Kas ir daudzfaktoru modelis?
Daudzveidīgais modelis ir populārs statistikas rīks, kas izmanto vairākus mainīgos, lai prognozētu iespējamos rezultātus. Pētniecības analītiķi izmanto daudzdimensiju modeļus, lai prognozētu ieguldījumu rezultātus dažādos scenārijos, lai saprastu portfeļa pakļautību konkrētiem riskiem. Tas ļauj portfeļu pārvaldītājiem labāk mazināt riskus, kas identificēti, izmantojot daudzfaktoru modelēšanas analīzi. Montekarlo simulācija ir plaši izmantots daudzfaktoru modelis, kas rada varbūtības sadalījumu, kas palīdz definēt iespējamo ieguldījumu rezultātu diapazonu. Daudzveidīgos modeļus izmanto daudzās finanšu jomās.
Izpratne par daudzfaktoru modeli
Daudzveidīgi modeļi palīdz lēmumu pieņemšanā, ļaujot lietotājam izmēģināt dažādus scenārijus un to iespējamo ietekmi. Piemēram, konkrētu ieguldījumu var vadīt, izmantojot scenāriju analīzi daudzfaktoru modelī, lai redzētu, kā tas ietekmēs visu portfeļa ienesīgumu dažādās tirgus situācijās, piemēram, augstas inflācijas vai zemu procentu likmju periodā. Šo pašu pieeju var izmantot, lai novērtētu uzņēmuma iespējamo darbību, novērtētu akciju iespējas un pat novērtētu jaunu produktu idejas. Tā kā modelim tiek pievienoti stingri datu punkti, piemēram, dati par viena veikala pārdošanas datiem tiek publiskoti pirms ieņēmumiem, uzticēšanās modelim un tā prognozētajiem diapazoniem palielinās.
Daudzveidīgi modeļi un apdrošināšanas nozare
Apdrošināšanas kompānijas ir vairāku mainīgo modeļu lietotāji. Apdrošināšanas polises cena tiek noteikta, ņemot vērā varbūtību, ka vajadzēs izmaksāt atlīdzību. Ņemot vērā tikai dažus datu punktus, piemēram, pieteikuma iesniedzēja vecumu un mājas adresi, apdrošinātāji to var pievienot daudzdimensionālam modelim, kas tiek iegūts no papildu datu bāzēm, kuras var sašaurināt atbilstošo politikas cenu noteikšanas stratēģiju. Pats modelis tiks aizpildīts ar apstiprinātiem datu punktiem (vecums, dzimums, pašreizējais veselības stāvoklis, citas īpašumtiesības utt.) Un uzlabotiem mainīgajiem (vidējie reģionālie ienākumi, vidējais reģionālais dzīves ilgums utt.), Lai piešķirtu paredzamos rezultātus, kas tiks izmantoti cenu politika.
Daudzveidīgās modelēšanas stiprās un vājās puses
Daudzveidīgas modelēšanas priekšrocība ir tā, ka tā nodrošina detalizētākus scenārijus “kas būtu, ja” lēmumu pieņēmējiem. Piemēram, visticamāk, ka ieguldījumam A nākotnē būs cena šajā diapazonā, ņemot vērā šos mainīgos lielumus. Kad modelī tiek ievietoti ticamāki dati, prognozēšanas diapazons kļūst stingrāks, un uzticēšanās prognozēm pieaug. Tomēr, tāpat kā jebkura modeļa gadījumā, iznākošie dati ir tikpat labi kā ievadītie dati. Pastāv arī risks, ka notikumi, kas saistīti ar melnajiem gulbjiem, modeli padara bezjēdzīgu pat tad, ja izmantotās datu kopas un mainīgie ir labi. Protams, tas ir iemesls, kāpēc paši modeļi nav atbildīgi par tirdzniecību. Daudzveidīgo modeļu prognozes ir vienkārši vēl viens informācijas avots, par kuru galīgajiem lēmumu pieņēmējiem ir jādomā.
