Многомерная модель

Что такое многомерная модель?

Многомерная модель — это популярный статистический инструмент, который использует несколько переменных для прогнозирования возможных результатов. Аналитики-исследователи используют многомерные модели для прогнозирования результатов инвестиций в различных сценариях, чтобы понять подверженность портфеля определенным рискам. Это позволяет менеджерам портфелей лучше снижать риски, выявленные с помощью анализа многомерного моделирования.

Понимание многомерной модели

Многовариантные модели помогают в принятии решений, позволяя пользователю протестировать различные сценарии и их вероятное влияние. Моделирование Монте - Карло — это широко используемая многомерная модель, которая создает распределение вероятностей,. помогающее определить диапазон возможных результатов инвестиций. Многомерные модели используются во многих областях финансов.

Например, конкретная инвестиция может быть подвергнута сценарному анализу в многомерной модели, чтобы увидеть, как она повлияет на доход всего портфеля в различных рыночных ситуациях, таких как период высокой инфляции или низких процентных ставок. Этот же подход можно использовать для оценки вероятной эффективности компании, стоимости опционов на акции и даже для оценки идей новых продуктов. По мере того как в модель добавляются твердые данные, такие как данные о продажах в том же магазине,. публикуемые до получения прибыли, уверенность в модели и ее прогнозируемых диапазонах увеличивается.

Особые соображения

Страховые компании являются пользователями многомерных моделей. Стоимость страхового полиса зависит от вероятности выплаты страхового возмещения. Имея всего несколько точек данных, таких как возраст заявителя и домашний адрес, страховщики могут добавить их в многомерную модель, которая использует дополнительные базы данных, которые могут сузить выбор соответствующей стратегии ценообразования полиса. Сама модель будет заполнена подтвержденными точками данных (возраст, пол, текущее состояние здоровья, наличие других полисов и т. д.) и уточненными переменными (средний региональный доход, средняя продолжительность жизни в регионе и т. д.) для назначения прогнозируемых результатов, которые будут использоваться для цена полиса.

Преимущества и недостатки многомерного моделирования

Преимущество многомерного моделирования заключается в том, что оно предоставляет лицам, принимающим решения, более подробные сценарии «что, если». Например, инвестиция А, вероятно, будет иметь будущую цену в этом диапазоне, учитывая эти переменные. По мере того, как в модель вводится больше достоверных данных, диапазон прогнозов сужается, а доверие к прогнозам растет. Однако, как и в случае с любой другой моделью, исходящие данные настолько же хороши, насколько хороши входящие данные.

Существует также риск того, что события « черного лебедя » сделают модель бессмысленной, даже если используемые наборы данных и переменные хороши. Именно поэтому сами модели не отвечают за торговлю. Прогнозы многомерных моделей — это просто еще один источник информации, над которым должны подумать лица, принимающие решения.

Особенности

• События черного лебедя делают модель бессмысленной, даже если используемые наборы данных и переменные хороши.

• Многомерная модель — это статистический инструмент, который использует несколько переменных для прогнозирования результатов.

• Страховые компании часто используют многомерные модели для определения вероятности выплаты страховых возмещений.

• Одним из примеров является симуляция Монте-Карло, которая представляет диапазон возможных результатов с использованием распределения вероятностей.