Modelo Multivariado

O que é o modelo multivariado?

O modelo multivariado é uma ferramenta estatística popular que usa várias variáveis ​​para prever resultados possíveis. Os analistas de pesquisa usam modelos multivariados para prever os resultados dos investimentos em diferentes cenários, a fim de compreender a exposição que uma carteira tem a riscos específicos. Isso permite que os gerentes de portfólio mitiguem melhor os riscos identificados por meio da análise de modelagem multivariada. 

Compreendendo o modelo multivariado

Os modelos multivariados auxiliam na tomada de decisão, permitindo que o usuário teste os diferentes cenários e seu provável impacto. A simulação de Monte Carlo é um modelo multivariado amplamente usado que cria uma distribuição de probabilidade que ajuda a definir uma gama de resultados de investimento possíveis. Modelos multivariados são usados ​​em muitos campos das finanças.

Por exemplo, um determinado investimento pode ser executado por meio de análise de cenário em um modelo multivariado para ver como ele impactará todo o retorno do portfólio em diferentes situações de mercado, como um período de alta inflação ou baixas taxas de juros. Essa mesma abordagem pode ser usada para avaliar o desempenho provável de uma empresa, avaliar as opções de ações e até avaliar novas ideias de produtos. Conforme os pontos de dados da empresa são adicionados ao modelo, como dados de vendas na mesma loja sendo divulgados antes dos ganhos, a confiança no modelo e seus intervalos previstos aumentam.

Considerações Especiais

As seguradoras são usuárias de modelos multivariados. O preço de uma apólice de seguro é baseado na probabilidade de ter que pagar um sinistro. Considerando apenas alguns pontos de dados, como a idade do requerente e o endereço residencial, as seguradoras podem adicionar isso a um modelo multivariado que extrai de bancos de dados adicionais que podem restringir a estratégia de precificação de apólice apropriada. O próprio modelo será preenchido com pontos de dados confirmados (idade, sexo, estado de saúde atual, outras políticas de propriedade, etc.) e variáveis ​​refinadas (renda regional média, vida média regional, etc.) para atribuir resultados previstos que serão usados ​​para o preço da política.

Vantagens e desvantagens 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, o investimento A provavelmente terá um preço futuro dentro dessa faixa, dadas essas variáveis. À medida que dados mais sólidos são colocados no modelo, a faixa preditiva fica mais estreita e a confiança nas previsões aumenta. No entanto, como acontece com qualquer modelo, os dados que saem são tão bons quanto os dados que entram. 

Também existe o risco de eventos cisne negro tornarem o modelo sem sentido, mesmo se os conjuntos de dados e variáveis ​​em uso forem bons. É por isso, claro, que os próprios modelos não são encarregados da negociação. As previsões de modelos multivariados são simplesmente outra fonte de informação para os tomadores de decisão finais pensarem.