Definicija regresije

Kaj je regresija?

Regresija je statistična meritev, ki se uporablja v financah, naložbah in drugih disciplinah, ki poskuša določiti moč povezave med eno odvisno spremenljivko (običajno jo označujemo z Y) in vrsto drugih spremenljivih spremenljivk (znanih kot neodvisne spremenljivke).

Regresija pomaga naložbenim in finančnim menedžerjem pri vrednotenju sredstev in razumevanju razmerij med spremenljivkami, kot so cene surovin in zaloge podjetij, ki se ukvarjajo s tem blagom.

1:21

Regresija

Pojasnjena regresija

Dve osnovni vrsti regresije sta linearna regresija in večkratna linearna regresija, čeprav obstajajo nelinearne regresijske metode za bolj zapletene podatke in analize. Linearna regresija uporablja eno neodvisno spremenljivko za razlago ali napoved izida odvisne spremenljivke Y, medtem ko večkratna regresija za napovedovanje izida uporablja dve ali več neodvisnih spremenljivk.

Regresija lahko pomaga tako finančnim in naložbenim strokovnjakom kot tudi strokovnjakom v drugih podjetjih. Regresija lahko pomaga tudi pri napovedovanju prodaje podjetja na podlagi vremena, prejšnje prodaje, rasti BDP ali drugih vrst pogojev. Model določanja cen kapitalskih sredstev (CAPM) je pogosto uporabljen regresijski model v financah za določanje cenovnih sredstev in odkrivanje stroškov kapitala.

Splošna oblika regresije je:

• Linearna regresija: Y = a + bX + u
• Večkratna regresija: Y = a + b ₁ X ₁ ⁺ b ₂ X ₂ + b ₃ X ₃ + ... + b _t X _t + u

Kje:

• Y = spremenljivka, ki jo poskušate predvideti (odvisna spremenljivka).
• X = spremenljivka, ki jo uporabljate za napovedovanje Y (neodvisna spremenljivka).
• a = prestrezanje.
• b = naklon.
• u = regresija preostala.

Obstajata dve osnovni vrsti regresije: linearna regresija in večkratna linearna regresija.

Regresija prevzame skupino naključnih spremenljivk, za katere se misli, da napovedujejo Y, in skuša najti matematični odnos med njimi. Ta odnos je običajno v obliki premice (linearna regresija), ki najbolje približa vse posamezne podatkovne točke. V več regresiji se ločene spremenljivke razlikujejo z uporabo številk z naročnino.

Ključni odvzemi

• Regresija pomaga naložbenim in finančnim menedžerjem pri vrednotenju sredstev in razumevanju razmerja med spremenljivkami
• Regresija lahko pomaga tako finančnim in naložbenim strokovnjakom kot tudi strokovnjakom v drugih podjetjih.

Primer resničnega sveta, kako se uporablja regresijska analiza

Regresija se pogosto uporablja za določitev, koliko specifičnih dejavnikov, kot so cena blaga, obrestne mere, določene panoge ali sektorji, vplivajo na gibanje cen sredstva. Zgoraj omenjeni CAPM temelji na regresiji in se uporablja za načrtovanje pričakovanih donosov zalog in ustvarjanje stroškov kapitala. Donosnost zalog je regresirana na donose širšega indeksa, kot je S&P 500, za ustvarjanje beta za določeno zalogo.

Beta je tveganje delnice glede na trg ali indeks in se odraža kot naklon v modelu CAPM. Pričakovana donosnost zadevne delnice bi bila odvisna spremenljivka Y, neodvisna spremenljivka X pa bi bila premija za tržno tveganje.

Dodatne spremenljivke, kot so tržna kapitalizacija zalog, razmerja vrednotenja in nedavne donose, se lahko dodajo modelu CAPM za boljše ocene donosnosti. Ti dodatni dejavniki so znani kot Fama-francoski dejavniki, poimenovani po profesorjih, ki so razvili model z več linearno regresijo, da bi bolje razložili donos sredstev.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Kaj je napaka? Izraz napake je opredeljen kot spremenljivka v statističnem modelu, ki je ustvarjena, kadar model ne predstavlja v celoti dejanskega razmerja med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami. več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več Line of Best Fit Linija najboljšega prileganja je rezultat regresijske analize, ki predstavlja razmerje med dvema ali več spremenljivkami v naboru podatkov. več R-kvadrat R-kvadrat je statistična mera, ki predstavlja delež variance za odvisno spremenljivko, ki ga razloži neodvisna spremenljivka. več Kako deluje metoda najmanjših kvadratov Metoda najmanjših kvadratov je statistična tehnika za določitev vrstice, ki je najbolj primerna za model, določena z enačbo z določenimi parametri za opazovane podatke. več Heteroskedastičnost V statistiki se heteroskedastičnost zgodi, kadar standardni odkloni spremenljivke, ki jih spremljamo v določenem času, niso konstantni. več partnerskih povezav