Regressionsdefinition och exempel |

Vad det är:

Regression är en statistisk metod som används i finans och andra fält för att göra förutsägelser baserat på observerade värden. Det är ett mått på hur korrelerade en grupp faktiska observationer är med modellens förutsägelser.

Hur det fungerar (Exempel):

I de följande exemplen representerar de blå prickarna priserna för figurinkollektioner på eBay. Samlingar med fler figurer går så mycket som $ 100; samlingar med färre än fem figurer säljer för mycket lite. Hur kan vi förutse hur mycket en samling kommer att sälja för?

Vi gör det med hjälp av regressionsanalys, som i huvudsak finner formeln för den linje som passar bäst i observationerna. På så sätt kan vi använda linjen för att förutsäga vad insamlingspriset kan vara om vi vet hur många figurer som finns i en samling, eller vi kan förutsäga hur många figurer ska vara i en samling om vi vet priset.

I vårt exempel nedan representerar de svarta linjerna en regressionslinje, som representeras av formeln längst upp till höger på varje diagram. Denna formel är vilken analytiker också använder för att förutse framtida värdepapper för värdepapper baserat på de faktiska observatörernas beteende.

Godhet med passform är en del av regressionsanalysen. Termen avser hur långt de förväntade värdena för en finansiell modell är från de faktiska värdena (det vill säga hur predictive linjen är).

Som du kan se har denna regressionslinje en hög passform; Formeln för regressionslinjen kommer upp med de observerade värdena ca 79% av tiden.

Detta nästa diagram är ett exempel på en regressionslinje med låg passform. Här är värdena överallt, och formeln för regressionslinjen var praktiskt taget oförmögen att förutsäga någonting.

Varför det gäller:

Regression är en matematisk version av en kristallkula, men en mycket knäckt, suddig kristallkula. Godhet med passform är nyckeln - det är en självförtroendeåtgärd. Detta beror på att när du har kommit fram till en formel som står för de flesta av variationerna i en grupp av, säger prisobservationer, har du också kommit fram till en formel som kan vara en väldigt pålitlig förutsägare för vilka priser som kommer att bli i framtiden. Och det är ovärderligt.