Che cos'è la regressione?
La regressione è una misurazione statistica utilizzata in finanza, investimenti e altre discipline che tenta di determinare la forza della relazione tra una variabile dipendente (generalmente indicata da Y) e una serie di altre variabili mutevoli (note come variabili indipendenti).
La regressione aiuta i gestori degli investimenti e finanziari a valutare le attività e comprendere le relazioni tra le variabili, come i prezzi delle materie prime e le scorte delle imprese che trattano tali materie prime.
Regressione
Spiegazione della regressione
I due tipi base di regressione sono la regressione lineare e la regressione lineare multipla, sebbene esistano metodi di regressione non lineare per dati e analisi più complicati. La regressione lineare utilizza una variabile indipendente per spiegare o prevedere l'esito della variabile dipendente Y, mentre la regressione multipla utilizza due o più variabili indipendenti per prevedere l'esito.
La regressione può aiutare i professionisti del settore finanziario e degli investimenti, nonché i professionisti di altre imprese. La regressione può anche aiutare a prevedere le vendite per un'azienda in base a condizioni meteorologiche, vendite precedenti, crescita del PIL o altri tipi di condizioni. Il modello di prezzi delle attività in conto capitale (CAPM) è un modello di regressione spesso utilizzato in ambito finanziario per la determinazione del prezzo delle attività e la scoperta dei costi del capitale.
La forma generale di ogni tipo di regressione è:
- Regressione lineare: Y = a + bX + u regressione multipla: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u
Dove:
- Y = la variabile che si sta tentando di prevedere (variabile dipendente).X = la variabile che si sta utilizzando per prevedere Y (variabile indipendente).a = l'intercetta.b = pendenza.u = residuo residuo della regressione.
Esistono due tipi base di regressione: regressione lineare e regressione lineare multipla.
La regressione prende un gruppo di variabili casuali, si pensa che stia predicendo Y, e cerca di trovare una relazione matematica tra loro. Questa relazione è in genere sotto forma di una linea retta (regressione lineare) che approssima meglio tutti i singoli punti dati. Nella regressione multipla, le variabili separate vengono differenziate utilizzando numeri con pedici.
Key Takeaways
- La regressione aiuta i gestori degli investimenti e finanziari a valutare le attività e comprendere le relazioni tra le variabili La regressione può aiutare i professionisti della finanza e degli investimenti, nonché i professionisti di altre attività.
Un esempio reale di come viene utilizzata l'analisi di regressione
La regressione viene spesso utilizzata per determinare quanti fattori specifici come il prezzo di una merce, i tassi di interesse, particolari settori o settori influenzano il movimento dei prezzi di un'attività. Il summenzionato CAPM si basa sulla regressione e viene utilizzato per proiettare i rendimenti attesi per le azioni e generare costi di capitale. I rendimenti di un titolo vengono regrediti rispetto ai rendimenti di un indice più ampio, come l'S & P 500, per generare un beta per quel determinato titolo.
Beta è il rischio del titolo in relazione al mercato o all'indice e si riflette come pendenza nel modello CAPM. Il rendimento atteso per lo stock in questione sarebbe la variabile dipendente Y, mentre la variabile indipendente X sarebbe il premio per il rischio di mercato.
Ulteriori variabili come la capitalizzazione di mercato di un titolo, i rapporti di valutazione e i rendimenti recenti possono essere aggiunti al modello CAPM per ottenere stime migliori per i rendimenti. Questi fattori aggiuntivi sono noti come fattori Fama-francesi, dal nome dei professori che hanno sviluppato il modello di regressione lineare multipla per spiegare meglio i rendimenti delle attività.
