Qué es el modelo multivariante?
El modelo multivariante es una popular herramienta estadística que utiliza múltiples variables para pronosticar posibles resultados. Los analistas de investigación utilizan modelos multivariantes para prever los resultados de las inversiones en diferentes escenarios con el fin de comprender la exposición que tiene una cartera a determinados riesgos. Esto permite a los gestores de carteras mitigar mejor los riesgos identificados mediante el análisis de modelos multivariantes.
Puntos clave
- Un modelo multivariante es una herramienta estadística que utiliza múltiples variables para predecir resultados.
- Un ejemplo es una simulación de Monte Carlo que presenta una gama de posibles resultados utilizando una distribución de probabilidad.
- Los cisnes negros hacen que el modelo carezca de sentido aunque los conjuntos de datos y las variables utilizadas sean buenos.
- Las compañías de seguros suelen utilizar modelos multivariantes para determinar la probabilidad de tener que pagar siniestros.
Comprender el modelo multivariante
Los modelos multivariantes ayudan a la toma de decisiones al permitir al usuario probar los diferentes escenarios y su probable impacto. La simulación de Montecarlo es un modelo multivariante ampliamente utilizado que crea una distribución de probabilidad que ayuda a definir una gama de posibles resultados de inversión. Los modelos multivariantes se utilizan en muchos campos de las finanzas.
Por ejemplo, una inversión concreta puede someterse a un análisis de escenarios en un modelo multivariante para ver cómo repercutirá en la rentabilidad de toda la cartera en diferentes situaciones de mercado, como un periodo de alta inflación o de bajos tipos de interés. Este mismo enfoque puede utilizarse para evaluar los posibles resultados de una empresa, valorar las opciones sobre acciones e incluso evaluar nuevas ideas de productos. A medida que se añaden puntos de datos firmes al modelo, como los datos de ventas en las mismas tiendas que se publican antes de los beneficios, aumenta la confianza en el modelo y en sus rangos de predicción.
Consideraciones especiales
Las compañías de seguros son usuarias de modelos multivariantes. El precio de una póliza de seguro se basa en la probabilidad de tener que pagar un siniestro. Con sólo unos pocos datos, como la edad del solicitante y la dirección del domicilio, las aseguradoras pueden añadirlos a un modelo multivariante que se nutre de otras bases de datos y que puede acotar la estrategia de precios de las pólizas. El propio modelo se rellena con datos confirmados (edad, sexo, estado de salud actual, otras pólizas en propiedad, etc.).) y variables refinadas (renta media regional, esperanza de vida media regional, etc.) para asignar los resultados previstos que se utilizarán para fijar el precio de la política.
Ventajas y desventajas de los modelos multivariantes
La ventaja de la modelización multivariante es que proporciona escenarios más detallados de „qué pasa si” para que los responsables de la toma de decisiones los tengan en cuenta. Por ejemplo, es probable que la inversión A tenga un precio futuro dentro de este rango, dadas estas variables. A medida que se introducen datos más sólidos en el modelo, el rango de predicción se hace más estrecho y aumenta la confianza en las predicciones. Sin embargo, como con cualquier modelo, los datos que salen son tan buenos como los que entran.
También existe el riesgo de que los cisnes negros hagan que el modelo carezca de sentido, incluso si los conjuntos de datos y las variables utilizadas son buenos. Esta es, por supuesto, la razón por la que los propios modelos no se encargan de la negociación. Las predicciones de los modelos multivariantes son simplemente otra fuente de información en la que deben pensar los responsables finales de la toma de decisiones.