Definición de regresión
¿Qué es la 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 acciones de las empresas que comercian con esos productos básicos.
Regresión explicada
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 las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otros negocios. 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 valoración de activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión de uso frecuente en finanzas para valorar 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 = el residual de regresión.
Hay dos tipos básicos de regresión: regresión lineal simple y regresión lineal múltiple.
La regresión toma un grupo de variables aleatorias, que se cree que predicen Y, e intenta 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.
Conclusiones clave
- La regresión ayuda a los administradores financieros y de inversiones a valorar los activos y comprender las relaciones entre las variables
- La regresión puede ayudar a los profesionales de las finanzas y la inversión, así como a los profesionales de otros negocios.
Un ejemplo del mundo real de cómo se usa el análisis de regresión
La regresión se usa a menudo para determinar cuántos factores específicos, como el precio de un producto básico, las tasas de interés, industrias o sectores particulares, influyen en el movimiento de precios de un activo. El CAPM mencionado anteriormente se basa en la regresión y se utiliza para proyectar los rendimientos esperados de las acciones y generar costos de capital. Los rendimientos de una acción se retroceden frente a los rendimientos 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 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 al modelo CAPM variables adicionales como la capitalización de mercado de una acción, los índices de valoración y los rendimientos recientes para obtener mejores estimaciones de los rendimientos. Estos factores adicionales se conocen como los factores Fama-French, nombrados en honor a los profesores que desarrollaron el modelo de regresión lineal múltiple para explicar mejor la rentabilidad de los activos.