Definición de 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 (generalmente denotada por y) y una serie de otras variables (conocidas como variables independientes).

La regresión ayuda a los administradores financieros y de inversiones a valorar los activos y comprender las relaciones entre las variables, como los precios de los productos básicos y las existencias de las empresas que se ocupan de esos productos.

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 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 finanzas e inversiones, así como a los profesionales de otras empresas. 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 activos de capital (capm) es un modelo de regresión de uso frecuente en las finanzas para fijar precios de activos y descubrir costos de capital.

La forma general de cada tipo de regresión es:

• regresión lineal simple: y = a + bx + u
• regresión lineal múltiple: y = a + b ₁ x ₁ ⁺ b ₂ x ₂ + b ₃ x ₃ + … + b _t x _t + u

dónde:

• y = la variable que está intentando predecir (variable dependiente).
• x = la variable que está utilizando para predecir y (variable independiente).
• a = la intersección.
• b = la pendiente.
• u = la regresión residual.

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 tener la forma de una línea recta (regresión lineal) que se aproxima mejor a todos los puntos de datos individuales. En la regresión múltiple, las variables separadas se diferencian mediante el uso de subíndices.

la regresión se usa a menudo para determinar cuántos factores específicos, como el precio de un producto, las tasas de interés, industrias o sectores particulares influyen en el movimiento de precios de un activo. el citado capm se basa en la regresión y se utiliza para proyectar los rendimientos esperados de las existencias y generar costos de capital. Los retornos de una acción se regresan contra los retornos de un índice más amplio, como el s & p 500, para generar una beta para la acción en particular.

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 de mercado.

Se pueden agregar variables adicionales como la capitalización de mercado de una acción, los índices de valoración y los rendimientos recientes al modelo capm para obtener mejores estimaciones de los rendimientos. Estos factores adicionales se conocen como los factores fama-franceses, nombrados en honor a los profesores que desarrollaron el modelo de regresión lineal múltiple para explicar mejor los rendimientos de los activos.