Multivariates Modell
Was ist das multivariate Modell?
Das multivariate Modell ist ein beliebtes statistisches Tool, das mehrere Variablen verwendet, um mögliche Ergebnisse vorherzusagen. Research-Analysten verwenden multivariate Modelle, um Anlageergebnisse in verschiedenen Szenarien zu prognostizieren, um die Exposition eines Portfolios gegenüber bestimmten Risiken zu verstehen. Auf diese Weise können Portfoliomanager die durch die multivariate Modellanalyse identifizierten Risiken besser mindern.
Die zentralen Thesen
- Ein multivariates Modell ist ein statistisches Werkzeug, das mehrere Variablen verwendet, um Ergebnisse vorherzusagen.
- Ein Beispiel ist eine Monte-Carlo-Simulation, die anhand einer Wahrscheinlichkeitsverteilung eine Reihe möglicher Ergebnisse präsentiert.
- Black-Swan-Ereignisse machen das Modell bedeutungslos, selbst wenn die verwendeten Datensätze und Variablen gut sind.
- Versicherungen verwenden häufig multivariate Modelle, um die Wahrscheinlichkeit einer Schadenauszahlung zu bestimmen.
Das multivariate Modell verstehen
Multivariate Modelle helfen bei der Entscheidungsfindung, indem sie es dem Benutzer ermöglichen, die verschiedenen Szenarien und ihre wahrscheinlichen Auswirkungen zu testen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein weit verbreitetes multivariates Modell, das eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellt, die hilft, eine Reihe möglicher Anlageergebnisse zu definieren. Multivariate Modelle werden in vielen Bereichen des Finanzwesens verwendet.
Beispielsweise kann eine bestimmte Anlage einer Szenarioanalyse in einem multivariaten Modell unterzogen werden, um zu sehen, wie sie sich in unterschiedlichen Marktsituationen auf die gesamte Portfoliorendite auswirkt, beispielsweise in einer Phase hoher Inflation oder niedriger Zinsen. Der gleiche Ansatz kann verwendet werden, um die wahrscheinliche Leistung eines Unternehmens zu bewerten, Aktienoptionen zu bewerten und sogar neue Produktideen zu bewerten. Wenn dem Modell feste Datenpunkte hinzugefügt werden, wie z. B. die Veröffentlichung von Verkaufsdaten im selben Geschäft vor dem Gewinn, steigt das Vertrauen in das Modell und seine prognostizierten Reichweiten.
Besondere Überlegungen
Versicherungen sind Anwender multivariater Modelle. Die Preisgestaltung einer Versicherungspolice basiert auf der Wahrscheinlichkeit, einen Anspruch auszahlen zu müssen. Mit nur wenigen Datenpunkten, wie dem Alter des Antragstellers und der Wohnadresse, können Versicherer dies in ein multivariates Modell einfügen, das auf zusätzliche Datenbanken zurückgreift, die die geeignete Preisstrategie für Policen eingrenzen können. Das Modell selbst wird mit bestätigten Datenpunkten (Alter, Geschlecht, aktueller Gesundheitszustand, andere Richtlinien im Besitz usw.) und verfeinerten Variablen (durchschnittliches regionales Einkommen, durchschnittliche regionale Lebensdauer usw.) gefüllt, um vorhergesagte Ergebnisse zuzuordnen, die verwendet werden Preis der Politik.
Vor- und Nachteile der multivariaten Modellierung
Der Vorteil der multivariaten Modellierung besteht darin, dass sie den Entscheidungsträgern detailliertere „Was-wäre-wenn“-Szenarien zur Verfügung stellt. Zum Beispiel ist es wahrscheinlich, dass Anlage A angesichts dieser Variablen einen zukünftigen Preis innerhalb dieser Spanne hat. Je mehr solide Daten in das Modell eingegeben werden, desto enger wird der Vorhersagebereich und das Vertrauen in die Vorhersagen wächst. Wie bei jedem Modell sind die herauskommenden Daten jedoch nur so gut wie die eingehenden Daten.
Es besteht auch die Gefahr, dass Black-Swan Ereignisse das Modell bedeutungslos machen, selbst wenn die verwendeten Datensätze und Variablen gut sind. Dies ist natürlich der Grund, warum die Modelle selbst nicht für den Handel verantwortlich sind. Die Vorhersagen multivariater Modelle sind einfach eine weitere Informationsquelle, über die die Entscheidungsträger nachdenken können.