Apa Model multivariat?
Model multivariasi adalah alat statistik populer yang menggunakan banyak variabel untuk memperkirakan kemungkinan hasil. Analis riset menggunakan model multivariat untuk meramalkan hasil investasi dalam berbagai skenario untuk memahami eksposur portofolio terhadap risiko tertentu. Hal ini memungkinkan manajer portofolio untuk memitigasi dengan lebih baik risiko yang diidentifikasi melalui analisis pemodelan multivariat.
Poin Penting
- Model multivariasi adalah alat statistik yang menggunakan banyak variabel untuk memperkirakan hasil.
- Salah satu contohnya adalah simulasi Monte Carlo yang menyajikan berbagai kemungkinan hasil menggunakan distribusi probabilitas.
- Peristiwa angsa hitam membuat model tidak berarti meskipun set data dan variabel yang digunakan bagus.
- Perusahaan asuransi sering menggunakan model multivariat untuk menentukan kemungkinan harus membayar klaim.
Memahami Model Multivariasi
Model multivariasi membantu pengambilan keputusan dengan memungkinkan pengguna menguji berbagai skenario dan kemungkinan dampaknya. Monte Carlo simulasi adalah model multivariat digunakan secara luas yang menciptakan distribusi probabilitas yang membantu mendefinisikan berbagai hasil investasi mungkin. Model multivariat digunakan di banyak bidang keuangan.
Misalnya, investasi tertentu dapat dijalankan melalui analisis skenario dalam model multivariat untuk melihat bagaimana hal itu akan berdampak pada pengembalian portofolio secara keseluruhan dalam situasi pasar yang berbeda, seperti periode inflasi tinggi atau suku bunga rendah. Pendekatan yang sama ini dapat digunakan untuk mengevaluasi kemungkinan kinerja perusahaan, menilai opsi saham, dan bahkan mengevaluasi ide produk baru. Saat poin data perusahaan ditambahkan ke model, seperti data penjualan toko yang sama yang dirilis sebelum pendapatan, kepercayaan dalam model dan kisaran prediksi meningkat.
Pertimbangan Khusus
Perusahaan asuransi adalah pengguna model multivariat. Penetapan harga polis asuransi didasarkan pada kemungkinan harus membayar klaim. Mengingat hanya beberapa poin data, seperti usia pemohon dan alamat rumah, perusahaan asuransi dapat menambahkannya ke dalam model multivariat yang menarik dari database tambahan yang dapat mempersempit strategi penetapan harga kebijakan yang sesuai. Model itu sendiri akan diisi dengan poin data yang dikonfirmasi (usia, jenis kelamin, status kesehatan saat ini, kebijakan lain yang dimiliki, dll.) Dan variabel yang disempurnakan (pendapatan daerah rata-rata, umur daerah rata-rata, dll.) Untuk menetapkan hasil prediksi yang akan digunakan untuk harga polis.
Keuntungan dan Kerugian Pemodelan Multivariasi
Keuntungan dari pemodelan multivariasi adalah menyediakan skenario “bagaimana jika” yang lebih rinci untuk dipertimbangkan oleh pembuat keputusan. Misalnya, investasi A kemungkinan memiliki harga masa depan dalam kisaran ini, mengingat variabel-variabel ini. Karena semakin banyak data yang solid dimasukkan ke dalam model, rentang prediksi semakin ketat, dan kepercayaan pada prediksi tumbuh. Namun, seperti halnya model lainnya, data yang keluar hanya sebaik data yang masuk.
Ada juga risiko peristiwa black swan yang membuat model menjadi tidak berarti meskipun set data dan variabel yang digunakan baik. Inilah, tentu saja, mengapa model itu sendiri tidak bertanggung jawab atas perdagangan. Prediksi model multivariat hanyalah sumber informasi lain untuk dipikirkan oleh para pembuat keputusan akhir.
Artikel terkait
- Menggunakan analisis Monte Carlo untuk memperkirakan risiko
- Regresi Linier Berganda (MLR)
- Pasar prediksi
- Opsi Saham Karyawan (ESO)
- Apa Arti Koefisien Korelasi Positif, Negatif, dan Nol?
- Faktor Inflasi Varians (VIF)
- Analisis Sensitivitas
- Multikolinieritas
- Ceteris Paribus
- Entrepreneur dan Entrepreneurship