什么是多元模型？
多元模型是一种流行的统计工具，它使用多个变量来预测可能的结果。 研究分析师使用多元模型来预测不同情况下的投资结果，以便了解投资组合对特定风险的承受程度。 这使投资组合经理可以更好地缓解通过多元建模分析确定的风险。 蒙特卡洛模拟是一种广泛使用的多元模型，可创建概率分布，以帮助定义一系列可能的投资结果。 多元模型用于金融的许多领域。
了解多元模型
多元模型允许用户测试不同的场景及其可能的影响，从而有助于决策。 例如，可以通过多变量模型中的方案分析来运行特定的投资，以查看其如何在不同的市场情况（例如高通胀或低利率时期）中影响整个投资组合的收益。 可以使用相同的方法来评估公司的可能表现，评估股票期权，甚至评估新产品的想法。 随着将公司数据点添加到模型中，例如在盈利之前发布同店销售数据，对模型的信心及其预测范围将增加。
多元模型与保险业
保险公司是多元模型的用户。 保险单的定价基于必须支付索赔的可能性。 仅考虑几个数据点，例如申请人的年龄和家庭住址，保险公司可以将其添加到多元模型中，该模型从可以限制适当保单定价策略的其他数据库中提取。 该模型本身将填充有已确认的数据点（年龄，性别，当前健康状况，拥有的其他政策等）和精确的变量（区域平均收入，区域平均寿命等），以分配预测结果，该结果将用于为政策定价。
多元建模的优势和劣势
多元建模的优点在于，它为决策者提供了更详细的“假设”方案。 例如，给定这些变量，投资A的未来价格可能会在此范围内。 随着将更多可靠的数据输入模型，预测范围会越来越紧密，对预测的信心也会增强。 但是，与任何模型一样，数据输出与输入的数据一样好。即使使用的数据集和变量都很好，黑天鹅事件也可能使模型无意义。 当然，这就是为什么模型本身不负责交易的原因。 多元模型的预测只是最终决策者需要考虑的另一种信息来源。
