다변량 모델이란 무엇입니까?
다변량 모델은 여러 변수를 사용하여 가능한 결과를 예측하는 널리 사용되는 통계 도구입니다. 연구 분석가는 다변량 모델을 사용하여 포트폴리오가 특정 위험에 미치는 노출을 이해하기 위해 다양한 시나리오에서 투자 결과를 예측합니다. 이를 통해 포트폴리오 관리자는 다변량 모델링 분석을 통해 식별 된 위험을보다 효과적으로 완화 할 수 있습니다. Monte Carlo 시뮬레이션은 광범위한 투자 결과를 정의하는 데 도움이되는 확률 분포를 생성하는 널리 사용되는 다변량 모델입니다. 다변량 모델은 많은 재무 분야에서 사용됩니다.
다변량 모델 이해
다변량 모델은 사용자가 서로 다른 시나리오와 가능한 영향을 테스트 할 수 있도록하여 의사 결정을 지원합니다. 예를 들어, 다변량 모델의 시나리오 분석을 통해 특정 투자를 실시하여 높은 인플레이션 또는 저금리 기간과 같은 다른 시장 상황에서 전체 포트폴리오 수익에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. 이 같은 접근 방식을 사용하여 회사의 가능성있는 성능, 재고 옵션을 평가하고 새로운 제품 아이디어를 평가할 수 있습니다. 수익 이전에 출시 된 동일 매장 판매 데이터와 같이 회사에 데이터 포인트가 추가되면 모델에 대한 신뢰도 및 예상 범위가 증가합니다.
다변량 모델 및 보험 산업
보험 회사는 다변량 모델 사용자입니다. 보험 정책의 가격은 청구를 지불해야 할 확률을 기준으로합니다. 신청자의 연령과 집 주소와 같은 몇 가지 데이터 포인트 만 제공하면 보험사는이를 적절한 정책 가격 전략으로 좁힐 수있는 추가 데이터베이스에서 가져 오는 다변량 모델에 추가 할 수 있습니다. 모델 자체에는 확인 된 데이터 포인트 (연령, 성별, 현재 건강 상태, 소유 한 기타 정책 등) 및 정제 된 변수 (평균 지역 소득, 평균 지역 수명 등)가 채워져 예상되는 결과를 할당합니다. 정책 가격을 책정하십시오.
다변량 모델링의 강점과 약점
다변량 모델링의 장점은 의사 결정자가 고려해야 할보다 자세한 "가상"시나리오를 제공한다는 것입니다. 예를 들어, 투자 A는 이러한 변수를 고려할 때이 범위 내에서 미래 가격을 가질 가능성이 높습니다. 더 견고한 데이터가 모델에 추가 될수록 예측 범위가 더 엄격 해지고 예측에 대한 신뢰가 커집니다. 그러나 모든 모델에서와 같이 데이터가 나오는 것만으로도 데이터가 양호합니다. 데이터 세트와 사용 된 변수가 양호하더라도 블랙 스완 이벤트가 모델을 무의미하게 렌더링 할 위험이 있습니다. 물론 이것은 모델 자체가 거래를 담당하지 않는 이유입니다. 다변량 모델의 예측은 최고의 의사 결정자들이 생각할 수있는 또 다른 정보원입니다.
