多変量モデル

##多変量モデルとは何ですか？

多変量モデルは、複数の変数を使用して考えられる結果を予測する一般的な統計ツールです。リサーチアナリストは、ポートフォリオが特定のリスクにさらされていることを理解するために、多変量モデルを使用してさまざまなシナリオでの投資結果を予測します。これにより、ポートフォリオマネージャーは、多変量モデリング分析を通じて特定されたリスクをより適切に軽減できます。

##多変量モデルを理解する

多変量モデルは、ユーザーがさまざまなシナリオとその予想される影響をテストできるようにすることで、意思決定を支援します。モンテカルロシミュレーションは、広く使用されている多変量モデルであり、可能な投資結果の範囲を定義するのに役立つ確率分布を作成します。多変量モデルは、金融の多くの分野で使用されています。

たとえば、特定の投資を多変量モデルのシナリオ分析で実行して、高インフレや低金利の期間など、さまざまな市場状況でポートフォリオ全体の収益にどのように影響するかを確認できます。これと同じアプローチを使用して、企業の業績の可能性を評価し、ストックオプションを評価し、さらには新製品のアイデアを評価することもできます。既存店売上高データが収益の前にリリースされるなど、確固たるデータポイントがモデルに追加されると、モデルとその予測範囲の信頼性が高まります。

##特別な考慮事項

保険会社は多変量モデルのユーザーです。保険証券の価格設定は、保険金を支払わなければならない確率に基づいています。申請者の年齢や自宅の住所など、わずかなデータポイントしか与えられない場合、保険会社はそれを多変量モデルに追加して、適切なポリシー価格戦略を絞り込むことができる追加のデータベースから取得できます。モデル自体には、確認済みのデータポイント（年齢、性別、現在の健康状態、その他の所有ポリシーなど）と洗練された変数（平均地域収入、平均地域寿命など）が入力され、次の目的で使用される予測結果が割り当てられます。ポリシーの価格を設定します。

##多変量モデリングの長所と短所

多変量モデリングの利点は、意思決定者が検討するためのより詳細な「whatif」シナリオを提供することです。たとえば、これらの変数を考えると、投資Aの将来の価格はこの範囲内になる可能性があります。より多くの堅実なデータがモデルに入力されると、予測範囲が狭くなり、予測の信頼性が高まります。ただし、他のモデルと同様に、出てくるデータは入ってくるデータと同じくらい良いだけです。

ブラックスワンイベントによってモデルが無意味になるリスクもあります。もちろん、これがモデル自体が取引を担当しない理由です。多変量モデルの予測は、最終的な意思決定者が考えるための単なる別の情報源です。

##ハイライト

-使用されているデータセットと変数が適切であっても、モデルを無意味にするブラックスワンイベント。

-多変量モデルは、複数の変数を使用して結果を予測する統計ツールです。

-保険会社は、多変量モデルを使用して、保険金を支払わなければならない確率を決定することがよくあります。

-1つの例は、確率分布を使用して可能な結果の範囲を提示するモンテカルロシミュレーションです。