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Os tipos mais comuns de regressão que um investidor pode usar são regressões lineares e regressões lineares múltiplas. As regressões são técnicas estatísticas para identificar relacionamentos entre variáveis. As variáveis ​​com as quais os investidores estão preocupados são os preços dos ativos.

Regressões lineares

Uma regressão linear identifica a relação entre uma variável independente e uma variável dependente. Os investidores podem querer identificar a relação entre dois ativos. Por exemplo, o investidor pode querer encontrar a relação entre as mudanças de preço em uma ação individual e as mudanças de preços em um índice de ações maior. Nesse caso, o índice de mercado é a variável independente e o preço do estoque individual é a variável dependente. A análise de regressão formula a hipótese de que o movimento em uma variável, o estoque independente, é dependente do movimento no índice de ações.

A análise de regressão identifica uma linha de regressão linear entre as variáveis ​​usando o melhor método de mínimos quadrados. Uma análise de regressão linear mostra uma linha desenhada entre as observações. O termo de erro a partir do cálculo mostra o quão longe as observações são da linha para a regressão linear.

Regressões Lineares Múltiplas

Regressões lineares múltiplas modelam a relação linear entre várias variáveis ​​explicativas e uma variável de resposta. O relacionamento é modelado usando uma linha reta que se aproxima de um melhor ajuste para as observações dos dados. Os investidores podem querer modelar o preço de um ativo como uma variável de resposta com base em outros pontos de dados fundamentais ou quantitativos. Isso permite modelos mais complexos versus regressões lineares simples. Por exemplo, um investidor que tenta prever o preço de um estoque de petróleo pode querer considerar as taxas de juros vigentes, taxas de índices e o preço dos futuros do petróleo bruto no modelo.