多変量モデルとは何ですか？
多変量モデルは、複数の変数を使用して可能な結果を予測する一般的な統計ツールです。 リサーチアナリストは、多変量モデルを使用して、ポートフォリオが特定のリスクにさらされるエクスポージャーを理解するために、さまざまなシナリオでの投資結果を予測します。 これにより、ポートフォリオ管理者は、多変量モデリング分析で特定されたリスクをより軽減できます。 モンテカルロシミュレーションは、広く使用されている多変量モデルであり、可能な投資結果の範囲を定義するのに役立つ確率分布を作成します。 多変量モデルは、金融の多くの分野で使用されています。
多変量モデルを理解する
多変量モデルは、ユーザーがさまざまなシナリオとその予想される影響をテストできるようにすることで、意思決定を支援します。 たとえば、特定の投資を多変量モデルのシナリオ分析で実行し、高インフレや低金利の期間など、さまざまな市場状況でポートフォリオ全体の収益にどのように影響するかを確認できます。 この同じアプローチを使用して、企業のパフォーマンスの可能性を評価し、ストックオプションを評価し、さらに新製品のアイデアを評価することもできます。 収益の前に同じ店舗の販売データがリリースされるなど、企業のデータポイントがモデルに追加されると、モデルとその予測範囲の信頼性が高まります。
多変量モデルと保険業界
保険会社は多変量モデルのユーザーです。 保険証券の価格設定は、請求を支払わなければならない確率に基づいています。 申請者の年齢や自宅の住所など、わずかなデータポイントしか与えられていない場合、保険会社はそれを、適切なポリシー価格戦略を絞り込むことができる追加のデータベースから取得する多変量モデルに追加できます。 モデル自体には、確認されたデータポイント（年齢、性別、現在の健康状態、所有している他のポリシーなど）と洗練された変数（平均地域収入、平均地域寿命など）が入力され、予測結果を割り当てますポリシーの価格。
多変量モデリングの長所と短所
多変量モデリングの利点は、意思決定者が考慮すべきより詳細な「仮定」シナリオを提供することです。 たとえば、これらの変数を考慮すると、投資Aの将来価格はこの範囲内にある可能性があります。 より多くの堅実なデータがモデルに入力されると、予測範囲が狭くなり、予測の信頼性が高まります。 ただし、他のモデルと同様に、出力されるデータは入力されるデータと同じくらいです。また、使用されているデータセットと変数が適切であっても、モデルを無意味にするブラックスワンイベントのリスクがあります。 もちろん、これがモデル自体が取引を担当しない理由です。 多変量モデルの予測は、最終的な意思決定者が考えるべきもう1つの情報源にすぎません。
