Ano ang Modelo ng Multivariate?
Ang modelo ng multivariate ay isang tanyag na tool na pang-istatistika na gumagamit ng maraming mga variable upang matantya ang mga posibleng kinalabasan. Ang mga mananaliksik ng pananaliksik ay gumagamit ng mga modelo ng multivariate upang matantya ang mga kinalabasan ng pamumuhunan sa iba't ibang mga sitwasyon upang maunawaan ang pagkakalantad na ang isang portfolio ay may partikular na mga panganib. Pinapayagan nito ang mga tagapamahala ng portfolio na mabawasan ang mas mahusay na mga panganib na natukoy sa pamamagitan ng pagsusuri sa pagmomolde ng multivariate. Ang kunwa ng Monte Carlo ay isang malawak na ginagamit na modelo ng multivariate na lumilikha ng isang pamamahagi ng posibilidad na tumutulong na tukuyin ang isang saklaw ng mga posibleng resulta ng pamumuhunan. Ang mga modelo ng multivariate ay ginagamit sa maraming larangan ng pananalapi.
Pag-unawa sa Multivariate Model
Ang mga modelo ng multivariate ay tumutulong sa paggawa ng desisyon sa pamamagitan ng pagpayag na subukan ng gumagamit ang iba't ibang mga sitwasyon at ang kanilang maaaring maging epekto. Halimbawa, ang isang partikular na pamumuhunan ay maaaring mapatakbo sa pagsusuri ng senaryo sa isang multivariate na modelo upang makita kung paano maaapektuhan nito ang buong portfolio ng pagbalik sa iba't ibang mga sitwasyon sa merkado, tulad ng isang panahon ng mataas na inflation o mababang rate ng interes. Ang parehong pamamaraan na ito ay maaaring magamit upang masuri ang malamang na pagganap ng isang kumpanya, mga pagpipilian sa stock, at kahit na masuri ang mga bagong ideya sa produkto. Bilang ang mga puntos ng data ng firm ay idinagdag sa modelo, tulad ng data ng mga benta ng parehong tindahan na inilabas bago kumita, ang kumpiyansa sa modelo at pagtaas ng mga hinulaang saklaw nito.
Mga Modelong Multivariate at Industriya ng Seguro
Ang mga kumpanya ng seguro ay mga gumagamit ng mga modelo ng multivariate. Ang pagpepresyo ng isang patakaran sa seguro ay batay sa posibilidad na magbayad ng isang paghahabol. Ibinigay lamang ng ilang mga puntos ng data, tulad ng edad ng aplikante at address ng bahay, ang mga insurer ay maaaring idagdag ito sa isang multivariate na modelo na kumukuha mula sa mga karagdagang database na maaaring makitid sa naaangkop na diskarte sa pagpepresyo ng patakaran. Ang modelo mismo ay mapapaligiran ng mga nakumpirma na mga puntos ng data (edad, kasarian, kasalukuyang katayuan sa kalusugan, iba pang mga patakaran na pag-aari, atbp.) At pinong mga variable (average na kita sa rehiyon, average na lifespan ng rehiyon, atbp.) Upang magtalaga ng hinulaang mga kinalabasan na gagamitin sa presyo ng patakaran.
Mga Lakas at Kahinaan ng Multivariate Modeling
Ang bentahe ng multivariate na pagmomolde ay nagbibigay ng mas detalyadong "paano kung" mga sitwasyon para isaalang-alang ng mga tagagawa ng desisyon. Halimbawa, ang pamumuhunan A ay malamang na magkaroon ng isang hinaharap na presyo sa loob ng saklaw na ito, na ibinigay sa mga variable na ito. Tulad ng higit pang solidong data na inilalagay sa modelo, ang mahuhulang saklaw ay makakakuha ng mas magaan, at lumalakas ang kumpiyansa sa mga hula. Gayunpaman, tulad ng anumang modelo, ang data na lumalabas ay kasing ganda lamang ng data na pumapasok. Mayroon ding panganib ng mga black swan event na nagbibigay ng kahulugan ng modelo kahit na ang mga data set at variable na ginagamit ay mabuti. Ito ay, siyempre, kung bakit ang mga modelo mismo ay hindi namamahala sa pangangalakal. Ang mga hula ng mga multivariate na modelo ay isa pang mapagkukunan ng impormasyon para sa mga panghuli sa tagagawa ng desisyon.
