Modelo multivariado

O que é o modelo multivariado?

O modelo multivariado é uma ferramenta estatística popular que usa múltiplas variáveis para prever possíveis resultados. Os analistas de pesquisa usam modelos multivariados para prever os resultados dos investimentos em diferentes cenários, a fim de entender a exposição que um portfólio tem a riscos específicos. Isso permite que os gestores de portfólio mitiguem melhor os riscos identificados por meio da análise de modelagem multivariada.

Entendendo o modelo multivariado

Modelos multivariados auxiliam na tomada de decisão, permitindo que o usuário teste os diferentes cenários e seu provável impacto. A simulação de Monte Carlo é um modelo multivariado amplamente utilizado que cria uma distribuição de probabilidade que ajuda a definir uma série de possíveis resultados de investimento. Modelos multivariados são usados em muitas áreas de finanças.

Por exemplo, um determinado investimento pode ser executado por meio de análise de cenário em um modelo multivariado para ver como ele impactará todo o retorno da carteira em diferentes situações de mercado, como um período de alta inflação ou baixas taxas de juros. Essa mesma abordagem pode ser usada para avaliar o desempenho provável de uma empresa, avaliar opções de ações e até mesmo avaliar novas ideias de produtos. À medida que pontos de dados da empresa são adicionados ao modelo, como dados de vendas nas mesmas lojas sendo divulgados antes dos ganhos, a confiança no modelo e em seus intervalos previstos aumentam.

Considerações Especiais

As seguradoras são usuárias de modelos multivariados. O preço de uma apólice de seguro é baseado na probabilidade de ter que pagar um sinistro. Dados apenas alguns pontos de dados, como a idade do solicitante e o endereço residencial, as seguradoras podem adicioná-los a um modelo multivariado que extrai bancos de dados adicionais que podem restringir a estratégia de precificação de apólices apropriada. O próprio modelo será preenchido com pontos de dados confirmados (idade, sexo, estado de saúde atual, outras políticas próprias, etc.) e variáveis refinadas (renda regional média, expectativa de vida regional média etc.) para atribuir resultados previstos que serão usados para precificar a política.

Vantagens e Desvantagens da Modelagem Multivariada

A vantagem da modelagem multivariada é que ela fornece cenários “e se” mais detalhados para os tomadores de decisão considerarem. Por exemplo, o investimento A provavelmente terá um preço futuro dentro dessa faixa, dadas essas variáveis. À medida que dados mais sólidos são colocados no modelo, o intervalo preditivo fica mais estreito e a confiança nas previsões aumenta. No entanto, como em qualquer modelo, os dados que saem são tão bons quanto os dados que entram.

Há também o risco de eventos de cisne negro tornarem o modelo sem sentido, mesmo que os conjuntos de dados e variáveis usados sejam bons. É claro que é por isso que os próprios modelos não são encarregados de negociar. As previsões de modelos multivariados são simplesmente outra fonte de informação para os tomadores de decisão finais pensarem.

##Destaques

• Eventos de cisne negro tornando o modelo sem sentido, mesmo que os conjuntos de dados e variáveis usados sejam bons.

• Um modelo multivariado é uma ferramenta estatística que usa múltiplas variáveis para prever resultados.

• As seguradoras costumam usar modelos multivariados para determinar a probabilidade de ter que pagar sinistros.

• Um exemplo é uma simulação de Monte Carlo que apresenta uma série de resultados possíveis usando uma distribuição de probabilidade.