Qu'est-ce que le modèle multivarié?
Le modèle multivarié est un outil statistique populaire qui utilise plusieurs variables pour prévoir les résultats possibles. Les analystes de recherche utilisent des modèles multivariés pour prévoir les résultats d'investissement dans différents scénarios afin de comprendre l'exposition d'un portefeuille à des risques particuliers. Cela permet aux gestionnaires de portefeuille de mieux atténuer les risques identifiés grâce à l'analyse de modélisation multivariée. La simulation de Monte Carlo est un modèle multivarié largement utilisé qui crée une distribution de probabilité qui aide à définir une gamme de résultats d'investissement possibles. Les modèles multivariés sont utilisés dans de nombreux domaines de la finance.
Comprendre le modèle multivarié
Les modèles multivariés aident à la prise de décision en permettant à l'utilisateur de tester les différents scénarios et leur impact probable. Par exemple, un investissement particulier peut être exécuté par le biais d'une analyse de scénario dans un modèle multivarié pour voir comment il affectera le rendement global du portefeuille dans différentes situations de marché, telles qu'une période d'inflation élevée ou de taux d'intérêt bas. Cette même approche peut être utilisée pour évaluer les performances probables d'une entreprise, évaluer les options d'achat d'actions et même évaluer de nouvelles idées de produits. À mesure que des points de données fermes sont ajoutés au modèle, tels que les données sur les ventes des magasins comparables publiées avant les bénéfices, la confiance dans le modèle et ses fourchettes prévues augmente.
Modèles multivariés et industrie de l'assurance
Les compagnies d'assurance utilisent des modèles multivariés. Le prix d'une police d'assurance est basé sur la probabilité d'avoir à payer une réclamation. Étant donné seulement quelques points de données, tels que l'âge du demandeur et l'adresse du domicile, les assureurs peuvent ajouter cela dans un modèle multivarié qui tire parti de bases de données supplémentaires qui peuvent affiner la stratégie appropriée de tarification des polices. Le modèle lui-même sera rempli de points de données confirmés (âge, sexe, état de santé actuel, autres politiques détenues, etc.) et de variables affinées (revenu régional moyen, durée de vie régionale moyenne, etc.) pour attribuer les résultats prévus qui seront utilisés pour prix de la politique.
Forces et faiblesses de la modélisation multivariée
L'avantage de la modélisation multivariée est qu'elle fournit aux décideurs des scénarios de simulation plus détaillés à prendre en considération. Par exemple, l'investissement A est susceptible d'avoir un prix futur dans cette fourchette, compte tenu de ces variables. À mesure que des données plus solides sont introduites dans le modèle, la plage prédictive se resserre et la confiance dans les prévisions augmente. Cependant, comme pour tout modèle, les données qui sortent ne sont aussi bonnes que celles qui entrent. Il existe également un risque que des événements de cygne noir rendent le modèle vide de sens même si les ensembles de données et les variables utilisés sont bons. C'est bien sûr pourquoi les modèles eux-mêmes ne sont pas chargés du trading. Les prédictions des modèles multivariés sont simplement une autre source d'information à laquelle les décideurs finaux doivent réfléchir.
