Mô hình đa biến là gì?
Mô hình đa biến là một công cụ thống kê phổ biến sử dụng nhiều biến để dự báo kết quả có thể xảy ra. Các nhà phân tích nghiên cứu sử dụng các mô hình đa biến để dự báo kết quả đầu tư trong các kịch bản khác nhau nhằm tìm hiểu mức độ rủi ro mà danh mục đầu tư phải chịu rủi ro cụ thể. Điều này cho phép các nhà quản lý danh mục đầu tư giảm thiểu rủi ro được xác định tốt hơn thông qua phân tích mô hình đa biến. Mô phỏng Monte Carlo là mô hình đa biến được sử dụng rộng rãi, tạo ra phân phối xác suất giúp xác định một loạt các kết quả đầu tư có thể. Các mô hình đa biến được sử dụng trong nhiều lĩnh vực tài chính.
Hiểu mô hình đa biến
Các mô hình đa biến hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách cho phép người dùng kiểm tra các kịch bản khác nhau và tác động có thể xảy ra của chúng. Ví dụ, một khoản đầu tư cụ thể có thể được thực hiện thông qua phân tích kịch bản trong mô hình đa biến để xem nó sẽ tác động đến toàn bộ lợi nhuận của danh mục đầu tư như thế nào trong các tình huống thị trường khác nhau, chẳng hạn như thời kỳ lạm phát cao hoặc lãi suất thấp. Cách tiếp cận tương tự này có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất, khả năng lựa chọn cổ phiếu của công ty và thậm chí đánh giá các ý tưởng sản phẩm mới. Khi các điểm dữ liệu của công ty được thêm vào mô hình, chẳng hạn như dữ liệu bán hàng cùng cửa hàng được phát hành trước thu nhập, độ tin cậy của mô hình và phạm vi dự đoán của mô hình sẽ tăng lên.
Mô hình đa biến và ngành bảo hiểm
Các công ty bảo hiểm là người sử dụng các mô hình đa biến. Việc định giá hợp đồng bảo hiểm dựa trên xác suất phải thanh toán yêu cầu bồi thường. Chỉ được cung cấp một vài điểm dữ liệu, chẳng hạn như tuổi của người nộp đơn và địa chỉ nhà, các công ty bảo hiểm có thể thêm nó vào một mô hình đa biến lấy từ cơ sở dữ liệu bổ sung có thể thu hẹp trong chiến lược giá chính sách phù hợp. Bản thân mô hình sẽ được xác định với các điểm dữ liệu đã được xác nhận (tuổi, giới tính, tình trạng sức khỏe hiện tại, các chính sách khác được sở hữu, v.v.) và các biến tinh chế (thu nhập trung bình của khu vực, tuổi thọ trung bình của khu vực, v.v.) để chỉ định các kết quả dự đoán sẽ được sử dụng để giá chính sách.
Điểm mạnh và điểm yếu của mô hình đa biến
Ưu điểm của mô hình hóa đa biến là nó cung cấp nhiều chi tiết hơn về những gì nếu kịch bản mà các nhà sản xuất quyết định xem xét. Ví dụ, đầu tư A có thể có một mức giá trong tương lai trong phạm vi này, với các biến này. Khi dữ liệu rắn hơn được đưa vào mô hình, phạm vi dự đoán sẽ chặt chẽ hơn và niềm tin vào các dự đoán sẽ tăng lên. Tuy nhiên, như với bất kỳ mô hình nào, dữ liệu đi ra chỉ tốt như dữ liệu đi vào. Cũng có nguy cơ các sự kiện thiên nga đen khiến mô hình trở nên vô nghĩa ngay cả khi các tập dữ liệu và biến được sử dụng là tốt. Tất nhiên, đây là lý do tại sao các mô hình không chịu trách nhiệm giao dịch. Các dự đoán của các mô hình đa biến chỉ đơn giản là một nguồn thông tin khác để những người ra quyết định cuối cùng nghĩ đến.
