Definición de regresión

¿Qué es la regresión?

La regresión es un método estadístico utilizado en finanzas, inversiones y otras disciplinas que intenta determinar la fuerza y ​​la naturaleza de la relación entre una variable dependiente (generalmente indicada por Y) y otras variables (conocidas como variables independientes).

La regresión ayuda a los administradores financieros y de inversiones a evaluar los activos y comprender las relaciones entre variables como los precios de las materias primas y las acciones de las empresas que se ocupan de esas materias primas.

Explicación de la regresión

Los dos tipos principales de regresión son la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple, aunque existen técnicas de regresión no lineal para datos y análisis más complejos. La regresión lineal simple usa una variable independiente para explicar o predecir el resultado de la variable dependiente Y, mientras que la regresión lineal múltiple usa dos o más variables independientes para predecir el resultado.

La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y las inversiones, así como a los profesionales de otras áreas de negocio. La regresión también puede ayudar a predecir las ventas de una empresa en función del clima, las ventas anteriores, el crecimiento del PIB u otras condiciones. El modelo de fijación de precios de activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión de uso común en finanzas para la fijación de precios y costos de activos.

Forma general de cada tipo de regresión:

  • Regresión lineal simple: Y = a + bX + tu
  • Regresión lineal múltiple: Y = a + b1X1 + B2X2 + segundo3X3 + … + segundotXt + tu

Donde:

  • Y = variable que intenta predecir (variable dependiente).
  • X = la variable que usa para predecir Y (variable independiente).
  • a = interceptación.
  • b = pendiente.
  • u = el resto de la regresión.

Hay dos tipos principales de regresión: regresión lineal simple y regresión lineal múltiple.

La regresión toma un grupo de variables aleatorias que se cree que predicen Y e intenta encontrar una conexión matemática entre ellas. Esta relación suele tener 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 individuales se diferencian por índices.

Conclusiones clave

  • La regresión ayuda a los administradores financieros y de inversiones a evaluar los activos y comprender la relación entre las variables
  • La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y las inversiones, así como a los profesionales de otras áreas de negocio.

Un ejemplo real de cómo se utiliza el análisis de regresión

La regresión se usa a menudo para determinar cuántos factores específicos, como el precio de un producto básico, las tasas de interés, ciertas industrias o sectores, afectan el movimiento de los precios de los activos. El CAPM antes mencionado se basa en la regresión y se utiliza para predecir los rendimientos esperados de las acciones y crear costos de capital. Los rendimientos de las acciones retroceden frente a los rendimientos de un índice más amplio, como el S&P 500, para crear una versión beta de una acción en particular.

Beta es el riesgo de una acción en relación con un mercado o índice y se refleja como una pendiente en el modelo CAPM. El rendimiento de las acciones en cuestión será la variable dependiente Y, mientras que la variable independiente X será la prima de riesgo de mercado.

Se pueden agregar variables adicionales, como la capitalización del mercado de valores, los índices de valoración y las ganancias recientes, al modelo CAPM para obtener mejores estimaciones de ganancias. Estos factores adicionales se conocen como factores Fama-French, en honor a los profesores que desarrollaron el modelo de regresión lineal múltiple para explicar mejor los rendimientos de los activos.

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