Apa Model Multivariat?
Model multivariat adalah alat statistik populer yang menggunakan banyak variabel untuk memperkirakan kemungkinan hasil. Analis riset menggunakan model multivariat untuk meramalkan hasil investasi dalam berbagai skenario untuk memahami paparan yang dimiliki portofolio terhadap risiko tertentu. Ini memungkinkan manajer portofolio untuk memitigasi risiko yang diidentifikasi dengan lebih baik melalui analisis pemodelan multivariat. Simulasi Monte Carlo adalah model multivariat yang banyak digunakan yang menciptakan distribusi probabilitas yang membantu menentukan berbagai kemungkinan hasil investasi. Model multivarian digunakan di banyak bidang keuangan.
Memahami Model Multivariat
Model multivarian membantu dengan pengambilan keputusan dengan memungkinkan pengguna untuk menguji berbagai skenario dan kemungkinan dampaknya. Sebagai contoh, investasi tertentu dapat dijalankan melalui analisis skenario dalam model multivariat untuk melihat bagaimana hal itu akan berdampak pada pengembalian portofolio keseluruhan dalam situasi pasar yang berbeda, seperti periode inflasi tinggi atau suku bunga rendah. Pendekatan yang sama ini dapat digunakan untuk mengevaluasi kemungkinan kinerja perusahaan, menilai opsi saham, dan bahkan mengevaluasi ide-ide produk baru. Karena poin data perusahaan ditambahkan ke model, seperti data penjualan toko yang sama dirilis sebelum pendapatan, kepercayaan pada model dan rentang yang diperkirakan meningkat.
Model Multivarian dan Industri Asuransi
Perusahaan asuransi adalah pengguna model multivariat. Harga suatu polis asuransi didasarkan pada kemungkinan harus membayar klaim. Dengan hanya beberapa poin data, seperti usia pemohon dan alamat rumah, perusahaan asuransi dapat menambahkannya ke dalam model multivariat yang menarik dari basis data tambahan yang dapat mempersempit strategi penetapan kebijakan kebijakan yang tepat. Model itu sendiri akan diisi dengan poin data yang dikonfirmasi (usia, jenis kelamin, status kesehatan saat ini, kebijakan lain yang dimiliki, dll.) Dan variabel yang disempurnakan (rata-rata pendapatan daerah, umur rata-rata daerah, dll.) Untuk menetapkan hasil prediksi yang akan digunakan untuk harga kebijakan.
Kekuatan dan Kelemahan Pemodelan Multivarian
Keuntungan dari pemodelan multivariat adalah bahwa ia memberikan skenario "bagaimana jika" yang lebih rinci untuk dipertimbangkan oleh pembuat keputusan. Misalnya, investasi A kemungkinan memiliki harga di masa depan dalam kisaran ini, mengingat variabel-variabel ini. Ketika data yang lebih solid dimasukkan ke dalam model, rentang prediktif semakin ketat, dan kepercayaan terhadap prediksi tumbuh. Namun, seperti halnya model apa pun, data yang keluar hanya sebagus data yang masuk. Ada juga risiko peristiwa angsa hitam yang membuat model itu tidak berarti bahkan jika set data dan variabel yang digunakan baik. Ini, tentu saja, mengapa model itu sendiri tidak bertanggung jawab atas perdagangan. Prediksi model multivariat hanyalah sumber informasi lain untuk dipikirkan oleh pembuat keputusan akhir.
