ما هو نموذج متعدد المتغيرات؟
النموذج متعدد المتغيرات هو أداة إحصائية شائعة تستخدم متغيرات متعددة للتنبؤ بالنتائج المحتملة. يستخدم محللو الأبحاث نماذج متعددة المتغيرات للتنبؤ بنتائج الاستثمار في سيناريوهات مختلفة من أجل فهم التعرض للمحفظة لمخاطر معينة. يسمح ذلك لمديري المحافظ بالتخفيف بشكل أفضل من المخاطر المحددة من خلال تحليل النمذجة متعدد المتغيرات. تعد محاكاة مونت كارلو نموذجًا متعدد الاستخدامات يستخدم على نطاق واسع ويخلق توزيعًا للاحتمالات يساعد في تحديد مجموعة من نتائج الاستثمار المحتملة. نماذج متعددة المتغيرات تستخدم في العديد من مجالات التمويل.
فهم نموذج متعدد المتغيرات
تساعد النماذج متعددة المتغيرات في اتخاذ القرارات من خلال السماح للمستخدم باختبار السيناريوهات المختلفة وتأثيرها المحتمل. على سبيل المثال ، يمكن تشغيل استثمار معين من خلال تحليل السيناريو في نموذج متعدد المتغيرات لمعرفة كيف سيؤثر ذلك على عائد الحافظة بالكامل في أوضاع السوق المختلفة ، مثل فترة التضخم المرتفع أو أسعار الفائدة المنخفضة. يمكن استخدام هذا النهج نفسه لتقييم الأداء المحتمل للشركة ، وخيارات الأسهم القيمة ، وحتى تقييم أفكار المنتجات الجديدة. عند إضافة نقاط بيانات ثابتة إلى النموذج ، مثل بيانات مبيعات المتجر نفسه التي يتم إصدارها قبل الأرباح ، تزداد الثقة بالنموذج ونطاقاته المتوقعة.
نماذج متعددة المتغيرات وصناعة التأمين
شركات التأمين هي مستخدمي نماذج متعددة المتغيرات. يعتمد تسعير بوليصة التأمين على احتمال دفع المطالبة. نظرًا لوجود عدد قليل من نقاط البيانات ، مثل عمر مقدم الطلب وعنوان المنزل ، يمكن لشركات التأمين إضافة ذلك إلى نموذج متعدد المتغيرات يسحب من قواعد بيانات إضافية يمكن أن تحد من استراتيجية تسعير السياسة المناسبة. سيتم تعبئة النموذج نفسه بنقاط بيانات مؤكدة (العمر ، الجنس ، الحالة الصحية الحالية ، السياسات الأخرى المملوكة ، إلخ) والمتغيرات المكررة (متوسط الدخل الإقليمي ، متوسط العمر الإقليمي ، إلخ) لتعيين النتائج المتوقعة التي سيتم استخدامها ل سعر السياسة.
نقاط القوة والضعف في نمذجة المتغيرات المتعددة
تكمن ميزة النمذجة متعددة المتغيرات في أنها توفر سيناريوهات "ماذا لو" أكثر تفصيلاً كي يأخذها صناع القرار في الاعتبار. على سبيل المثال ، من المحتمل أن يكون للاستثمار A سعر مستقبلي ضمن هذا النطاق ، بالنظر إلى هذه المتغيرات. مع وضع المزيد من البيانات الصلبة في النموذج ، يصبح نطاق التنبؤ أكثر تشددًا ، وتنمو الثقة في التنبؤات. ومع ذلك ، كما هو الحال مع أي نموذج ، تكون البيانات الصادرة جيدة فقط مثل البيانات الواردة. وهناك أيضًا خطر حدوث أحداث البجعة السوداء مما يجعل النموذج بلا معنى حتى لو كانت مجموعات البيانات والمتغيرات المستخدمة جيدة. هذا هو بالطبع السبب وراء عدم تحميل النماذج نفسها للتداول. إن تنبؤات النماذج متعددة المتغيرات هي ببساطة مصدر آخر للمعلومات لصانعي القرار في نهاية المطاف للتفكير.
