Modelo Multivariado
O modelo multivariado é uma ferramenta estatística popular que usa várias variáveis para prever possíveis resultados. Os analistas de pesquisa usam modelos multivariados para prever resultados de investimentos em diferentes cenários, a fim de entender a exposição que um portfólio tem a riscos específicos. Isso permite que os gerentes de portfólio atenuem melhor os riscos identificados por meio da análise de modelagem multivariada. A simulação de Monte Carlo é um modelo multivariado amplamente usado que cria uma distribuição de probabilidade que ajuda a definir uma variedade de possíveis resultados de investimento. Modelos multivariados são usados em muitos campos das finanças.
Compreendendo o modelo multivariado
Modelos multivariados auxiliam na tomada de decisões, permitindo que o usuário teste os diferentes cenários e seu provável impacto. Por exemplo, um investimento específico pode ser executado através da análise de cenário em um modelo multivariado para ver como afetará todo o retorno do portfólio em diferentes situações de mercado, como um período de inflação alta ou baixas taxas de juros. Essa mesma abordagem pode ser usada para avaliar o desempenho provável de uma empresa, avaliar opções de ações e até avaliar novas idéias de produtos. À medida que pontos de dados firmes são adicionados ao modelo, como dados de vendas nas mesmas lojas sendo liberados antes dos ganhos, a confiança no modelo e em seus intervalos previstos aumenta.
Modelos multivariados e o setor de seguros
As companhias de seguros são usuários de modelos multivariados. O preço de uma apólice de seguro é baseado na probabilidade de ter que pagar uma reivindicação. Dado apenas alguns dados, como a idade do solicitante e o endereço residencial, as seguradoras podem adicioná-lo a um modelo multivariado que extrai de bancos de dados adicionais que podem restringir a estratégia de precificação de política apropriada. O próprio modelo será preenchido com pontos de dados confirmados (idade, sexo, status atual de saúde, outras políticas de propriedade etc.) e variáveis refinadas (renda regional média, tempo de vida regional médio, etc.) para atribuir resultados previstos que serão usados para precificar a política.
Pontos fortes e fracos da modelagem multivariada
A vantagem da modelagem multivariada é que ela fornece cenários "e se" mais detalhados para os tomadores de decisão considerarem. Por exemplo, é provável que o investimento A tenha um preço futuro dentro desse intervalo, dadas essas variáveis. À medida que dados mais sólidos são inseridos no modelo, o intervalo preditivo fica mais apertado e a confiança nas previsões aumenta. No entanto, como em qualquer modelo, os dados que saem são tão bons quanto os dados que entram. Também existe o risco de eventos de cisne negro tornarem o modelo sem sentido, mesmo que os conjuntos de dados e variáveis usados sejam bons. É por isso que os modelos não são responsáveis pela negociação. As previsões de modelos multivariados são simplesmente outra fonte de informação para os principais tomadores de decisão pensarem.
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