Көп айнымалы модель
Көп айнымалы модель дегеніміз не?
Көп айнымалы модель – ықтимал нәтижелерді болжау үшін бірнеше айнымалыларды қолданатын танымал статистикалық құрал. Зерттеу талдаушылары портфолионың белгілі бір тәуекелге ұшырауын түсіну үшін әртүрлі сценарийлер бойынша инвестициялық нәтижелерді болжау үшін көп вариативті модельдерді қолданады. Бұл портфолио менеджерлеріне көп өлшемді модельдеуді талдау нәтижесінде анықталған тәуекелдерді азайтуға мүмкіндік береді.
Негізгі өнімдер
- Көп айнымалы модель дегеніміз – нәтижелерді болжау үшін бірнеше айнымалыларды қолданатын статистикалық құрал.
- Мысалдың бірі – ықтималдық үлестірілуін қолдана отырып, мүмкін болатын нәтижелер диапазонын ұсынатын Монте-Карло модельдеуі.
- Деректер жиынтығы мен қолданылатын айнымалылар жақсы болса да, модельді мағынасыз ететін қара аққулар оқиғалары.
- Сақтандыру компаниялары талаптарды төлеу ықтималдығын анықтау үшін көбіне көп вариативті модельдерді қолданады.
Көп айнымалы модель туралы түсінік
Көп айнымалы модельдер пайдаланушыға әр түрлі сценарийлер мен олардың ықтимал әсерін тексеруге мүмкіндік беру арқылы шешім қабылдауға көмектеседі. Монте-Карло модельдеу жасайды кеңінен пайдаланылатын көпөлшемді моделі болып табылады ықтималдықтар бөлу мүмкін инвестициялық нəтижелердің диапазонын анықтауға көмектеседі. Көп өзгермелі модельдер көптеген қаржы салаларында қолданылады.
Мысалы, белгілі бір инвестицияны көп информациялық модельдегі сценарийлердің талдауы арқылы жүргізуге болады, бұл оның инфляция деңгейі немесе төмен пайыздық мөлшерлемелер сияқты әр түрлі нарықтық жағдайларда бүкіл портфельдің кірісіне қалай әсер ететіндігін білу үшін. Дәл осы тәсілді компанияның ықтимал өнімділігін бағалау, акциялардың опциондарын бағалау, тіпті жаңа өнім идеяларын бағалау үшін қолдануға болады. Модельге кірістерге дейін шығарылатын бірдей дүкендер сату деректері сияқты қатты деректер нүктелері қосылғандықтан, модельге және оның болжамды диапазондарына деген сенімділік артады.
Ерекше мәселелер
Сақтандыру компаниялары – көп вариативті модельдердің қолданушылары. Сақтандыру полисінің бағасы талапты төлеу ықтималдығына негізделген. Өтініш берушінің жасы және үйдің мекен-жайы сияқты бірнеше мәліметтерді ғана ескере отырып, сақтандырушылар оны көп өлшемді модельге қосуы мүмкін, ол қосымша мәліметтер базасынан шығуы мүмкін, олар саясаттың тиісті саясатына баға бере алады. Модельдің өзі болжамды нәтижелерді тағайындау үшін расталған мәліметтер нүктелерімен (жас, жыныс, денсаулық жағдайы, басқа саясат және т.б.) және нақтыланған айнымалылармен толтырылады (орташа аймақтық кіріс, орташа аймақтық өмір ұзақтығы және т.б.). саясатты бағалаңыз.
Көп айнымалы модельдеудің артықшылықтары мен кемшіліктері
Көп өзгермелі модельдеудің артықшылығы – шешім қабылдаушыларға қарастыру үшін неғұрлым егжей-тегжейлі «не болса» сценарийлерін ұсынады. Мысалы, А инвестициясының осы айнымалыларды ескере отырып, осы диапазонда болашақ бағасы болуы ықтимал. Үлгіге неғұрлым нақты деректер енгізілген сайын, болжамдық диапазон қатайып, болжамдарға деген сенімділік артады. Алайда, кез-келген модельдегідей, шығатын деректер тек енгізілген деректермен бірдей.
Қара аққулар оқиғалары, егер деректер жиынтығы мен айнымалылар жақсы болса да, модельді мағынасыз ету қаупі бар. Бұл, әрине, модельдердің өзі сауда-саттыққа жауап бермейді. Көп айнымалы модельдердің болжамдары – бұл түпкілікті шешім қабылдаушылар ойлануға мүмкіндік беретін тағы бір ақпарат көзі.