Kas yra regresija?
Regresija yra statistinis matavimas, naudojamas finansų, investavimo ir kitose disciplinose, kuriuo bandoma nustatyti ryšio tarp vieno priklausomo kintamojo (paprastai žymimo Y) ir kitų kintančių kintamųjų (žinomų kaip nepriklausomi kintamieji) serijos stiprumą.
Regresija padeda investicijų ir finansų valdytojams įvertinti turtą ir suprasti ryšius tarp kintamųjų, tokių kaip prekių kainos, ir tomis prekėmis prekiaujančių įmonių atsargos.
Regresija
Paaiškinta regresija
Du pagrindiniai regresijos tipai yra tiesinė regresija ir daugialypė tiesinė regresija, nors yra ir netiesinės regresijos metodų sudėtingesniems duomenims ir analizei. Tiesinė regresija naudoja vieną nepriklausomą kintamąjį, kad paaiškintų arba numatytų priklausomo kintamojo Y rezultatą, o daugialypė regresija naudoja du ar daugiau nepriklausomų kintamųjų rezultatui numatyti.
Regresija gali padėti finansų ir investavimo specialistams, taip pat kitų verslo sričių specialistams. Regresija taip pat gali padėti numatyti įmonės pardavimus, atsižvelgiant į orus, ankstesnius pardavimus, BVP augimą ar kitas sąlygas. Kapitalo turto įkainojimo modelis (CAPM) yra dažnai naudojamas regresijos modelis finansuojant turtą įkainoti ir nustatyti kapitalo sąnaudas.
Bendra kiekvieno tipo regresijos forma yra:
- Tiesinė regresija: Y = a + bX + u Daugybinė regresija: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u
Kur:
- Y = kintamasis, kurį bandote numatyti (priklausomas kintamasis).X = kintamasis, kurį naudojate numatydami Y (nepriklausomas kintamasis).a = intercepcija.b = nuolydis.u = regresijos likutis.
Yra du pagrindiniai regresijos tipai: tiesinė regresija ir daugialypė tiesinė regresija.
Regresija paima atsitiktinių kintamųjų grupę, manoma, kad ji prognozuoja Y, ir bando rasti matematinį ryšį tarp jų. Šis santykis paprastai būna tiesios (tiesinės regresijos), kuri geriausiai suderina visus atskirus duomenų taškus, pavidalu. Daugybinės regresijos metu atskiri kintamieji diferencijuojami naudojant skaičius su indeksais.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Regresija padeda investicijų ir finansų valdytojams įvertinti turtą ir suprasti kintamųjų ryšius. Regresija gali padėti finansų ir investavimo specialistams, taip pat kitų verslo sričių specialistams.
Realiojo pasaulio pavyzdys, kaip naudojama regresinė analizė
Regresija dažnai naudojama norint nustatyti, kiek konkrečių veiksnių, tokių kaip prekės kaina, palūkanų normos, tam tikros pramonės šakos ar sektoriai, daro įtaką turto kainų judėjimui. Minėtas CAPM yra pagrįstas regresija ir yra naudojamas numatomai atsargų grąžai prognozuoti ir kapitalo sąnaudoms generuoti. Akcijų grąžos yra regresuojamos atsižvelgiant į platesnio indekso, pvz., S&P 500, grąžą, kad būtų galima sugeneruoti konkrečios akcijos beta versiją.
Beta yra akcijų rizika rinkos ar indekso atžvilgiu ir atspindima kaip CAPM modelio nuolydis. Laukiama nagrinėjamų akcijų grąža būtų priklausomas kintamasis Y, o nepriklausomas kintamasis X būtų rinkos rizikos priemoka.
Prie CAPM modelio galima pridėti papildomų kintamųjų, tokių kaip akcijų rinkos kapitalizacija, vertinimo santykiai ir naujausios grąžos, kad būtų galima gauti geresnius grąžos įvertinimus. Šie papildomi veiksniai yra žinomi kaip „Fama-French“ veiksniai, pavadinti profesorių, sukūrusių daugialypės tiesinės regresijos modelį, siekiant geriau paaiškinti turto grąžą.
