Что такое многомерная модель?
Многомерная модель является популярным статистическим инструментом, который использует несколько переменных для прогнозирования возможных результатов. Аналитики-аналитики используют многовариантные модели для прогнозирования результатов инвестиций в различных сценариях, чтобы понять, насколько портфель подвержен определенным рискам. Это позволяет менеджерам портфелей лучше смягчать риски, выявленные с помощью анализа многомерного моделирования. Моделирование по методу Монте-Карло является широко используемой многомерной моделью, которая создает распределение вероятностей, которое помогает определить диапазон возможных инвестиционных результатов. Многомерные модели используются во многих областях финансов.
Понимание многомерной модели
Многомерные модели помогают принимать решения, позволяя пользователю тестировать различные сценарии и их возможное влияние. Например, конкретную инвестицию можно запустить с помощью анализа сценариев в многомерной модели, чтобы увидеть, как она повлияет на доходность всего портфеля в различных рыночных ситуациях, таких как период высокой инфляции или низких процентных ставок. Этот же подход можно использовать для оценки вероятных результатов деятельности компании, оценки опционов на акции и даже для оценки новых продуктов. По мере того, как в модель добавляются точные данные, такие как данные о продажах в том же магазине, которые были опубликованы до получения прибыли, доверие к модели и ее прогнозируемые диапазоны возрастают.
Многомерные модели и страховая индустрия
Страховые компании являются пользователями многомерных моделей. Стоимость страхового полиса основывается на вероятности того, что вам придется выплатить претензию. Учитывая лишь несколько данных, таких как возраст заявителя и домашний адрес, страховщики могут добавить это в многовариантную модель, основанную на дополнительных базах данных, которые могут сузить подходящую стратегию ценовой политики. Сама модель будет заполнена подтвержденными точками данных (возраст, пол, текущее состояние здоровья, другая принадлежащая политика и т. Д.) И уточненными переменными (средний региональный доход, средняя региональная продолжительность жизни и т. Д.) Для назначения прогнозируемых результатов, которые будут использоваться для цена политики.
Сильные и слабые стороны многомерного моделирования
Преимущество многомерного моделирования заключается в том, что оно предоставляет более подробные сценарии «что если» для лиц, принимающих решения, для рассмотрения. Например, инвестиции А, вероятно, будут иметь будущую цену в этом диапазоне, учитывая эти переменные. По мере того как в модель вводятся более надежные данные, дальность предсказания становится все теснее, а уверенность в предсказаниях растет. Однако, как и в любой модели, поступающие данные настолько же хороши, насколько и поступающие. Существует также риск возникновения событий «черного лебедя», делающих модель бессмысленной, даже если используемые наборы данных и переменные хороши. Именно поэтому, конечно, сами модели не отвечают за торговлю. Предсказания многомерных моделей - это просто еще один источник информации, о котором должны думать конечные лица, принимающие решения.
