Apakah Model Multivariate itu?
Model multivariate adalah alat statistik yang popular yang menggunakan pelbagai pembolehubah untuk meramalkan hasil yang mungkin. Penganalisis kajian menggunakan model multivariate untuk meramalkan hasil pelaburan dalam senario yang berbeza untuk memahami pendedahan bahawa portfolio mempunyai risiko tertentu. Ini membolehkan pengurus portfolio untuk mengurangkan risiko yang dikenal pasti melalui analisis pemodelan multivariate. Simulasi Monte Carlo adalah model multivariat yang digunakan secara meluas yang mewujudkan taburan kebarangkalian yang membantu menentukan pelbagai hasil pelaburan yang mungkin. Model multivariate digunakan dalam banyak bidang kewangan.
Memahami Model Multivariate
Model multivariate membantu membuat keputusan dengan membenarkan pengguna untuk menguji senario yang berbeza dan kesannya yang mungkin. Contohnya, pelaburan tertentu boleh dijalankan melalui analisis senario dalam model multivariate untuk melihat bagaimana ia akan memberi kesan ke atas keseluruhan pulangan portfolio dalam situasi pasaran yang berbeza, seperti tempoh inflasi yang tinggi atau kadar faedah yang rendah. Pendekatan yang sama ini boleh digunakan untuk menilai prestasi prestasi syarikat, nilai saham, dan juga menilai idea produk baru. Sebagai titik data firma ditambah kepada model, seperti data jualan sama-kedai yang dibebaskan sebelum pendapatan, keyakinan dalam model dan rentang yang diramalkan meningkat.
Model Multivariate dan Industri Insurans
Syarikat insurans adalah pengguna model multivariat. Harga dasar insurans adalah berdasarkan kemungkinan untuk membayar tuntutan. Memandangkan hanya beberapa titik data, seperti umur pemohon dan alamat rumah, penanggung insurans boleh menambahkannya ke dalam model multivariate yang menarik dari pangkalan data tambahan yang boleh menyempitkan strategi strategi harga yang sesuai. Model itu sendiri akan dikumpulkan dengan mata data yang dikonfirmasi (umur, jantina, status kesihatan semasa, polisi lain yang dimiliki, dan lain-lain) dan pembolehubah halus (pendapatan serantau purata, purata jangka hayat serantau, dan sebagainya) untuk menetapkan hasil yang diramalkan yang akan digunakan untuk harga dasar.
Kekuatan dan Kelemahan Pemodelan Multivariate
Kelebihan pemodelan multivariate adalah menyediakan senario "bagaimana jika" yang lebih terperinci bagi pembuat keputusan untuk dipertimbangkan. Sebagai contoh, pelaburan A mungkin mempunyai harga masa depan dalam julat ini, memandangkan pembolehubah ini. Oleh kerana lebih banyak data pepejal dimasukkan ke dalam model, rentang ramalan semakin ketat, dan keyakinan terhadap ramalan berkembang. Walau bagaimanapun, seperti mana-mana model, data yang keluar hanya seperti data yang masuk. Terdapat juga risiko peristiwa swan hitam yang memaparkan model yang tidak berguna walaupun data set dan pemboleh ubah digunakan adalah baik. Ini, tentu saja, mengapa model itu sendiri tidak ditugaskan untuk berdagang. Ramalan model multivariate hanyalah satu lagi sumber maklumat untuk pembuat keputusan muktamad untuk dipikirkan.
