Apakah Regresi?
Regresi adalah ukuran statistik yang digunakan untuk membiayai, melabur, dan disiplin lain yang cuba menentukan kekuatan hubungan antara satu pemboleh ubah bergantung (biasanya dilambangkan oleh Y) dan satu siri pemboleh ubah yang berubah (dikenali sebagai pembolehubah bebas).
Regresi membantu pengurus pelaburan dan kewangan untuk menghargai aset dan memahami hubungan antara pembolehubah, seperti harga komoditi dan stok perniagaan yang berurusan dengan komoditi tersebut.
Regresi
Regresi Dijelaskan
Kedua-dua jenis asas regresi adalah regresi linear dan regresi linear berganda, walaupun terdapat kaedah regresi bukan linear untuk data dan analisis yang lebih rumit. Regresi linear menggunakan satu pemboleh ubah bebas untuk menerangkan atau meramalkan hasil pembolehubah bergantung Y, manakala regresi berganda menggunakan dua atau lebih pemboleh ubah bebas untuk meramalkan hasilnya.
Regresi boleh membantu profesional kewangan dan pelaburan serta profesional dalam perniagaan lain. Regresi juga boleh membantu meramalkan jualan untuk syarikat berdasarkan cuaca, jualan terdahulu, pertumbuhan KDNK, atau jenis-jenis syarat lain. Model harga aset modal (CAPM) adalah model regresi yang sering digunakan dalam kewangan untuk aset harga dan menemui kos modal.
Bentuk umum setiap jenis regresi adalah:
- Regresi linear: Y = a + bX + u Regresi berganda: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u
Di mana:
- Y = pemboleh ubah yang anda cuba ramalkan (pemboleh ubah bergantung).X = pembolehubah yang anda gunakan untuk meramalkan Y (pembolehubah bebas).a = the intercept.b = slope.u = regresi sisa.
Terdapat dua jenis regresi asas: regresi linear dan regresi linear berganda.
Regresi mengambil kumpulan pemboleh ubah rawak, yang dianggap meramalkan Y, dan cuba mencari hubungan matematik di antara mereka. Hubungan ini biasanya dalam bentuk garis lurus (regresi linier) yang paling sesuai dengan semua titik data individu. Dalam regresi berganda, pembolehubah berasingan dibezakan dengan menggunakan nombor dengan subskrip.
Takeaways Utama
- Regresi membantu pengurus pelaburan dan kewangan untuk menghargai aset dan memahami hubungan antara pembolehubahRegression boleh membantu profesional kewangan dan pelaburan serta profesional dalam perniagaan lain.
Contoh Dunia Sebenar Bagaimana Analisis Regresi Digunakan
Regresi sering digunakan untuk menentukan berapa banyak faktor tertentu seperti harga komoditi, kadar faedah, industri tertentu, atau sektor mempengaruhi pergerakan harga sesuatu aset. CAPM yang dinyatakan di atas adalah berdasarkan regresi, dan ia digunakan untuk memproyeksikan pulangan yang dijangkakan untuk stok dan untuk menjana kos modal. Pulangan stok dikembalikan kepada pulangan indeks yang lebih luas, seperti S & P 500, untuk menghasilkan beta untuk stok tertentu.
Beta adalah risiko stok yang berkaitan dengan pasaran atau indeks dan dicerminkan sebagai cerun dalam model CAPM. Pulangan yang dijangkakan bagi stok yang dimaksudkan adalah variabel pembolehubah Y, sementara pembolehubah bebas X adalah premium risiko pasaran.
Pembolehubah tambahan seperti permodalan pasaran saham, nisbah penilaian, dan pulangan baru-baru ini boleh ditambah kepada model CAPM untuk mendapatkan anggaran yang lebih baik untuk pulangan. Faktor-faktor tambahan ini dikenali sebagai faktor Fama-Perancis, dinamakan selepas profesor yang membangunkan model regresi linear berganda untuk menjelaskan dengan lebih jelas aset.
