Non linearità
Che cos'è la non linearità ?
La non linearità è un termine utilizzato in statistica per descrivere una situazione in cui non esiste una relazione retta o diretta tra una variabile indipendente e una variabile dipendente. In una relazione non lineare, i cambiamenti nell'output non cambiano in proporzione diretta ai cambiamenti in nessuno degli input.
Mentre una relazione lineare crea una linea retta quando viene tracciata su un grafico, una relazione non lineare non crea una linea retta ma crea invece una curva. Alcuni investimenti, come le opzioni, presentano elevati livelli di non linearità e richiedono agli investitori di prestare particolare attenzione alle numerose variabili che potrebbero influire sul ritorno sull'investimento (ROI).
Capire la non linearitÃ
La non linearità è un problema comune quando si esaminano le relazioni di causa ed effetto. Tali istanze richiedono modelli complessi e test di ipotesi per offrire spiegazioni di eventi non lineari. La non linearità senza spiegazione può portare a risultati casuali e irregolari.
Nell'investire, possiamo vedere esempi di non linearità in alcune classi di investimento. Le opzioni, ad esempio, sono derivate non lineari perché le modifiche nelle variabili di input associate alle opzioni non determinano modifiche proporzionali nell'output. Gli investimenti con elevata non linearità possono apparire più caotici o imprevedibili.
Gli investitori che includono derivati non lineari nel proprio portafoglio dovranno utilizzare simulazioni di prezzo diverse per stimare il profilo di rischio dei propri investimenti rispetto a quanto farebbero per attività lineari come azioni o contratti futures. Ad esempio, i trader di opzioni guarderanno ai loro " greci " come delta,. gamma e theta. Queste valutazioni possono aiutare gli investitori a gestire il loro rischio e aiutare a cronometrare i punti di entrata e di uscita delle loro operazioni.
Non linearità e linearitÃ
Contrariamente a una relazione non lineare, una relazione lineare si riferisce a una situazione in cui esiste una correlazione diretta tra una variabile indipendente e una variabile dipendente. Una modifica che interessa una variabile indipendente produrrà una modifica corrispondente nella variabile dipendente. Quando viene tracciata su un grafico, questa relazione lineare tra variabili indipendenti e dipendenti creerà una linea retta.
Supponiamo ad esempio che il management di un calzaturificio decida di aumentare la propria forza lavoro (la variabile indipendente in questo scenario) del 10%. Se la forza lavoro e la produzione dell'azienda (la variabile dipendente) hanno una particolare relazione lineare, il management dovrebbe aspettarsi di vedere un corrispondente aumento del 10% nella produzione di scarpe.
Non linearità e opzioni
Le molteplici variabili che possono influire sul rendimento di un investimento in opzioni rendono le opzioni un esempio di investimento con elevata non linearità . Quando si negoziano opzioni, gli investitori possono avere molte variabili da considerare, come il prezzo dell'attività sottostante, la volatilità implicita, il tempo alla scadenza e il tasso di interesse attuale.
Per gli investimenti con un elevato grado di linearità , gli investitori utilizzano generalmente una tecnica standard di valore a rischio per stimare l'importo della perdita potenziale che l'investimento potrebbe subire in un determinato periodo di tempo. Tuttavia, l'utilizzo di una tecnica standard di valore a rischio non è generalmente sufficiente per le opzioni a causa del loro più elevato grado di non linearità .
Invece, gli investitori in opzioni potrebbero utilizzare una tecnica più avanzata, come una simulazione Monte Carlo, che consente all'investitore di modellare un'ampia varietà di variabili con parametri diversi per valutare possibili rendimenti e rischi dell'investimento.
Considerazioni speciali
regressione non lineare è una forma comune di analisi di regressione utilizzata nel settore finanziario per modellare dati non lineari rispetto a variabili indipendenti nel tentativo di spiegare la loro relazione. Sebbene i parametri del modello siano non lineari, la regressione non lineare può adattare i dati utilizzando metodi di approssimazioni successive per offrire risultati esplicativi.
I modelli di regressione non lineare sono più complicati da creare rispetto ai modelli lineari perché spesso richiedono molti tentativi ed errori per definire gli output. Tuttavia, possono essere strumenti preziosi per gli investitori che stanno tentando di determinare i potenziali rischi associati ai loro investimenti in base a diverse variabili.
Mette in risalto
Gli investitori di classi di attività che mostrano un elevato livello di non linearità utilizzeranno spesso sofisticate tecniche di modellazione per stimare l'importo della perdita potenziale o del guadagno che il loro investimento potrebbe subire in un determinato periodo di tempo.
Alcune classi di investimento, come le opzioni, mostrano un elevato grado di non linearità , che può far sembrare questi investimenti più caotici.
La non linearità è un termine matematico che descrive una situazione in cui la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente non è prevedibile da una retta.
