Was ist das multivariate Modell?
Das multivariate Modell ist ein beliebtes statistisches Tool, das mehrere Variablen verwendet, um mögliche Ergebnisse vorherzusagen. Research-Analysten verwenden multivariate Modelle, um die Anlageergebnisse in verschiedenen Szenarien vorherzusagen, um das Risiko eines Portfolios für bestimmte Risiken zu verstehen. Auf diese Weise können Portfoliomanager die durch die multivariate Modellanalyse identifizierten Risiken besser mindern. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein weit verbreitetes multivariates Modell, das eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellt, mit deren Hilfe eine Reihe möglicher Investitionsergebnisse definiert werden kann. Multivariate Modelle werden in vielen Finanzbereichen eingesetzt.
Grundlegendes zum multivariaten Modell
Multivariate Modelle unterstützen die Entscheidungsfindung, indem sie es dem Benutzer ermöglichen, die verschiedenen Szenarien und ihre wahrscheinlichen Auswirkungen zu testen. Beispielsweise kann eine bestimmte Investition durch eine Szenarioanalyse in einem multivariaten Modell analysiert werden, um festzustellen, wie sich dies auf die gesamte Portfoliorendite in verschiedenen Marktsituationen auswirkt, z. B. in Zeiten hoher Inflation oder niedriger Zinsen. Dieselbe Vorgehensweise kann verwendet werden, um die wahrscheinliche Leistung eines Unternehmens zu bewerten, Aktienoptionen zu bewerten und sogar neue Produktideen zu bewerten. Wenn dem Modell feste Datenpunkte hinzugefügt werden, z. B. Verkaufsdaten für das gleiche Geschäft, die vor dem Gewinn veröffentlicht werden, steigt das Vertrauen in das Modell und seine prognostizierten Bereiche.
Multivariate Modelle und die Versicherungsbranche
Versicherungsunternehmen verwenden multivariate Modelle. Die Preisgestaltung einer Versicherungspolice basiert auf der Wahrscheinlichkeit, dass ein Schaden bezahlt werden muss. Mit nur wenigen Datenpunkten, wie dem Alter des Antragstellers und der Wohnadresse, können die Versicherer dies zu einem multivariaten Modell hinzufügen, das zusätzliche Datenbanken verwendet, um die geeignete Strategie für die Preisgestaltung für Policen einzugrenzen. Das Modell selbst wird mit bestätigten Datenpunkten (Alter, Geschlecht, aktueller Gesundheitszustand, andere im Eigentum stehende Richtlinien usw.) und verfeinerten Variablen (durchschnittliches regionales Einkommen, durchschnittliche regionale Lebensdauer usw.) gefüllt, um vorhergesagte Ergebnisse zuzuweisen, die verwendet werden Preis der Politik.
Stärken und Schwächen der multivariaten Modellierung
Der Vorteil der multivariaten Modellierung besteht darin, dass sie Entscheidungsträgern detailliertere „Was-wäre-wenn“ -Szenarien bietet. Beispielsweise dürfte Anlage A angesichts dieser Variablen einen zukünftigen Preis in diesem Bereich haben. Je mehr solide Daten in das Modell aufgenommen werden, desto enger wird der Vorhersagebereich und desto größer wird das Vertrauen in die Vorhersagen. Wie bei jedem Modell sind die ausgegebenen Daten jedoch nur so gut wie die eingehenden Daten. Außerdem besteht die Gefahr, dass Black Swan-Ereignisse das Modell bedeutungslos machen, selbst wenn die verwendeten Datensätze und Variablen gut sind. Dies ist natürlich der Grund, warum die Modelle selbst nicht für den Handel verantwortlich sind. Die Vorhersagen multivariater Modelle sind lediglich eine weitere Informationsquelle für die Entscheidungsträger, über die sie nachdenken müssen.
