Modèle multivarié
Le modèle multivarié est un outil statistique populaire qui utilise plusieurs variables pour prévoir les résultats possibles. Les analystes de recherche utilisent des modèles multivariés pour prévoir les résultats des investissements dans différents scénarios, afin de comprendre le degré d'exposition d'un portefeuille à des risques particuliers. Cela permet aux gestionnaires de portefeuille de mieux atténuer les risques identifiés grâce à l'analyse de modélisation multivariée. La simulation de Monte Carlo est un modèle multivarié largement utilisé qui crée une distribution de probabilité qui permet de définir une gamme de résultats d'investissement possibles. Les modèles multivariés sont utilisés dans de nombreux domaines de la finance.
Comprendre le modèle multivarié
Les modèles multivariés facilitent la prise de décision en permettant à l'utilisateur de tester les différents scénarios et leur impact probable. Par exemple, un investissement particulier peut être analysé par scénario dans un modèle multivarié pour déterminer son impact sur le rendement global du portefeuille dans différentes situations de marché, telles qu'une période de forte inflation ou de taux d'intérêt bas. Cette même approche peut être utilisée pour évaluer les performances probables d'une entreprise, valoriser les stock-options et même pour évaluer de nouvelles idées de produits. Au fur et à mesure que des points de données fermes sont ajoutés au modèle, tels que des données sur les ventes des magasins comparables publiées avant le bénéfice, la confiance dans le modèle et ses fourchettes prédites augmentent.
Modèles multivariés et industrie de l'assurance
Les compagnies d’assurance utilisent des modèles multivariés. La tarification d'une police d'assurance est basée sur la probabilité de devoir payer une réclamation. Compte tenu de quelques points de données, tels que l’âge du demandeur et l’adresse du domicile, les assureurs peuvent l’ajouter à un modèle multivarié faisant appel à des bases de données supplémentaires permettant de cerner la stratégie de tarification des politiques appropriée. Le modèle lui-même sera peuplé de points de données confirmés (âge, sexe, état de santé actuel, autres politiques possédées, etc.) et de variables affinées (revenu régional moyen, durée de vie régionale moyenne, etc.) pour attribuer les résultats prévus qui seront utilisés pour: prix de la politique.
Forces et faiblesses de la modélisation multivariée
L’avantage de la modélisation multivariée est qu’elle fournit aux décideurs des scénarios de simulation plus détaillés. Par exemple, l'investissement A aura probablement un prix futur dans cette plage, compte tenu de ces variables. Au fur et à mesure que des données plus solides sont insérées dans le modèle, la plage prédictive se resserre et la confiance dans les prévisions augmente. Cependant, comme avec tout modèle, les données qui sortent sont aussi bonnes que les données qui y sont entrées. Il y a également un risque d'événements de cygne noir rendant le modèle insignifiant, même si les ensembles de données et les variables utilisées sont corrects. C’est bien entendu pourquoi les modèles eux-mêmes ne sont pas chargés de la négociation. Les prévisions de modèles multivariés ne sont qu’une autre source d’informations à laquelle les décideurs ultimes peuvent réfléchir.
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