Qué es la regresión?
La regresión es un método estadístico utilizado en finanzas, inversiones y otras disciplinas que intenta determinar la fuerza y el carácter de la relación entre una variable dependiente (normalmente denotada por Y) y una serie de otras variables (conocidas como variables independientes).
La regresión ayuda a los gestores financieros y de inversiones a valorar los activos y a comprender las relaciones entre las variables, como los precios de las materias primas y las acciones de las empresas que las comercializan.
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Regresión
Regresión explicada
Los dos tipos básicos de regresión son la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple, aunque existen métodos de regresión no lineal para datos y análisis más complicados. La regresión lineal simple utiliza una variable independiente para explicar o predecir el resultado de la variable dependiente Y, mientras que la regresión lineal múltiple utiliza dos o más variables independientes para predecir el resultado.
La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otros negocios. La regresión también puede ayudar a predecir las ventas de una empresa en función del clima, las ventas anteriores, el crecimiento del PIB u otros tipos de condiciones. El modelo de fijación de precios de los activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión utilizado a menudo en las finanzas para fijar el precio de los activos y descubrir los costes de capital.
La forma general de cada tipo de regresión es:
- Regresión lineal simple: Y = a + bX + u
- Regresión lineal múltiple: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + btXt + u
Donde:
- Y = la variable que se intenta predecir (variable dependiente).
- X = la variable que se utiliza para predecir Y (variable independiente).
- a = el intercepto.
- b = la pendiente.
- u = el residuo de regresión.
Los dos tipos básicos de regresión son la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple.
La regresión toma un grupo de variables aleatorias, que se cree que predicen Y, y trata de encontrar una relación matemática entre ellas. Esta relación suele adoptar la forma de una línea recta (regresión lineal) que es la que mejor se aproxima a todos los puntos de datos individuales. En la regresión múltiple, las variables separadas se diferencian utilizando subíndices.
Puntos clave
- La regresión ayuda a los gestores financieros y de inversiones a valorar los activos y a comprender las relaciones entre las variables
- La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otros negocios.
Un ejemplo real de cómo se utiliza el análisis de regresión
La regresión se utiliza a menudo para determinar cuántos factores específicos, como el precio de una mercancía, los tipos de interés, determinadas industrias o sectores, influyen en el movimiento del precio de un activo. El mencionado CAPM se basa en la regresión, y se utiliza para proyectar los rendimientos esperados de las acciones y para generar los costes de capital. Los rendimientos de una acción se comparan con los rendimientos de un índice más amplio, como el S&P 500, para generar una beta para la acción concreta.
Beta es el riesgo de la acción en relación con el mercado o el índice y se refleja como la pendiente en el modelo CAPM. El rendimiento de la acción en cuestión sería la variable dependiente Y, mientras que la variable independiente X sería la prima de riesgo del mercado.
Al modelo CAPM pueden añadirse variables adicionales, como la capitalización bursátil de una acción, los ratios de valoración y los rendimientos recientes, para obtener mejores estimaciones de los rendimientos. Estos factores adicionales se conocen como factores Fama-French, llamados así por los profesores que desarrollaron el modelo de regresión lineal múltiple para explicar mejor los rendimientos de los activos.
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