Ce este regresia?
Regresia este o măsurătoare statistică folosită în finanțe, investiții și alte discipline care încearcă să determine puterea relației dintre o variabilă dependentă (notată de obicei de Y) și o serie de alte variabile în schimbare (cunoscute sub numele de variabile independente).
Regresia ajută managerii de investiții și financiare să valorizeze activele și să înțeleagă relațiile dintre variabile, cum ar fi prețurile mărfurilor și stocurile de afaceri care lucrează în aceste mărfuri.
regresiune
Regresiunea explicată
Cele două tipuri de regresie de bază sunt regresia liniară și regresia liniară multiplă, deși există metode de regresie neliniară pentru date și analize mai complicate. Regresia liniară folosește o variabilă independentă pentru a explica sau a prezice rezultatul variabilei Y dependentă, în timp ce regresia multiplă folosește două sau mai multe variabile independente pentru a prezice rezultatul.
Regresia poate ajuta profesioniștii din finanțe și investiții, precum și profesioniști din alte afaceri. Regresia poate ajuta, de asemenea, la prezicerea vânzărilor pentru o companie bazată pe vreme, vânzările anterioare, creșterea PIB-ului sau alte tipuri de condiții. Modelul de preț al activelor de capital (CAPM) este un model de regresie frecvent utilizat în finanțarea pentru stabilirea prețurilor activelor și descoperirea costurilor capitalului.
Forma generală a fiecărui tip de regresie este:
- Regresie liniară: Y = a + bX + u Regresie multiplă: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u
Unde:
- Y = variabila pe care încercați să o prezice (variabilă dependentă).X = variabila pe care o utilizați pentru a prezice Y (variabilă independentă).a = intercept.b = panta.u = regresiva reziduală.
Există două tipuri de regresie de bază: regresia liniară și regresia liniară multiplă.
Regresia ia un grup de variabile aleatorii, care se crede că prezice Y și încearcă să găsească o relație matematică între ele. Această relație este de obicei sub forma unei linii drepte (regresie liniară) care aproximează cel mai bine toate punctele de date individuale. În regresie multiplă, variabilele separate sunt diferențiate prin utilizarea numerelor cu abonamente.
Cheie de luat cu cheie
- Regresia ajută managerii de investiții și financiare să valorizeze activele și să înțeleagă relațiile dintre variabileRegresia poate ajuta profesioniștii din finanțe și investiții, precum și profesioniști din alte afaceri.
Un exemplu real din lumea analizei regresiei
Regresia este adesea folosită pentru a determina câți factori specifici, cum ar fi prețul unei mărfuri, ratele dobânzii, anumite industrii sau sectoare influențează circulația prețurilor unui activ. CAPM-ul menționat anterior se bazează pe regresie și este utilizat pentru a proiecta rentabilitățile preconizate pentru acțiuni și pentru a genera costuri de capital. Randamentele unei acțiuni sunt regresate față de randamentele unui indice mai larg, cum ar fi S&P 500, pentru a genera o versiune beta pentru un anumit stoc.
Beta reprezintă riscul stocului în raport cu piața sau indicele și este reflectat ca panta în modelul CAPM. Randamentul preconizat pentru stocul în cauză ar fi variabila Y dependentă, în timp ce variabila independentă X ar fi prima de risc de piață.
La modelul CAPM pot fi adăugate variabile suplimentare, cum ar fi capitalizarea de piață a unui stoc, raporturile de evaluare și rentabilitățile recente pentru a obține estimări mai bune pentru randamente. Acești factori suplimentari sunt cunoscuți ca factori Fama-francezi, numiți după profesorii care au dezvoltat modelul de regresie liniară multiplă pentru a explica mai bine randamentul activului.
