Co to jest model wielowymiarowy?
Model wielowymiarowy jest popularnym narzędziem statystycznym, które wykorzystuje wiele zmiennych do prognozowania możliwych wyników. Analitycy naukowi wykorzystują modele wielowymiarowe do prognozowania wyników inwestycji w różnych scenariuszach, aby zrozumieć narażenie portfela na szczególne ryzyko. Pozwala to menedżerom portfeli lepiej ograniczać ryzyko zidentyfikowane na podstawie analizy modelowania wielowymiarowego. Symulacja Monte Carlo jest szeroko stosowanym modelem wielowymiarowym, który tworzy rozkład prawdopodobieństwa, który pomaga zdefiniować zakres możliwych wyników inwestycyjnych. Modele wielowymiarowe są stosowane w wielu dziedzinach finansów.
Zrozumienie modelu wielowymiarowego
Modele wielowymiarowe pomagają w podejmowaniu decyzji, umożliwiając użytkownikowi przetestowanie różnych scenariuszy i ich prawdopodobnego wpływu. Na przykład, określoną inwestycję można przeprowadzić poprzez analizę scenariuszy w modelu wielowymiarowym, aby zobaczyć, jak wpłynie ona na zwrot z całego portfela w różnych sytuacjach rynkowych, takich jak okres wysokiej inflacji lub niskich stóp procentowych. To samo podejście można zastosować do oceny prawdopodobnej wydajności firmy, wyceny opcji na akcje, a nawet oceny nowych pomysłów na produkt. W miarę dodawania do modelu punktów danych stałych, takich jak dane o sprzedaży w tym samym sklepie, które są publikowane przed zarobkami, zaufanie do modelu i jego przewidywanych zakresów rośnie.
Modele wielowymiarowe i branża ubezpieczeniowa
Firmy ubezpieczeniowe są użytkownikami modeli wielowymiarowych. Wycena polisy ubezpieczeniowej opiera się na prawdopodobieństwie wypłaty roszczenia. Biorąc pod uwagę tylko kilka punktów danych, takich jak wiek wnioskodawcy i adres domowy, ubezpieczyciele mogą dodać to do modelu wielowymiarowego, który czerpie z dodatkowych baz danych, które mogą zawęzić właściwą strategię cenową. Sam model zostanie wypełniony potwierdzonymi punktami danych (wiek, płeć, aktualny stan zdrowia, inne posiadane polisy itp.) Oraz zmiennymi zmiennymi (średni dochód regionalny, średni czas życia w regionie itp.), Aby przypisać przewidywane wyniki, które zostaną wykorzystane do wyceń polisę.
Mocne i słabe strony modelowania wielowymiarowego
Zaletą modelowania wielowymiarowego jest to, że zapewnia bardziej szczegółowe scenariusze „co, jeśli”, które decydenci mogą wziąć pod uwagę. Na przykład inwestycja A prawdopodobnie będzie miała przyszłą cenę w tym zakresie, biorąc pod uwagę te zmienne. W miarę wprowadzania do modelu większej ilości danych, zakres predykcyjny staje się coraz ściślejszy, a zaufanie do prognoz rośnie. Jednak, jak w przypadku każdego modelu, wychodzące dane są tak dobre, jak dane wchodzące. Istnieje również ryzyko, że zdarzenia związane z czarnymi łabędziami spowodują, że model nie będzie miał znaczenia, nawet jeśli używane zestawy danych i zmienne są dobre. To jest oczywiście powód, dla którego same modele nie są odpowiedzialne za handel. Prognozy modeli wielowymiarowych są po prostu kolejnym źródłem informacji dla ostatecznych decydentów do przemyślenia.
