regresyon

Regresyon Nedir?

Regresyon, bir bağımlı değişken (genellikle Y ile gösterilir) ile bir dizi başka değişken (bağımsız değişkenler olarak bilinir) arasındaki ilişkinin gücünü ve karakterini belirlemeye çalışan finans, yatırım ve diğer disiplinlerde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.

Regresyon, yatırım ve finans yöneticilerinin varlıklara değer vermelerine ve emtia fiyatları ve bu emtialarla uğraşan işletmelerin hisse senetleri gibi değişkenler arasındaki ilişkileri anlamalarına yardımcı olur.

Regresyon Açıklaması

Daha karmaşık veri ve analizler için doğrusal olmayan regresyon yöntemleri olmasına rağmen, iki temel regresyon türü basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyondur. Basit doğrusal regresyon, bağımlı değişken Y'nin sonucunu açıklamak veya tahmin etmek için bir bağımsız değişken kullanırken, çoklu doğrusal regresyon, sonucu tahmin etmek için iki veya daha fazla bağımsız değişken kullanır.

Regresyon, finans ve yatırım profesyonellerinin yanı sıra diğer işletmelerdeki profesyonellere de yardımcı olabilir. Regresyon ayrıca hava durumu, önceki satışlar, GSYİH büyümesi veya diğer koşullara dayalı olarak bir şirketin satışlarını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Sermaye varlık fiyatlandırma modeli (CAPM), varlıkları fiyatlandırmak ve sermaye maliyetlerini keşfetmek için finansta sıklıkla kullanılan bir regresyon modelidir.

Her bir regresyon türünün genel biçimi şu şekildedir:

Basit doğrusal regresyon: Y = a + bX + u
Çoklu doğrusal regresyon: Y = a + b₁X₁ ⁺ b₂X₂ + b₃X₃ + ... + b_t X_t + u

Neresi:

Y = tahmin etmeye çalıştığınız değişken (bağımlı değişken).
X = Y'yi tahmin etmek için kullandığınız değişken (bağımsız değişken).
a = kesişme.
b = eğim.
u = regresyon kalıntısı.

İki temel regresyon türü vardır: basit lineer regresyon ve çoklu lineer regresyon .

, Y'yi öngördüğü düşünülen bir grup rastgele değişkeni alır ve aralarında matematiksel bir ilişki bulmaya çalışır. Bu ilişki, tipik olarak, tüm bireysel veri noktalarına en iyi şekilde yaklaşan düz bir çizgi (doğrusal regresyon) biçimindedir. Çoklu regresyonda, ayrı değişkenler, indisler kullanılarak farklılaştırılır.

Regresyon Analizinin Nasıl Kullanıldığına İlişkin Gerçek Dünya Örneği

Regresyon genellikle bir malın fiyatı, faiz oranları, belirli endüstriler veya sektörler gibi kaç spesifik faktörün bir varlığın fiyat hareketini etkilediğini belirlemek için kullanılır. Yukarıda bahsedilen CAPM, regresyona dayalıdır ve hisse senetleri için beklenen getirileri tahmin etmek ve sermaye maliyetleri oluşturmak için kullanılır. Bir hisse senedinin getirileri, belirli bir hisse senedi için bir beta oluşturmak için S&P 500 gibi daha geniş bir endeksin getirilerine karşı geri çekilir.

Beta, hisse senedinin piyasaya veya endekse göre riskidir ve CAPM modelinde eğim olarak yansıtılır. Söz konusu hisse senedinin getirisi bağımlı değişken Y, bağımsız değişken X ise piyasa risk primi olacaktır.

Bir hisse senedinin piyasa değeri, değerleme oranları ve son getiriler gibi ek değişkenler, getiriler için daha iyi tahminler elde etmek için CAPM modeline eklenebilir. Bu ek faktörler, varlık getirilerini daha iyi açıklamak için çoklu doğrusal regresyon modelini geliştiren profesörlerin adını taşıyan Fama-Fransız faktörleri olarak bilinir.

Öne Çıkanlar

Regresyon, finans ve yatırım profesyonellerinin yanı sıra diğer işletmelerdeki profesyonellere de yardımcı olabilir.
Regresyon, yatırım ve finans yöneticilerinin varlıklara değer vermelerine ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamalarına yardımcı olur.