Model wielowymiarowy
Co to jest model wielowymiarowy?
Model wielowymiarowy to popularne narzędzie statystyczne, które wykorzystuje wiele zmiennych do prognozowania możliwych wyników. Analitycy naukowi stosują modele wielowymiarowe do prognozowania wyników inwestycyjnych w różnych scenariuszach, aby zrozumieć narażenie portfela na określone ryzyka. Pozwala to zarządzającym portfelem na lepsze łagodzenie ryzyka zidentyfikowanego za pomocą wielowymiarowej analizy modelowania.
Zrozumienie modelu wielowymiarowego
Modele wielowymiarowe pomagają w podejmowaniu decyzji, umożliwiając użytkownikowi przetestowanie różnych scenariuszy i ich prawdopodobnego wpływu. Symulacja Monte Carlo jest szeroko stosowanym modelem wielowymiarowym, który tworzy rozkład prawdopodobieństwa,. który pomaga zdefiniować szereg możliwych wyników inwestycyjnych. Modele wielowymiarowe są wykorzystywane w wielu dziedzinach finansów.
Na przykład konkretną inwestycję można przeprowadzić przez analizę scenariuszy w modelu wielowymiarowym, aby zobaczyć, jak wpłynie ona na zwrot całego portfela w różnych sytuacjach rynkowych, takich jak okres wysokiej inflacji lub niskich stóp procentowych. To samo podejście można wykorzystać do oceny prawdopodobnych wyników firmy, wyceny opcji na akcje,. a nawet do oceny nowych pomysłów na produkty. W miarę dodawania do modelu danych firmowych, takich jak dane o sprzedaży w tym samym sklepie,. publikowane przed zarobkami, wzrasta zaufanie do modelu i jego przewidywane zakresy.
Uwagi specjalne
Firmy ubezpieczeniowe są użytkownikami modeli wielowymiarowych. Wycena polisy ubezpieczeniowej opiera się na prawdopodobieństwie konieczności wypłaty odszkodowania. Biorąc pod uwagę tylko kilka punktów danych, takich jak wiek wnioskodawcy i adres zamieszkania, ubezpieczyciele mogą dodać to do modelu wielowymiarowego, który czerpie z dodatkowych baz danych, które mogą zawęzić odpowiednią strategię ustalania cen. Sam model zostanie wypełniony potwierdzonymi punktami danych (wiek, płeć, aktualny stan zdrowia, inne posiadane polityki itp.) oraz doprecyzowanymi zmiennymi (średni regionalny dochód, średnia regionalna długość życia itp.) w celu przypisania przewidywanych wyników, które zostaną wykorzystane do wycena polisy.
Zalety i wady modelowania wielowymiarowego
Zaletą modelowania wielowymiarowego jest to, że zapewnia bardziej szczegółowe scenariusze „co, jeśli” do rozważenia przez decydentów. Na przykład inwestycja A prawdopodobnie będzie miała przyszłą cenę w tym zakresie, biorąc pod uwagę te zmienne. W miarę umieszczania w modelu bardziej solidnych danych zakres predykcyjny staje się węższy, a zaufanie do prognoz rośnie. Jednak, jak w przypadku każdego modelu, dane wychodzące są tylko tak dobre, jak dane przychodzące.
Istnieje również ryzyko wystąpienia zdarzeń związanych z czarnym łabędziem,. które sprawią, że model stanie się bezsensowny, nawet jeśli używane zestawy danych i zmienne są dobre. To jest oczywiście powód, dla którego same modele nie są odpowiedzialne za handel. Prognozy modeli wielowymiarowych są po prostu kolejnym źródłem informacji do przemyślenia przez ostatecznych decydentów.
##Przegląd najważniejszych wydarzeń
Zdarzenia czarnego łabędzia, które sprawiają, że model nie ma znaczenia, nawet jeśli używane zestawy danych i zmienne są dobre.
Model wielowymiarowy to narzędzie statystyczne, które wykorzystuje wiele zmiennych do prognozowania wyników.
Firmy ubezpieczeniowe często stosują modele wielowymiarowe w celu określenia prawdopodobieństwa konieczności wypłaty odszkodowania.
Jednym z przykładów jest symulacja Monte Carlo, która przedstawia szereg możliwych wyników przy użyciu rozkładu prawdopodobieństwa.
