Qué es el análisis de regresión?
El análisis de regresión es un conjunto de métodos estadísticos utilizados para la estimación de las relaciones entre una variable dependiente y una o más variables independientesVariable independienteUna variable independiente es un insumo, suposición, o conductor que se cambia con el fin de evaluar su impacto en una variable dependiente (el resultado).. Puede utilizarse para evaluar la fuerza de la relación entre las variables y para modelar la relación futura entre ellas.
El análisis de regresión incluye diversas variantes, como la lineal, la lineal múltiple y la no lineal. Los modelos más comunes son el lineal simple y el lineal múltiple. El análisis de regresión no lineal se suele utilizar para conjuntos de datos más complicados en los que las variables dependientes e independientes muestran una relación no lineal.
El análisis de regresión ofrece numerosas aplicaciones en varias disciplinas, incluidas las finanzasFundamentos de las finanzas corporativasEste curso gratuito de Introducción a las finanzas corporativas es perfecto para cualquier persona que esté en la banca de inversión, la investigación de valores y la contabilidad, o que esté comenzando su carrera..
Análisis de regresión – Supuestos del modelo lineal
El análisis de regresión lineal se basa en seis supuestos fundamentales:
Análisis de regresión – Regresión lineal simple
La regresión lineal simple es un modelo que evalúa la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. El modelo lineal simple se expresa mediante la siguiente ecuación:
Y = a + bX + ϵ
Donde:
Análisis de regresión – Regresión lineal múltiple
El análisis de regresión lineal múltiple es esencialmente similar al modelo lineal simple, con la excepción de que se utilizan múltiples variables independientes en el modelo. La representación matemática de la regresión lineal múltiple es:
Y = a + bX1 + cX2 + dX3 + ϵ
Donde:
La regresión lineal múltiple sigue las mismas condiciones que el modelo lineal simple. Sin embargo, como hay varias variables independientes en el análisis lineal múltiple, hay otra condición obligatoria para el modelo:
Análisis de regresión en finanzas
El análisis de regresión tiene varias aplicaciones en finanzas. Por ejemplo, el método estadístico es fundamental para el Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM)El Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM) es un modelo que describe la relación entre la rentabilidad esperada y el riesgo de un valor. La fórmula del CAPM muestra que la rentabilidad de un valor es igual a la rentabilidad sin riesgo más una prima de riesgo, basada en la beta de ese valor. En esencia, la ecuación del CAPM es un modelo que determina la relación entre el rendimiento esperado de un activo y la prima de riesgo del mercado.
El análisis también se utiliza para prever la rentabilidad de los valores, en función de diferentes factores, o para prever el rendimiento de una empresa. Conozca más métodos de previsión en nuestro sitio web’s Curso de Presupuestos y Previsiones!
1. Beta y CAPM
En finanzas, el análisis de regresión se utiliza para calcular la BetaBetaLa beta (β) de un valor de inversión (i.e., una acción) es una medida de su volatilidad de los rendimientos en relación con todo el mercado. Se utiliza como medida de riesgo y (volatilidad de los rendimientos en relación con el mercado en general) para una acción. Se puede hacer en Excel utilizando la función SlopeFunción SLOPELa función SLOPE está clasificada dentro de las funciones estadísticas de Excel. Devolverá la pendiente de la línea de regresión lineal a través de los puntos de datos en known_y’s y known_x’s. En el análisis financiero, SLOPE puede ser útil para calcular la beta de una acción. Fórmula = LOPE(conocidos_y’s, conocidos_x’s) La función utiliza el.
Descargue nuestro sitio web’Calculadora beta gratuita de ExcelEsta calculadora beta permite medir la volatilidad de los rendimientos de una acción individual en relación con todo el mercado. La beta (β) de un valor de inversión (i.e. un valor) es una medida de la volatilidad de sus rendimientos en relación con el conjunto del mercado. Se utiliza como medida de riesgo y es una parte integral del Cap!
2. Previsión de ingresos y gastos
Cuando se pronostican los estados financierosPrevisión financieraLa previsión financiera es el proceso de estimar o predecir cómo se comportará una empresa en el futuro. En esta guía sobre cómo elaborar una previsión financiera para una empresa, puede resultar útil realizar un análisis de regresión múltiple para determinar cómo afectarán los cambios en determinadas hipótesis o factores del negocio a los ingresos o gastos en el futuro. Por ejemplo, puede haber una correlación muy alta entre el número de vendedores empleados por una empresa, el número de tiendas que manejan y los ingresos que genera el negocio.
El ejemplo anterior muestra cómo utilizar la función de previsiónFunción FORECASTLa función FORECAST está clasificada dentro de las funciones estadísticas de Excel. Nos calculará o predecirá un valor futuro utilizando los valores existentes. En la modelización financiera, la función de previsión puede ser útil para calcular el valor estadístico de una previsión realizada. Por ejemplo, si conocemos los beneficios pasados y en Excel para calcular una empresa’s ingresos, basados en el número de anuncios que publica.
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Herramientas de regresión
Excel sigue siendo una herramienta popular para realizar análisis de regresión básicos en finanzas, sin embargo, hay muchas herramientas estadísticas más avanzadas que pueden utilizarse.
Python y R son dos potentes lenguajes de codificación que se han hecho populares para todo tipo de modelización financiera, incluida la regresión. Estas técnicas forman parte del núcleo de la ciencia de los datos y el aprendizaje automático, donde los modelos se entrenan para detectar estas relaciones en los datos.
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