Multivariate Model คืออะไร?
โมเดลหลายตัวแปรเป็นเครื่องมือทางสถิติที่ได้รับความนิยมซึ่งใช้ตัวแปรหลายตัวเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ นักวิเคราะห์วิจัยใช้แบบจำลองหลายตัวแปรเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์การลงทุนในสถานการณ์ที่แตกต่างกันเพื่อให้เข้าใจถึงความเสี่ยงที่พอร์ตโฟลิโอมีความเสี่ยงเป็นพิเศษ สิ่งนี้จะช่วยให้ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอลดความเสี่ยงที่ระบุไว้ได้ดีขึ้นผ่านการวิเคราะห์ตัวแบบหลายตัวแปร การจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นแบบจำลองหลายตัวแปรที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งสร้างการกระจายความน่าจะเป็นซึ่งช่วยกำหนดช่วงของผลการลงทุนที่เป็นไปได้ มีการใช้โมเดลหลายตัวแปรในการเงินหลายแขนง
การทำความเข้าใจรูปแบบหลายตัวแปร
โมเดลหลายตัวแปรช่วยในการตัดสินใจโดยอนุญาตให้ผู้ใช้ทดสอบสถานการณ์ต่างๆและผลกระทบที่น่าจะเป็น ตัวอย่างเช่นการลงทุนที่เฉพาะเจาะจงสามารถดำเนินการผ่านการวิเคราะห์สถานการณ์ในรูปแบบหลายตัวแปรเพื่อดูว่ามันจะส่งผลกระทบต่อผลตอบแทนการลงทุนทั้งหมดในสถานการณ์ตลาดที่แตกต่างกันเช่นช่วงเวลาของภาวะเงินเฟ้อสูงหรืออัตราดอกเบี้ยต่ำ วิธีการเดียวกันนี้สามารถใช้ในการประเมินผลการดำเนินงานที่น่าจะเป็นไปได้ของ บริษัท ตัวเลือกมูลค่าหุ้นและแม้กระทั่งประเมินแนวคิดผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ เนื่องจากมีการเพิ่มจุดข้อมูลของ บริษัท ลงในโมเดลเช่นข้อมูลการขายในร้านเดิมที่เปิดตัวก่อนที่จะมีรายได้ความเชื่อมั่นในโมเดลและช่วงที่คาดการณ์จะเพิ่มขึ้น
โมเดลหลายตัวแปรและอุตสาหกรรมประกันภัย
บริษัท ประกันภัยเป็นผู้ใช้โมเดลหลายตัวแปร การกำหนดราคาของกรมธรรม์ประกันภัยขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นที่จะต้องจ่ายค่าสินไหมทดแทน เนื่องจากมีจุดข้อมูลเพียงไม่กี่อย่างเช่นอายุของผู้สมัครและที่อยู่ที่บ้านผู้ประกันตนสามารถเพิ่มข้อมูลลงในรูปแบบหลายตัวแปรที่ดึงมาจากฐานข้อมูลเพิ่มเติมที่สามารถ จำกัด การกำหนดราคานโยบายที่เหมาะสม ตัวแบบจะบรรจุด้วยจุดข้อมูลที่ได้รับการยืนยัน (อายุ, เพศ, สถานะสุขภาพปัจจุบัน, นโยบายอื่น ๆ ที่เป็นเจ้าของ, ฯลฯ) และตัวแปรที่กลั่นแล้ว (รายได้ภูมิภาคโดยเฉลี่ย, อายุขัยภูมิภาคเฉลี่ย ฯลฯ) เพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ กำหนดราคาตามนโยบาย
จุดแข็งและจุดอ่อนของการสร้างแบบจำลองหลายตัวแปร
ข้อได้เปรียบของการสร้างแบบจำลองตัวแปรหลายตัวคือให้ภาพจำลองที่ "มีอะไรถ้า" ให้รายละเอียดมากขึ้นสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจในการพิจารณา ตัวอย่างเช่นการลงทุน A น่าจะมีราคาในอนาคตอยู่ในช่วงนี้เนื่องจากตัวแปรเหล่านี้ เมื่อมีการนำข้อมูลที่เป็นของแข็งเข้ามาในแบบจำลองช่วงการคาดคะเนจะเข้มงวดมากขึ้นและความมั่นใจในการคาดการณ์จะเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับตัวแบบใด ๆ ข้อมูลที่ออกมานั้นดีพอ ๆ กับข้อมูลที่เข้ามานอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่เหตุการณ์หงส์ดำแสดงแบบจำลองที่ไม่มีความหมายแม้ว่าชุดข้อมูลและตัวแปรที่ใช้นั้นดี แน่นอนว่าทำไมรูปแบบของตัวเองถึงไม่รับผิดชอบต่อการซื้อขาย การทำนายแบบจำลองหลายตัวแปรเป็นเพียงแหล่งข้อมูลอื่นสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจสูงสุด
