Сызықтық емес
Сызықтық емес дегеніміз не?
Сызықтық емес – бұл тәуелсіз айнымалы мен тәуелді айнымалы арасында түзу немесе тікелей байланыс болмаған жағдайды сипаттайтын статистикада қолданылатын термин. Сызықтық емес қатынаста шығыс көлемінің өзгеруі кез-келген кіріс өзгерісіне тікелей пропорцияда өзгермейді.
Ал сызықтық қарым-қатынас графигін салсақ кезде түзу сызықты жасайды, бір сызықты қарым-қатынас түзу сызық жасау, бірақ оның орнына қисық жасайды емес. Опциондар сияқты кейбір инвестициялар бейсызықтықтың жоғары деңгейлерін көрсетеді және инвесторлардан олардың кірістілігіне (ROI) әсер етуі мүмкін көптеген айнымалыларға ерекше назар аударуды талап етеді.
Негізгі өнімдер
- Сызықтық емес – бұл тәуелсіз айнымалы мен тәуелді айнымалы арасындағы байланыс түзу сызықтан болжанбайтын жағдайды сипаттайтын математикалық термин.
- Опциондар сияқты белгілі бір инвестициялық сыныптар сызықтықтың жоғары дәрежесін көрсетеді, бұл осы инвестициялардың хаосты болып көрінуі мүмкін.
- Сызықтықтың жоғары деңгейін көрсететін актив сыныптарының инвесторлары ықтимал шығын мөлшерін бағалау үшін немесе белгілі бір уақыт ішінде өз инвестицияларын тарту үшін көбінесе модельдеудің күрделі әдістерін қолданады.
Бейсызықтықты түсіну
Сызықтық емес – себеп-салдар байланыстарын зерттеу кезінде жиі кездесетін мәселе. Мұндай жағдайлар бейсызық оқиғаларға түсініктеме беру үшін күрделі модельдеу мен гипотезаны тексеруді қажет етеді. Түсіндірусіз сызықтық емес кездейсоқ, тұрақсыз нәтижелерге әкелуі мүмкін.
Инвестициялау кезінде біз белгілі бір инвестициялық сыныптарда сызықтық емес мысалдарды көре аламыз. Опциялар, мысалы, сызықтық емес туынды болып табылады, себебі опциялармен байланысты кіріс айнымалыларының өзгеруі нәтиженің пропорционалды өзгеруіне әкелмейді. Сызықтығы жоғары емес инвестициялар неғұрлым хаостық немесе күтпеген болып көрінуі мүмкін.
Сызықтық емес туынды құралдарды өз портфеліне қосатын инвесторларға инвестициялардың тәуекелдік бейінін бағалау үшін акциялардың акциялары немесе фьючерстік келісімшарттар сияқты сызықтық активтерге қарағанда әртүрлі баға модельдеуін қолдану қажет болады. Мысалы, опциондар трейдерлері өздерінің « гректеріне » дельта, гамма және тета сияқты көрінеді. Бұл бағалау инвесторларға өз тәуекелдерін басқаруға және сауда-саттықтың кіру және шығу нүктелерін бөлуге көмектеседі.
Сызықтық емес және сызықтық
Сызықтық емес қатынастардан айырмашылығы, сызықтық қатынас тәуелсіз айнымалы мен тәуелді айнымалы арасындағы тікелей корреляция болатын жағдайды айтады. Тәуелсіз айнымалыға әсер ететін өзгеріс тәуелді айнымалыға сәйкесінше өзгеріс әкеледі. Графикке салынған кезде тәуелсіз және тәуелді айнымалылар арасындағы бұл сызықтық байланыс түзу сызық жасайды.
Мысалы, аяқ киім фабрикасындағы менеджмент өзінің жұмыс күшін (осы сценарийдегі тәуелсіз айнымалыны) 10% -ға көбейту туралы шешім қабылдады делік. Егер компанияның жұмыс күші мен өндірісі (тәуелді айнымалы) белгілі бір сызықтық қатынасқа ие болса, онда басшылық аяқ киім өндірісінің сәйкесінше 10% өсуін күтуі керек.
Сызықтық емес және опциялар
Опция инвестициялардың қайтып әсер етуі мүмкін бірнеше айнымалылар опциялары жоғары бейсызық инвестиция мысалын. Сауда-саттық опциондары кезінде инвесторлардың назарында көптеген өзгермелі факторлар болуы мүмкін, мысалы, активтің негізгі бағасы, болжамды құбылмалылық, өтеу мерзімі және ағымдағы пайыздық мөлшерлеме.
Сызықтық деңгейі жоғары инвестициялар үшін инвесторлар белгілі бір уақыт аралығында инвестицияларға ұшырауы мүмкін ықтимал шығындар мөлшерін бағалау үшін тәуекел бойынша стандартты мәнді пайдаланады. Алайда, қауіптілік кезінде стандартты мәнді қолдану опциондар үшін жеткіліксіз, себебі олардың сызықтық дәрежесі жоғары.
Осының орнына инвесторлар Монте-Карло модельдеуі сияқты неғұрлым жетілдірілген техниканы қолдануы мүмкін, бұл инвесторға мүмкін болатын инвестициялық кірістер мен тәуекелдерді бағалау үшін әртүрлі параметрлермен әртүрлі айнымалыларды модельдеуге мүмкіндік береді.
Ерекше мәселелер
Сызықтық емес регрессия дегеніміз – олардың өзара байланыстарын түсіндіру мақсатында тәуелсіз айнымалыларға қатысты сызықтық емес деректерді модельдеу үшін қаржы саласында қолданылатын регрессиялық талдаудың кең тараған түрі. Модельдің параметрлері сызықтық емес болғанымен, сызықтық емес регрессия түсіндірме нәтижелерін ұсыну үшін дәйекті жуықтау әдістерін қолдана отырып деректерге сәйкес келеді.
Сызықтық модельдерге қарағанда сызықтық емес регрессиялық модельдерді құру күрделірек, өйткені олар нәтижелерді анықтау үшін көбіне қателіктер мен қателіктер жібереді. Алайда, олар әртүрлі айнымалыларға негізделген инвестицияларымен байланысты ықтимал тәуекелдерді анықтауға тырысатын инвесторлар үшін құнды құрал бола алады.