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¿Qué es el análisis de regresión?

September 1, 2021

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¿Qué es el análisis de regresión?

¿Qué es el análisis de regresión?


los Análisis de regresión es un conjunto de métodos estadísticos utilizados para estimar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Puede usarse para evaluar la fuerza de la relación entre variables y para modelar la relación futura entre ellas.

¿Qué es el análisis de regresión?

los Análisis de regresión incluye diferentes variaciones, como lineal, lineal múltiple y no lineall. Los modelos más comunes son simplemente lineal y mas lineal. los análisis de regresión no lineal se utiliza generalmente para conjuntos de datos más complejos donde variables dependientes e independientes muestran una relación no lineal. El análisis de regresión tiene varios usos en una variedad de disciplinas, incluidas las finanzas.

Análisis de regresión: supuestos de un modelo lineal

análisis Regresión lineal se basa en seis supuestos básicos:

  1. Las variables dependientes e independientes muestran una relación lineal entre pendiente e intersección.
  2. La variable independiente no es aleatoria.
  3. El valor de retraso (error) es cero.
  4. El valor residual (error) es constante en todas las observaciones.
  5. El valor de retardo (error) no está relacionado en todas las observaciones.
  6. Los valores restantes (errores) siguen la distribución normal.

Análisis de regresión: regresión lineal simple

los Regresión lineal simple es un modelo que estima la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Un modelo lineal simple se expresa mediante la siguiente ecuación:

Yo = a + bX + ε

A:

Yo – variable dependiente

X – variable independiente (explicación)

a – interceptar

b – en espera

ε – retraso (error)

Análisis de regresión: regresión lineal múltiple

análisis regresión lineal múltiple es esencialmente similar un modelo lineal simple, Excepto para ser utilizado más variables independientes en el modelo. Representación matemática regresión lineal múltiple es:

yo = a + b X 1 + c X 2 + d X 3 +

A:

I – variable dependiente

X 1 , X 2 , X 3 – variables independientes (explicación)

a – interceptar

b, c, d – en espera

ε – retraso (error)

los regresión lineal múltiple sigue las mismas condiciones que un modelo lineal simple. Sin embargo, dado que hay varios variables independientes en análisis más lineal, Hay una condición más obligatoria para el modelo:

  • No colinealidad: variables independientes deben tener un mínimo de trabajo en red. si esto es variables independientes están estrechamente relacionados, será difícil evaluar las verdaderas relaciones entre las variables dependientes e independientes.

Análisis de regresión en finanzas

los Análisis de regresión Hay varios usos en finanzas. Por ejemplo, el método estadístico es fundamental para Modelo de valoración de activos de capital (CAPM). En esencia es la ecuación CAPM es un modelo que determina la relación entre el rendimiento esperado de los activos y la prima de riesgo de mercado. Este tipo de análisis también se utiliza para la predicción. Rentabilidad de valores dependiendo de varios factores o predicciones Hacer el trabajo.

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