Não-linearidade
O que é não linearidade?
Não linearidade é um termo usado em estatÃstica para descrever uma situação em que não há uma linha reta ou relação direta entre uma variável independente e uma variável dependente. Em uma relação não linear, as mudanças na saÃda não mudam em proporção direta à s mudanças em qualquer uma das entradas.
Enquanto uma relação linear cria uma linha reta quando plotada em um gráfico, uma relação não linear não cria uma linha reta, mas cria uma curva. Alguns investimentos, como opções, apresentam altos nÃveis de não linearidade e exigem que os investidores prestem atenção especial à s inúmeras variáveis que podem impactar seu retorno sobre o investimento (ROI).
Entendendo a não linearidade
A não linearidade é um problema comum ao examinar as relações de causa e efeito. Tais instâncias requerem modelagem complexa e testes de hipóteses para oferecer explicações de eventos não lineares. A não linearidade sem explicação pode levar a resultados aleatórios e erráticos.
Ao investir, podemos ver exemplos de não linearidade em certas classes de investimento. As opções, por exemplo, são derivadas não lineares porque as mudanças nas variáveis de entrada associadas à s opções não resultam em mudanças proporcionais na saÃda. Investimentos com alta não linearidade podem parecer mais caóticos ou imprevisÃveis.
Os investidores que incluem derivativos não lineares em seu portfólio precisarão usar simulações de preços diferentes para estimar o perfil de risco de seus investimentos do que fariam para ativos lineares, como ações ou contratos futuros. Por exemplo, os comerciantes de opções olharão para seus " gregos ", como delta,. gama e teta. Essas avaliações podem ajudar os investidores a gerenciar seus riscos e ajudar a cronometrar os pontos de entrada e saÃda de seus negócios.
Não linearidade vs. linearidade
Em contraste com um relacionamento não linear, um relacionamento linear refere-se a uma situação em que há uma correlação direta entre uma variável independente e uma variável dependente. Uma mudança que afete uma variável independente produzirá uma mudança correspondente na variável dependente. Quando plotada em um gráfico, essa relação linear entre variáveis independentes e dependentes criará uma linha reta.
Por exemplo, vamos supor que a administração de uma fábrica de calçados decida aumentar sua força de trabalho (a variável independente neste cenário) em 10%. Se a força de trabalho e a produção da empresa (a variável dependente) têm uma relação linear especÃfica, a administração deve esperar um aumento correspondente de 10% na produção de calçados.
Não linearidade e opções
As múltiplas variáveis que podem impactar o retorno de um investimento em opções fazem das opções um exemplo de investimento com alta não linearidade. Ao negociar opções, os investidores podem ter muitas variáveis a considerar, como o preço do ativo subjacente, a volatilidade implÃcita, o tempo até o vencimento e a taxa de juros atual.
Para investimentos com alto grau de linearidade, os investidores geralmente usam uma técnica padrão de valor em risco para estimar o valor da perda potencial que o investimento pode incorrer em um perÃodo de tempo especificado. No entanto, o uso de uma técnica padrão de valor em risco geralmente não é suficiente para opções devido ao seu alto grau de não linearidade.
Em vez disso, os investidores em opções podem usar uma técnica mais avançada, como uma simulação de Monte Carlo, que permite ao investidor modelar uma ampla variedade de variáveis com diferentes parâmetros para avaliar possÃveis retornos e riscos do investimento.
Considerações Especiais
regressão não linear é uma forma comum de análise de regressão usada no setor financeiro para modelar dados não lineares contra variáveis independentes na tentativa de explicar seu relacionamento. Embora os parâmetros do modelo sejam não lineares, a regressão não linear pode ajustar os dados usando métodos de aproximações sucessivas para oferecer resultados explicativos.
Os modelos de regressão não linear são mais complicados de criar do que os modelos lineares, porque geralmente exigem tentativas e erros consideráveis para definir as saÃdas. No entanto, eles podem ser ferramentas valiosas para investidores que estão tentando determinar os riscos potenciais associados aos seus investimentos com base em diferentes variáveis.
##Destaques
Investidores de classes de ativos que exibem um alto nÃvel de não linearidade costumam usar técnicas de modelagem sofisticadas para estimar a quantidade de perda ou ganho potencial que seu investimento pode incorrer em um determinado perÃodo de tempo.
Certas classes de investimento, como opções, apresentam alto grau de não linearidade, o que pode fazer com que esses investimentos pareçam mais caóticos.
Não linearidade é um termo matemático que descreve uma situação em que a relação entre uma variável independente e uma variável dependente não é previsÃvel a partir de uma linha reta.
