Regressionsschätzung
Regressionsschätzung ist ein statistisches Verfahren, das zur Schätzung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen verwendet wird. Es handelt sich um eine Methode, um die wahrscheinlichste lineare oder nichtlineare Funktion zu ermitteln, die die Beziehung zwischen den Variablen beschreibt.
Bei der Regressionsschätzung geht es darum, Daten zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Durch die Nutzung historischer Daten kann die Regressionsschätzung potenzielle Zusammenhänge aufdecken und Vorhersagen über zukünftige Werte treffen. Dieses Verfahren wird häufig in den Bereichen der Finanzanalyse, Wirtschaftsprognose, Marketing und Sozialwissenschaften angewendet.
Die Grundprinzipien der Regressionsschätzung beinhalten die Minimierung der Summe der quadrierten Differenzen zwischen den tatsächlichen und geschätzten Werten. Diese Methode legt die beste Anpassungslinie fest, die die Daten am besten repräsentiert. Es gibt verschiedene Arten von Regressionsschätzungen, darunter die lineare Regression, Polynomregression, logistische Regression und multivariate Regression.
Die lineare Regressionsschätzung ist die einfachste Form der Regression und kann verwendet werden, wenn eine lineare Beziehung zwischen den Variablen vermutet wird. Sie basiert auf der Methode der kleinsten Quadrate und sucht die Gerade, die den kleinsten Fehler zwischen den geschätzten und tatsächlichen Werten erzeugt.
Die Polynomregressionsschätzung erweitert die lineare Regression, indem sie nichtlineare Zusammenhänge modellieren kann. Hierbei werden höhere Potenzen von unabhängigen Variablen eingeführt, um abweichende Muster zu erfassen.
Die logistische Regressionsschätzung wird zur Modellierung diskreter abhängiger Variablen verwendet. Sie ist besonders nützlich, wenn es um die Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten oder binären Ereignissen geht, wie beispielsweise die Vorhersage von Kauf- oder Verkaufsentscheidungen.
Die multivariate Regressionsschätzung erweitert das Konzept auf mehrere unabhängige Variablen. Hierbei werden mehrere Faktoren berücksichtigt, die potenziell zur Vorhersage der abhängigen Variablen beitragen.
Insgesamt ist die Regressionsschätzung ein vielseitiges Werkzeug zur Analyse und Vorhersage von Zusammenhängen zwischen Variablen. Durch die Anwendung dieses Verfahrens können Investoren und Analysten bessere Informationen gewinnen, um fundierte Entscheidungen in den Kapitalmärkten zu treffen.