a:

Наиболее распространенными типами регрессии, которые может использовать инвестор, являются линейные регрессии и множественные линейные регрессии. Регрессии - это статистические методы для определения отношений между переменными. Переменные, с которыми сталкиваются большинство инвесторов, - цены активов.

Линейные регрессии

Линейная регрессия идентифицирует взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной. Инвесторы могут захотеть определить взаимосвязь между двумя активами. Например, инвестор может захотеть найти связь между изменениями цен в отдельном запасе и изменениями цен в более крупном фондовом индексе. В этом случае рыночный индекс является независимой переменной, а индивидуальная цена акций является зависимой переменной. Анализ регрессии формулирует гипотезу о том, что движение в одной переменной, независимом запасе, зависит от движения в фондовом индексе.

Регрессионный анализ идентифицирует линейную линию регрессии между переменными, используя метод наилучшего соответствия методам наименьших квадратов. Линейный регрессионный анализ показывает линию, проведенную между наблюдениями. Считается, что время ошибки из расчета показывает, как далеко от него наблюдаются линии для линейной регрессии.

Несколько линейных регрессий

Несколько линейных регрессий моделируют линейную зависимость между несколькими объясняющими переменными и переменной ответа. Связь моделируется с использованием прямой линии, которая приближается к наилучшим образом подходит для наблюдений за данными. Инвесторы могут захотеть моделировать цену актива как переменной ответа, основанной на других основных или количественных данных. Это позволяет более сложное моделирование по сравнению с одиночными линейными регрессиями. Например, инвестор, пытающийся предсказать цену нефтяного запаса, может захотеть рассмотреть преобладающие процентные ставки, индексные ставки и цену фьючерсов на сырую нефть в модели.