Daugiapakopis modelis
Daugiapakopis modelis yra populiari statistikos priemonė, naudojanti kelis kintamuosius numatant galimus rezultatus. Tyrimų analitikai naudoja daugialypius modelius, skirtus numatyti investavimo rezultatus skirtinguose scenarijuose, kad suprastų, kokią riziką portfelis patiria su tam tikra rizika. Tai leidžia portfelio valdytojams geriau sušvelninti riziką, nustatytą atliekant daugiamatę modeliavimo analizę. Monte Karlo modeliavimas yra plačiai naudojamas daugiamatis modelis, sukuriantis tikimybių pasiskirstymą, kuris padeda apibrėžti galimų investavimo rezultatų diapazoną. Daugialypiai modeliai naudojami daugelyje finansų sričių.
Suprasti daugiamatį modelį
Daugialypiai modeliai padeda priimti sprendimus, nes vartotojui leidžiama išbandyti įvairius scenarijus ir galimą jų poveikį. Pvz., Tam tikra investicija gali būti vykdoma analizuojant scenarijų analizę daugiamatiame modelyje, kad būtų nustatyta, kaip ji paveiks visą portfelio grąžą įvairiose rinkos situacijose, tokiose kaip stipri infliacija ar žemos palūkanų normos. Tas pats metodas gali būti naudojamas vertinant tikėtiną įmonės veiklą, vertinant akcijų pasirinkimo sandorius ir netgi vertinant naujų produktų idėjas. Kai prie modelio pridedami tvirti duomenų taškai, pvz., Tos pačios parduotuvės pardavimo duomenys, kurie buvo paskelbti prieš uždarbį, padidėja pasitikėjimas modeliu ir jo prognozuojami diapazonai.
Daugialypiai modeliai ir draudimo pramonė
Draudimo kompanijos yra daugialypių modelių vartotojai. Draudimo poliso kaina nustatoma atsižvelgiant į tikimybę, kad turėsite išmokėti pretenziją. Atsižvelgiant į tik keletą duomenų, pavyzdžiui, pareiškėjo amžių ir namų adresą, draudikai gali juos įtraukti į daugiamatį modelį, kuris kaupiamas iš papildomų duomenų bazių, kurios gali susiaurinti atitinkamą politikos kainų strategiją. Pats modelis bus užpildytas patvirtintais duomenų taškais (amžius, lytis, dabartinė sveikatos būklė, kita turima politika ir t. T.) Ir patikslintais kintamaisiais (vidutinės regioninės pajamos, vidutinė regioninė gyvenimo trukmė ir kt.), Kad būtų galima priskirti numatomus rezultatus, kurie bus naudojami kainos politika.
Daugiafunkcinio modeliavimo stipriosios ir silpnosios pusės
Daugiapakopio modeliavimo pranašumas yra tas, kad jis pateikia išsamesnius „kas būtų“ scenarijus, kuriuos turėtų apsvarstyti sprendimus priimantys asmenys. Pvz., Atsižvelgiant į šiuos kintamuosius, investicijos A kaina ateityje gali būti šiame intervale. Į modelį įdedant daugiau patikimų duomenų, numatomasis diapazonas tampa griežtesnis, o pasitikėjimas prognozėmis didėja. Tačiau, kaip ir bet kokio modelio, išeinantys duomenys yra tik tokie geri, kaip ir įeinantys duomenys. Taip pat yra rizika, kad įvykiai iš juodosios gulbės padarys modelį beprasmį, net jei naudojami duomenų rinkiniai ir kintamieji yra geri. Žinoma, dėl šios priežasties patys modeliai nėra atsakingi už prekybą. Daugiamačių modelių prognozės yra tiesiog dar vienas informacijos šaltinis, apie kurį galvoja galutiniai sprendimus priimantys asmenys.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.