Regressione
Che cos'è la regressione?
La regressione è un metodo statistico utilizzato nella finanza, negli investimenti e in altre discipline che tenta di determinare la forza e il carattere della relazione tra una variabile dipendente (di solito indicata con Y) e una serie di altre variabili (note come variabili indipendenti).
La regressione aiuta i gestori finanziari e degli investimenti a valutare le attività e comprendere le relazioni tra variabili, come i prezzi delle materie prime e le azioni delle aziende che trattano tali materie prime.
Spiegazione della regressione
I due tipi fondamentali di regressione sono la regressione lineare semplice e la regressione lineare multipla, sebbene esistano metodi di regressione non lineare per dati e analisi più complicati. La regressione lineare semplice utilizza una variabile indipendente per spiegare o prevedere il risultato della variabile dipendente Y, mentre la regressione lineare multipla utilizza due o più variabili indipendenti per prevedere il risultato.
La regressione può aiutare i professionisti della finanza e degli investimenti, nonché i professionisti di altre attività. La regressione può anche aiutare a prevedere le vendite di un'azienda in base a condizioni meteorologiche, vendite precedenti, crescita del PIL o altri tipi di condizioni. Il capital asset pricing model (CAPM) è un modello di regressione spesso utilizzato in finanza per valutare gli asset e scoprire i costi del capitale.
La forma generale di ogni tipo di regressione è:
Regressione lineare semplice: Y = a + bX + u
Regressione lineare multipla: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + ... + bt Xt + te
Dove:
Y = la variabile che stai cercando di prevedere (variabile dipendente).
X = la variabile che stai usando per prevedere Y (variabile indipendente).
a = l'intercettazione.
b = la pendenza.
u = il residuo di regressione.
Esistono due tipi fondamentali di regressione: regressione lineare semplice e regressione lineare multipla .
La regressione prende un gruppo di variabili casuali,. ritenute predittive di Y, e cerca di trovare una relazione matematica tra di esse. Questa relazione è in genere sotto forma di una linea retta (regressione lineare) che approssima al meglio tutti i singoli punti dati. Nella regressione multipla, le variabili separate vengono differenziate utilizzando pedici.
Un esempio reale di come viene utilizzata l'analisi di regressione
La regressione viene spesso utilizzata per determinare quanti fattori specifici come il prezzo di una merce, i tassi di interesse, particolari industrie o settori influenzano il movimento dei prezzi di un bene. Il suddetto CAPM si basa sulla regressione ed è utilizzato per proiettare i rendimenti attesi per le azioni e per generare costi di capitale. I rendimenti di un titolo vengono regrediti rispetto ai rendimenti di un indice più ampio, come l'S&P 500, per generare un beta per il particolare titolo.
Beta è il rischio del titolo in relazione al mercato o all'indice e si riflette come pendenza nel modello CAPM. Il rendimento del titolo in questione sarebbe la variabile dipendente Y, mentre la variabile indipendente X sarebbe il premio per il rischio di mercato.
Ulteriori variabili come la capitalizzazione di mercato di un'azione, i rapporti di valutazione e i rendimenti recenti possono essere aggiunti al modello CAPM per ottenere stime migliori per i rendimenti. Questi fattori aggiuntivi sono noti come fattori Fama-francesi, dal nome dei professori che hanno sviluppato il modello di regressione lineare multipla per spiegare meglio i rendimenti degli asset.
Mette in risalto
La regressione può aiutare i professionisti della finanza e degli investimenti, nonché i professionisti di altre attività.
La regressione aiuta i gestori finanziari e di investimento a valutare le risorse e comprendere le relazioni tra le variabili
