Багатовимірна модель
Що таке багатовимірна модель?
Багатовимірна модель – популярний статистичний інструмент, який використовує безліч змінних для прогнозування можливих результатів. Аналітики досліджень використовують багатоваріантні моделі для прогнозування результатів інвестицій у різних сценаріях, щоб зрозуміти, який ризик портфель має. Це дозволяє менеджерам портфелів краще зменшити ризики, виявлені за допомогою багатовимірного аналізу моделювання.
Ключові винос
- Багатовимірна модель – це статистичний інструмент, який використовує кілька змінних для прогнозування результатів.
- Одним із прикладів є моделювання Монте-Карло, яка представляє ряд можливих результатів із використанням розподілу ймовірностей.
- Події чорного лебедя роблять модель безглуздою, навіть якщо використовувані набори даних та змінні є хорошими.
- Страхові компанії часто використовують багатоваріантні моделі для визначення ймовірності виплати позовів.
Розуміння багатовимірної моделі
Багатовимірні моделі допомагають у прийнятті рішень, дозволяючи користувачеві перевірити різні сценарії та їх можливий вплив. Моделювання методом Монте – Карло широко використовується багатовимірна модель, яка створює розподіл ймовірностей, яке допомагає визначити діапазон можливих результатів інвестицій. Багатовимірні моделі використовуються у багатьох галузях фінансів.
Наприклад, конкретну інвестицію можна здійснити за допомогою аналізу сценаріїв у багатоваріантній моделі, щоб побачити, як це вплине на загальну прибутковість портфеля в різних ситуаціях на ринку, таких як період високої інфляції або низьких процентних ставок. Цей самий підхід можна використовувати для оцінки ймовірних показників діяльності компанії, оцінки опціонів на акції та навіть оцінки нових ідей щодо товару. По мірі додавання фірмових точок даних до моделі, таких як дані про продажі в тому ж магазині, що публікуються до прибутку, довіра до моделі та її прогнозованих діапазонів зростає.
Особливі міркування
Страхові компанії є користувачами багатовимірних моделей. Ціноутворення на страховий поліс базується на ймовірності необхідності виплати претензії. Враховуючи лише декілька даних, таких як вік заявника та домашня адреса, страховики можуть додати це до багатовимірної моделі, яка використовує додаткові бази даних, які можуть звузити відповідну стратегію ціноутворення в політиці. Сама модель буде заповнена підтвердженими точками даних (вік, стать, поточний стан здоров’я, інші політики, що належать тощо) та уточненими змінними (середній регіональний дохід, середня регіональна тривалість життя тощо) для призначення передбачуваних результатів, які будуть використані для цінова політика.
Переваги та недоліки багатовимірного моделювання
Перевага багатовимірного моделювання полягає в тому, що воно забезпечує більш детальні сценарії “що якщо” для розгляду особами, які приймають рішення. Наприклад, інвестиція A, ймовірно, матиме майбутню ціну в цьому діапазоні, враховуючи ці змінні. У міру того, як в модель вводяться більш надійні дані, діапазон прогнозування стає жорсткішим, а впевненість у передбаченнях зростає. Однак, як і в будь-якій моделі, дані, що надходять, є настільки ж хорошими, як і дані, що надходять.
Також існує ризик того, що події чорних лебедів обезсмислять модель, навіть якщо набори даних та змінні, які використовуються, є хорошими. Звичайно, це те, чому самі моделі не відповідають за торгівлю. Прогнози багатовимірних моделей – це просто ще одне джерело інформації, про яке слід задуматись тим, хто приймає рішення.