다변수 모델

다변수 모델이란 무엇입니까?

다변수 모델은 가능한 결과를 예측하기 위해 여러 변수를 사용하는 인기 있는 통계 도구입니다. 연구 분석가는 포트폴리오가 특정 위험에 노출되는 것을 이해하기 위해 다변수 모델을 사용하여 다양한 시나리오에서 투자 결과를 예측합니다. 이를 통해 포트폴리오 관리자는 다변량 모델링 분석을 통해 식별된 위험을 더 잘 완화할 수 있습니다.

다변수 모델 이해하기

다변수 모델은 사용자가 다양한 시나리오와 가능한 영향을 테스트할 수 있도록 하여 의사 결정을 지원합니다. Monte Carlo 시뮬레이션 은 가능한 투자 결과의 범위를 정의하는 데 도움이 되는 확률 분포 를 생성하는 널리 사용되는 다변량 모델입니다 . 다변수 모델은 많은 금융 분야에서 사용됩니다.

예를 들어, 특정 투자는 다변수 모델의 시나리오 분석을 통해 실행되어 높은 인플레이션이나 저금리 기간과 같은 다양한 시장 상황에서 전체 포트폴리오 수익률에 어떤 영향을 미칠지 확인할 수 있습니다. 이와 동일한 접근 방식을 사용하여 회사의 예상 실적을 평가하고, 스톡 옵션 을 평가하고, 새로운 제품 아이디어를 평가할 수도 있습니다. 동일한 매장 판매 데이터가 수익 이전에 공개되는 것과 같은 확고한 데이터 요소가 모델에 추가되면 모델 의 신뢰도와 예측 범위가 증가합니다.

특별 고려 사항

보험 회사는 다변수 모델의 사용자입니다. 보험 증권의 가격은 청구 금액을 지불해야 할 확률에 따라 결정됩니다. 신청인의 나이와 집 주소와 같은 몇 가지 데이터 포인트만 주어지면 보험사는 적절한 정책 가격 책정 전략을 좁힐 수 있는 추가 데이터베이스에서 가져오는 다변수 모델에 이를 추가할 수 있습니다. 모델 자체는 확인된 데이터 포인트(나이, 성별, 현재 건강 상태, 기타 소유 정책 등)와 정제된 변수(평균 지역 소득, 평균 지역 수명 등)로 채워져 다음 작업에 사용될 예측 결과를 할당합니다. 가격 정책.

다변수 모델링의 장점과 단점

다변수 모델링의 장점은 의사 결정자가 고려할 보다 자세한 "가정" 시나리오를 제공한다는 것입니다. 예를 들어, 투자 A는 이러한 변수가 주어지면 이 범위 내의 미래 가격을 가질 가능성이 있습니다. 더 확실한 데이터가 모델에 입력될수록 예측 범위가 더 좁아지고 예측에 대한 신뢰도가 높아집니다. 그러나 모든 모델과 마찬가지로 나오는 데이터는 들어오는 데이터만큼만 좋습니다.

사용 중인 데이터 세트와 변수가 양호하더라도 블랙 스완 이벤트로 인해 모델이 무의미 해질 위험도 있습니다 . 물론 이것이 모델 자체가 거래를 담당하지 않는 이유입니다. 다변수 모델의 예측은 궁극적인 의사 결정자가 생각할 수 있는 정보의 또 다른 소스일 뿐입니다.

##하이라이트

• 사용 중인 데이터 세트와 변수가 양호하더라도 모델을 무의미하게 만드는 블랙 스완 이벤트.

• 다변수 모델은 결과를 예측하기 위해 여러 변수를 사용하는 통계 도구입니다.

• 보험 회사는 종종 다변수 모델을 사용하여 청구 금액을 지불해야 할 확률을 결정합니다.

• 한 가지 예는 확률 분포를 사용하여 가능한 결과 범위를 나타내는 Monte Carlo 시뮬레이션입니다.