Регрессияның анықтамасы

Регрессия дегеніміз не?

Регрессия дегеніміз – бір тәуелді айнымалы (әдетте Y арқылы белгіленеді) және басқа айнымалылар қатары (тәуелсіз айнымалылар деп аталатын) арасындағы байланыстың күші мен сипатын анықтауға тырысатын қаржы, инвестициялау және басқа пәндерде қолданылатын статистикалық әдіс.

Регрессия инвестициялар мен қаржы менеджерлеріне активтерді бағалауға және айнымалылар арасындағы байланысты түсінуге көмектеседі, мысалы тауар бағасы және сол тауарлармен айналысатын кәсіпорындардың қорлары.

Регрессия түсіндірілді

Регрессияның екі негізгі типі қарапайым сызықтық регрессия және бірнеше сызықтық регрессия болып табылады, дегенмен күрделі мәліметтер мен талдаудың сызықтық емес регрессия әдістері бар. Қарапайым сызықтық регрессия тәуелді Y айнымалысының нәтижесін түсіндіру немесе болжау үшін бір тәуелсіз айнымалыны пайдаланады, ал бірнеше сызықтық регрессия нәтижені болжау үшін екі немесе одан да көп тәуелсіз айнымалыны қолданады.


Регрессия қаржылық және инвестициялық мамандарға, сондай-ақ басқа бизнес саласындағы мамандарға көмектесе алады. Регрессия сонымен қатар компания үшін ауа-райына, алдыңғы сатылымға, ЖІӨ өсуіне немесе басқа жағдайларға байланысты сатылымды болжауға көмектеседі. Capital Asset Pricing моделі (негізгі құралдарды бағалау) активтерді баға және астананың шығындарды табу үшін қаржы саласындағы жиі қолданылатын регрессиялық модель болып табылады.

Регрессияның әр түрінің жалпы формасы:

  • Қарапайым сызықтық регрессия: Y = a + bX + u
  • Бірнеше сызықтық регрессия: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b t X t + u




Қайда:

  • Y = сіз болжап отырған айнымалы (тәуелді айнымалы).
  • X = Y шамасын болжау үшін қолданатын айнымалы (тәуелсіз айнымалы).
  • а = кесу.
  • b = көлбеу.
  • u = регрессияның қалдықтары.

Маңызды

Регрессияның екі негізгі түрі бар: қарапайым сызықтық регрессия және көп сызықтық регрессия.

Регрессия кездейсоқ шамалар тобын алады, олар Y-ді болжайды деп ойлайды және олардың арасындағы математикалық байланысты табуға тырысады. Бұл байланыс, әдетте, барлық жеке мәліметтер нүктелерін жақындастыратын түзу сызық түрінде болады (сызықтық регрессия). Көптік регрессияда жеке айнымалылар жазуларды қолдану арқылы сараланады.

Негізгі өнімдер

  • Регрессия инвестициялық және қаржылық менеджерлерге активтерді бағалауға және айнымалылар арасындағы байланысты түсінуге көмектеседі
  • Регрессия қаржылық және инвестициялық мамандарға, сондай-ақ басқа бизнес саласындағы мамандарға көмектесе алады. 

Регрессиялық талдауды қалай қолданудың нақты мысалы

Регрессия көбінесе тауар бағасы, пайыздық мөлшерлемелер, жекелеген салалар немесе секторлар сияқты активтің баға қозғалысына әсер ететін факторларды анықтау үшін қолданылады. Жоғарыда аталған CAPM регрессияға негізделген және ол қорлардан күтілетін кірістерді жобалау және капиталға шығындар жасау үшін қолданылады. Акцияның кірістілігі S&P 500 сияқты индекстің кірісіне сәйкес белгілі бір акцияға бета-нұсқасын жасау үшін регрессияға ұшырайды.

Бета – акциялардың нарыққа немесе индекске қатысты тәуекелі және CAPM моделінің көлбеуі ретінде көрінеді. Қарастырылып отырған акциялардың кірісі тәуелді Y айнымалысы болады, ал тәуелсіз X айнымалысы нарықтық тәуекелге байланысты сыйлықақы болады.

Акциялардың нарықтық капитализациясы, бағалау коэффициенттері және жақында алынған кірістер сияқты қосымша айнымалылар кірістерді жақсарту үшін CAPM моделіне қосылуы мүмкін.Бұл қосымша факторлар фама-француз факторлары деп аталады, олар активтердің кірістілігін жақсылап түсіндіру үшін бірнеше сызықтық регрессия моделін жасаған профессорлардың атымен аталған.