Definícia regresie. (Regression Definition)

Čo je regresia?

Regresia je štatistická metóda používaná vo finančníctve, investovaní a iných disciplínach, ktorá sa pokúša určiť silu a charakter vzťahu medzi jednou závislou premennou (zvyčajne sa označuje ako Y) a radom ďalších premenných (známych ako nezávislé premenné).

Regresia pomáha investičným a finančným manažérom oceniť aktíva a porozumieť vzťahom medzi premennými, ako sú ceny komodít a akcie spoločností obchodujúcich s týmito komoditami.

• Regresia pomáha investičným a finančným manažérom oceniť aktíva a pochopiť vzťahy medzi premennými.
• Regresia môže pomôcť finančným a investičným odborníkom, ako aj odborníkom v iných podnikoch.

Regresia vysvetlená.

Dva základné typy regresie sú jednoduchá lineárna regresia a viacnásobná lineárna regresia, aj keď pre zložitejšie údaje a analýzu existujú nelineárne regresné metódy. Jednoduchá lineárna regresia používa jednu nezávislú premennú na vysvetlenie alebo predikciu výsledku závislej premennej Y, zatiaľ čo viacnásobná lineárna regresia používa na predpovedanie výsledku dve alebo viac nezávislých premenných.

Regresia môže pomôcť finančným a investičným odborníkom aj odborníkom v iných podnikoch. Regresia môže tiež pomôcť predpovedať tržby spoločnosti na základe počasia, predchádzajúcich tržieb, rastu HDP alebo iných typov podmienok. Model oceňovania kapitálových aktív (CAPM) je často používaný regresný model vo financiách na oceňovanie aktív a zisťovanie nákladov na kapitál.

Všeobecná forma každého typu regresie je:

Kde:

Regresia zaberá skupinu náhodných premenných, o ktorých sa predpokladá, že predpovedajú Y, a snaží sa medzi nimi nájsť matematický vzťah. Tento vzťah je zvyčajne vo forme priamky (lineárna regresia), ktorá najlepšie aproximuje všetky jednotlivé údajové body. Pri viacnásobnej regresii sa samostatné premenné rozlišujú pomocou indexov.

Reálny príklad použitia regresnej analýzy.

Regresia sa často používa na určenie toho, koľko konkrétnych faktorov, ako je cena komodity, úrokové sadzby, konkrétne odvetvia alebo odvetvia, ovplyvňuje cenový pohyb aktíva. Vyššie uvedený CAPM je založený na regresii a používa sa na premietanie očakávaných výnosov pre akcie a na generovanie kapitálových nákladov. Výnosy z akcie sa znižujú oproti výnosom zo širšieho indexu, ako je S&P 500, aby sa pre konkrétnu akciu vygenerovala beta.

Beta predstavuje riziko akcie vo vzťahu k trhu alebo indexu a odráža sa ako sklon v modeli CAPM. Výnosom pre predmetnú akciu by bola závislá premenná Y, zatiaľ čo nezávislou premennou X by bola trhová riziková prémia.

K modelu CAPM možno pridať ďalšie premenné, ako napríklad trhová kapitalizácia akcií, koeficienty ocenenia a nedávne výnosy, aby sa získali lepšie odhady výnosov. Tieto ďalšie faktory sú známe ako Fama-francúzske faktory, pomenované podľa profesorov, ktorí vyvinuli model viacnásobnej lineárnej regresie, aby lepšie vysvetlili návratnosť aktív.