Schauen Sie sich Regression Bei der Analyse von Finanzdaten

Das Ziel Regression

ist auf Daten aus der Vergangenheit zu suchen, um zu bestimmen, ob es irgendwelche Variablen sind, die Finanzbewegungen beeinflussen. Dieser Prozess jetzt verwendet typischerweise sehr fortschrittliche Computerprogramme, wie zum Beispiel Analytics-Software und Datenbanken, etwas auszuführen genannt Data Mining.

Grundsätzlich Data Mining funktioniert, indem alle Daten, die Sie möglicherweise Ihre Hände bekommen und ein Computerprogramm herauszufinden lassen, ob eine Korrelation besteht zwischen dem, was Sie versuchen, und andere Variablen zu prognostizieren. Sie können auf Ihrer eigenen Data-Mining zu tun, aber wenn man schon eine Vorstellung davon, was Sie suchen können, es ist nur erraten-and-Check, der stinkt.

Zum Beispiel können Sie Ihr Unternehmen die Kosten steigen mit der Temperatur außerhalb feststellen, dass. Wenn die Temperatur ansteigt, nimmt auch insgesamt Kosten-, wenn die Temperatur die Unternehmenskosten sinken ebenfalls abnimmt. Vielleicht finden Sie sogar, dass im Durchschnitt die Kosten um 1 Prozent für jeweils 3 Prozent Veränderung in der Temperatur ändern. Diese Beziehung wird als eine Korrelation.

Beachten Sie, dass eine Korrelation bedeutet nicht, dass die Temperatur einen Preisanstieg verursacht - nur, dass die beiden verwandt sind. Sie können wie folgt aus einer Korrelation denken: Wenn alle Beziehungen causational waren, könnte man sagen, dass Bono von U2 Menschen tötet, weil eine hohe Korrelation kurze Lebenserwartung und Länder Bono besucht hat, besteht zwischen. Während eine Korrelation besteht, sowohl die kurze Lebenserwartung und die Besuche von Bono sind von Armut verursacht.

Also, in diesem Beispiel, wenn Temperatur und Kosten korreliert sind, kann die Beziehung wie folgt aussehen:

Die kleinen Punkte sind die tatsächlichen Werte enthalten. Sie zeichnen sie, wie Sie auf jeden Graphen würde: die richtige Stelle auf der horizontalen Achse finden (Temperatur), bewegen sich auf der vertikalen Achse (Kosten) an die richtige Stelle auf, und setzen Sie den Punkt, wo die beiden überschneiden. Die Linie, die durch sie gehen veranschaulicht das Verhältnis der Beziehung. (In diesem Fall wird ein ein Drittel Steigung zeigt an, dass für jedes 1 Einheit Anstieg der Kosten, die Temperatur steigt um 3 Einheiten.)

Betrachten Sie das folgende über die Figur:

• Als ein Faktor erhöht, wie auch die anderen erhöht. Das nennt man eine positive Korrelation.

• Wenn ein Faktor wie die anderen erhöht sich nimmt, ist es ein rief negative Korrelation.

• Je näher die Punkte auf der Linie sind, desto stärker ist die Beziehung. Wenn die Punkte weit weg von der Linie sind und nicht schauen, wie sie in einem Muster sind, dann ist die Beziehung sehr schwach. Die Beziehung ist ziemlich stark, weil Sie das Muster auch ohne die Leitung vorhanden sehen können.

Was mit Korrelationen zu tun

Im Idealfall, wenn Sie eine Beziehung finden können, dann wollen Sie in der Lage zu sein, diese Beziehung zu verwenden finanziellen Vorhersagen zu machen. Zum Beispiel, wenn es möglich ist, zu bestimmen, was Ihre Kosten wie nächste Woche aussehen wird, indem die Temperatur heute zu messen, dann ist die Temperatur eine gute Sache zu wissen. Wenn der Wetterbericht sagt, es ist 90 Grad nächste Woche sein wird, können Sie diese verwenden, um Ihre Unternehmenskosten zu prognostizieren?

Vor allem in Bezug auf Investitionen, die Korrelationen, die die existieren können Sie die Bewegung in der Kurs einer Aktie vorherzusagen, sehr geschätzt werden.

Sie können auch mehrere Variablen zu erstellen genauere Korrelationen verwenden.

Diese multivariate Regressionen versuchen zu zeigen, wie die einzelnen Variablen spielt einen Einfluss auf das, was Sie messen, und dass, wenn sie zusammen verwendet werden, können Sie ein noch genaueres Modell zu erstellen, die nicht nur erklärt, was ist was zu Veränderungen in der Sache Sie messen, sondern auch, wie viel von einer Rolle, die jeder Variable spielt und wie können Sie, dass zur Vorhersage verwenden, was in der Zukunft passieren wird.

Wie eine Regressionsanalyse zu tun

Sie können eine Regressionsanalyse mit Microsoft Excel zu tun:

1. In Zellen A1 und A2, den Titel jeder Spalte mit der Bezeichnung der Art der Daten, die in jeder verwendet wird.

   Zum Beispiel können Sie Etiketten verwenden, wie # 147-Temp # 148- und # 147-Kosten # 148.

2. In der Spalte A, unter dem Titel, starten Sie die entsprechenden Daten eingeben.

   Beispielsweise kann die Temperatur an einem bestimmten Tag mit einem neuen Wert in jeder Zelle enthalten.

3. In der Spalte B, unter dem Titel, geben Sie die richtigen Daten auch dort.

   Seien Sie sehr vorsichtig zusammen, um die richtigen Daten zu entsprechen. Zum Beispiel, wenn Sie die Kosten für einen bestimmten Tag in einer Zelle der Spalte B setzen sind, stellen Sie sicher, dass es für den gleichen Tag auf die richtige Temperatur nächstes kommt.

4. Verwenden Sie die Excel-Funktion RGP

   Für # 147-Y_Werte # 148- umfassen alle eine Spalte, darunter den Titel. Für # 147-X_Werte # 148- alle anderen Spalte.

5. Drücken Sie die Eingabetaste einen Dezimalwert zu erhalten.

   Je näher dieser Wert 1 ist, desto stärker ist die Beziehung. Je näher dieser Wert 0 ist, desto schwächer ist die Beziehung. Ein Wert von 1 bedeutet, dass eine perfekte Korrelation besteht, während ein Wert von 0 bedeutet, dass keine Korrelation überhaupt existiert. Wenn die Zahl positiv ist, es ist eine positive Korrelations- wenn sie negativ ist, haben Sie eine negative Korrelation.

Als Randbemerkung, wenn Sie die Einflüsse auf Ihre Finanzen identifizieren können, dann können Sie diese Einflüsse zu verwalten, um sie zu Ihren Gunsten zu arbeiten. Sie sind befugt, Ihre finanzielle Zukunft zu ändern.