Modello multivariato

Cos’è il modello multivariato?

Il modello multivariato è un popolare strumento statistico che utilizza più variabili per prevedere i possibili risultati. Gli analisti di ricerca utilizzano modelli multivariati per prevedere i risultati degli investimenti in diversi scenari al fine di comprendere l’esposizione che un portafoglio ha a rischi particolari. Ciò consente ai gestori di portafoglio di mitigare meglio i rischi identificati attraverso l’analisi di modellazione multivariata.

Punti chiave

• Un modello multivariato è uno strumento statistico che utilizza più variabili per prevedere i risultati.
• Un esempio è una simulazione Monte Carlo che presenta una gamma di possibili risultati utilizzando una distribuzione di probabilità.
• Eventi del cigno nero che rendono il modello privo di significato anche se i set di dati e le variabili utilizzati sono buoni.
• Le compagnie di assicurazione utilizzano spesso modelli multivariati per determinare la probabilità di dover pagare i sinistri.

Comprensione del modello multivariato

I modelli multivariati aiutano nel processo decisionale consentendo all’utente di testare i diversi scenari e il loro probabile impatto. La simulazione Monte Carlo è un modello multivariato ampiamente utilizzato che crea una distribuzione di probabilità che aiuta a definire una gamma di possibili risultati di investimento. I modelli multivariati sono utilizzati in molti campi della finanza.

Ad esempio, un particolare investimento può essere eseguito attraverso l’analisi dello scenario in un modello multivariato per vedere come influirà sul rendimento dell’intero portafoglio in diverse situazioni di mercato, come un periodo di alta inflazione o bassi tassi di interesse. Questo stesso approccio può essere utilizzato per valutare le probabili prestazioni di un’azienda, valutare le stock option e persino valutare nuove idee di prodotto. Man mano che i punti dati aziendali vengono aggiunti al modello, come i dati sulle vendite nello stesso negozio rilasciati prima dei guadagni, la fiducia nel modello e gli intervalli previsti aumentano.

considerazioni speciali

Le compagnie di assicurazione utilizzano modelli multivariati. Il prezzo di una polizza assicurativa si basa sulla probabilità di dover pagare un sinistro. Dati solo pochi punti di dati, come l’età del richiedente e l’indirizzo di casa, gli assicuratori possono aggiungerli a un modello multivariato che attinge da database aggiuntivi che possono restringere la strategia di determinazione dei prezzi appropriata. Il modello stesso sarà popolato con punti dati confermati (età, sesso, stato di salute attuale, altre politiche possedute, ecc.) E variabili raffinate (reddito regionale medio, durata della vita regionale media, ecc.) Per assegnare i risultati previsti che verranno utilizzati per prezzo la polizza.

Vantaggi e svantaggi della modellazione multivariata

Il vantaggio della modellazione multivariata è che fornisce scenari “what if” più dettagliati che i decisori possono prendere in considerazione. Ad esempio, è probabile che l’investimento A abbia un prezzo futuro all’interno di questo intervallo, date queste variabili. Man mano che nel modello vengono inseriti dati più solidi, l’intervallo predittivo si restringe e la fiducia nelle previsioni aumenta. Tuttavia, come con qualsiasi modello, i dati in uscita sono buoni quanto i dati in entrata.

Esiste anche il rischio che eventi del cigno nero rendano il modello privo di significato anche se i set di dati e le variabili utilizzati sono buoni. Questo è, ovviamente, il motivo per cui i modelli stessi non sono incaricati del trading. Le previsioni dei modelli multivariati sono semplicemente un’altra fonte di informazioni a cui devono pensare i decisori finali.