Volkswirtschaftslehre und Statistik sind detaillierte Wissenschaftszweige, die eine gesonderte Betrachtung verdienen. Diese beiden Disziplinen sind eigentlich gar nicht so unterschiedlich, da sie sich in einigen Computersystemen gegenseitig verstärken. Regression ist das wertvollste Beispiel für diese Prämisse. im Bereich Wirtschaftswissenschaften Variablen in einem großen Datenpool in Ihrer Hand.Was passiert, wenn sie miteinander in Kontakt kommen, können Sie mit der statistischen Regressionstechnik herausfinden.
Nehmen wir an, bevor wir beginnen, Sie werden natürlich die grundlegenden Antworten auf Fragen sehen, wie zum Beispiel, was Regression ist und wie man sie macht, aber Sie müssen viel mehr recherchieren, um zu lernen, wie man es genau macht, denn das werden Sie zu schätzen wissen Es gibt Bachelor-Programme, über die wir sprechen werden. Kommen Sie für diejenigen, die keine grundlegende Vorstellung von dem Thema haben Was ist Regression, was ist Regressionsanalyse, wie wird sie durchgeführt?Lassen Sie uns die häufig gestellten Fragen anhand von Beispielen untersuchen.
Zunächst einmal, was ist Regression?
Mit einem breiten Wissenspool in Disziplinen wie Finanzen, Investitionen, Ökonometrie und mehr. das Ergebnis der Beziehung zwischen mehr als einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen Die statistische Methode, die verwendet wird, um es aufzudecken, wird als Regression bezeichnet. Während eine lineare Prozedur die häufigste Art der Regression ist, gibt es viele verschiedene Regressionsarten, die zum Erstellen verschiedener Modelle verwendet werden.
Was also bewirkt Regression?
Der Hauptzweck der Verwendung der Regressionsmethode ist die Erfahrung, inmitten der Variablen in einem großen Informationspool zu leben. Zusammenhang erkennen und, was noch wichtiger ist, zu messen, ob diese Korrelation statistisch signifikant ist. Also die Antwort auf die Frage, ob es einen Zusammenhang zwischen den Variablen und der Regression gibt und wenn ja, ist dieser sinnvoll?
Professionelle Analysten in der Finanz- und Investmentwelt greifen oft auf Regression zurück. so wie Analysten eines Unternehmens Sie verwenden die Regressionsmethode, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen, indem sie frühere Verkäufe und zukünftige Bedingungen berücksichtigen und dem Geschäft verschiedene Variablen hinzufügen. Die Regression wird auch für Prozesse verwendet, um die Preisgestaltung von Vermögenswerten und die Kapitalkosten aufzudecken.
Was ist die Regressionsanalyse, die Teil des Regressionspfads ist?
Regression ist die statistische Methode, die das Interesse in der Mitte der Variablen aufzeigt. Regressionsanalyse ist das Werkzeug, das als Teil dieser Methode betrachtet wird.Einfacher ausgedrückt ist Regression ein allgemeiner Begriff, der zur Benennung dieses statistischen Systems verwendet wird, während Regressionsanalyse für die Anwendung dieser Methode und die Benennung nach ihrer Anwendung verwendet wird.
Die am häufigsten verwendeten Regressionsformeln sind:
- Lineare Regressionsformel: Y = a + bX + u
- Mehrfache lineare Regressionsformel: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + btXt + u
Wir haben gesagt, dass es noch viel mehr Typen gibt, aber im Allgemeinen die am häufigsten verwendeten Regressionstypen da es linear und multilinear ist Die am häufigsten verwendeten Regressionsformeln liegen ebenfalls in dieser Form vor. Die Symbole, die Sie in der Formel sehen, bedeuten Folgendes;
- Y ist die beanspruchte abhängige Variable
- X, Argumente
- a, Gleichungskonstante
- b; Beta-Koeffizient, Steigung der Gleichung
- u, Regressionsrest
Wie erfolgt die Regression? Schauen wir uns ein Beispiel an:
Das Regressionsverfahren basiert im Allgemeinen auf dem Preis eines Gutes, Zinssätzen und zu einem angemessenen Teil auf verschiedenen Faktoren. Es wird verwendet, um die Auswirkungen auf den Preis des betreffenden Rohstoffs zu sehen. Das Rohstoffpreismodell wird durch Regressionsanalyse erhalten. Die Renditen eines großen Index werden priorisiert, um die Rendite einer Aktie zu berechnen und den Beta-Koeffizienten zu erstellen, der die Rendite dieser Aktie bestimmt.
Bei der Regressionsanalyse drückt der Beta-Koeffizient das Risiko der Aktie im Markt aus und als Steigung im Rohstoffpreismodell betrachtet.Bei der Regressionsanalyse zur Berechnung der Aktienrendite geht die Rendite, also die abhängige Variable Y, als Marktrisiko, also die unabhängige Variable X, in die Gleichung ein.
Um ein genaueres Ergebnis zu erhalten, wird der aktuelle Marktpreis der Aktie, Bewertungsraten, die in verschiedenen Assays erhalten wurden, Auch zusätzliche Daten wie Endrenditen können in das Modell aufgenommen werden. In diesem Fall wird ein multiples lineares Regressionsmodell mit Gleichungen erstellt, denen zusätzliche Daten hinzugefügt werden. Dieses Modell wird auch Fama – französisch genannt.
Regression und ökonometrische Relevanz:
Es dient der Analyse der Informationen des Wissenspools im Bereich Finanzen, Investitionen und Wirtschaft. Eine Reihe statistischer Techniken wird als Ökonometrie bezeichnet. Bei der Ökonometrie werden Effekte wie Einkommenseffekte durch beobachtbare Daten untersucht. Beispielsweise kann mit dieser Technik vorhergesagt werden, dass mit steigendem Einkommen auch die Ausgaben steigen werden.
Wenn wie im Beispiel ein Zusammenhang zwischen Einkommen und Konsum vorhergesagt wird, wird diese Vorhersage sein um festzustellen, wie sinnvoll es ist Regressionsanalyse durchgeführt wird. Bei der Durchführung der Regressionsanalyse sollten einige erklärende Variablen hinzugefügt werden. Durch Hinzufügen dieser Variablen entsteht ein multiples lineares Regressionsmodell, das eigentlich das am weitesten verbreitete Werkzeug in der Ökonometrie ist.
Die Ökonometrie wird manchmal wegen der Ergebnisse der Regressionsanalyse kritisiert. ohne Anknüpfung an eine Wirtschaftstheorie oder sich auf kausale Systeme verlassen, ohne sich in der Mitte zu verbinden. Natürlich kann diese Kritik manchmal gerechtfertigt sein, aber es ist äußerst wertvoll, dass selbst die einfachen Informationen, die als Ergebnis der Analyse gewonnen werden, ohne spezielle Theorie erklärend sind.
Schauen wir uns kurz die Arten von Regressionen an:
- Die lineare Regression ist ein Modell, das aus allen linearen Variablen besteht.
- Die schrittweise lineare Regression ist ein Modell, bei dem mehr als eine unabhängige Variable verwendet wird.
- Polynomische Regression modelliert Variablen nichtlinear.
- Die logistische Regression ist ein Modell aus der Biologie.
- Die Ridge-Regression analysiert die in der multiplen Regression erhaltenen Informationen.
- Lasso-Regression ist immer das Modell, für das die Informationen nicht typisch sind.
- Die Quantilregression ist eine Technik, die verwendet wird, wenn die notwendigen Bedingungen für eine lineare Regression nicht erfüllt sind.
- Die elastische Netzregression wird verwendet, wenn zu viele relevante Argumente vorhanden sind.
- Die ordinale Regression ist eine Technik, die ordinale Kosten vorhersagt.
Einige der in Regressionsmodellen verwendeten Annahmen sind:
- Die Bindung in der Mitte aller Variablen ist linear.
- Die Variable und das Regressionsresiduum sollten konstant bleiben.
- Alle erklärenden Variablen in der Gleichung sind unabhängig voneinander.
- Alle Variablen in der Gleichung sind normalverteilt.
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