresión no lineal para datos y análisis más complicados. La regresión lineal simple usa una variable independiente para explicar o predecir el resultado de la variable dependiente Y, mientras que la regresión lineal múltiple usa dos o más variables independientes para predecir el resultado.

La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otros negocios. La regresión también puede ayudar a predecir las ventas de una empresa en función del clima, las ventas anteriores, el crecimiento del PIB u otros tipos de condiciones. El modelo de fijación de precios de activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión de uso frecuente en finanzas para fijar el precio de los activos y descubrir los costos de capital.

La forma general de cada tipo de regresión es:

• Regresión lineal simple: Y = a + bX + u

• Regresión lineal múltiple: Y = a + b₁X₁ ⁺ b₂X₂ + b₃X₃ + ... + b_t X_t + tu

Dónde:

• Y = la variable que está tratando de predecir (variable dependiente).

• X = la variable que está utilizando para predecir Y (variable independiente).

• a = el intercepto.

• b = la pendiente.

• u = el residuo de la regresión.

Hay dos tipos básicos de regresión: regresión lineal simple y regresión lineal múltiple .

La regresión toma un grupo de variables aleatorias,. que se cree que predicen Y, e intenta encontrar una relación matemática entre ellas. Esta relación suele tener la forma de una línea recta (regresión lineal) que se aproxima mejor a todos los puntos de datos individuales. En la regresión múltiple, las variables separadas se diferencian mediante el uso de subíndices.

Un ejemplo del mundo real de cómo se utiliza el análisis de regresión

La regresión se usa a menudo para determinar cuántos factores específicos, como el precio de un producto básico, las tasas de interés, industrias o sectores particulares, influyen en el movimiento del precio de un activo. El CAPM antes mencionado se basa en regresión y se utiliza para proyectar los rendimientos esperados de las acciones y generar costos de capital. Los rendimientos de una acción se comparan con los rendimientos de un índice más amplio, como el S&P 500, para generar una beta para la acción en particular.

Beta es el riesgo de la acción en relación con el mercado o índice y se refleja como la pendiente en el modelo CAPM. El rendimiento de la acción en cuestión sería la variable dependiente Y, mientras que la variable independiente X sería la prima de riesgo de mercado.

Se pueden agregar al modelo CAPM variables adicionales, como la capitalización de mercado de una acción, los índices de valoración y los rendimientos recientes, para obtener mejores estimaciones de los rendimientos. Estos factores adicionales se conocen como factores de Fama-French, llamados así por los profesores que desarrollaron el modelo de regresión lineal múltiple para explicar mejor los rendimientos de los activos.

Reflejos

• La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otros negocios.

• La regresión ayuda a los administradores financieros y de inversiones a valorar los activos y comprender las relaciones entre las variables.