Regression, einfache

Die einfache Regression ist eine statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen zwei Variablen. Sie wird verwendet, um das Verhalten einer abhängigen Variablen anhand einer unabhängigen Variablen vorherzusagen. In der Finanzanalyse wird die einfache Regression oft eingesetzt, um die Entwicklung des Aktienkurses basierend auf verschiedenen Einflussfaktoren zu analysieren.

Um eine einfache Regression durchzuführen, werden mindestens zwei Variablen benötigt: eine unabhängige Variable (auch als Erklärungsvariable bezeichnet) und eine abhängige Variable (auch als Antwortvariable bezeichnet). Die unabhängige Variable kann beispielsweise der Umsatz eines Unternehmens sein, während die abhängige Variable der Kurs einer Aktie ist. Das Ziel besteht darin, eine mathematische Beziehung zwischen beiden Variablen zu finden, um die Veränderungen der abhängigen Variable anhand der unabhängigen Variable vorherzusagen.

Die einfache Regression wird durch die Anpassung einer Geraden an die Datenpunkte durchgeführt. Diese Gerade wird als Regressionsgerade bezeichnet und sie repräsentiert die bestmögliche Näherung der Beziehung zwischen den beiden Variablen. Die Ermittlung der Regressionsgerade erfolgt mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate, bei der die Summe der quadrierten Abweichungen zwischen den Datenpunkten und der Regressionsgeraden minimiert wird.

Die Ergebnisse der einfachen Regression werden mithilfe verschiedener statistischer Kennzahlen interpretiert. Eine wichtige Kennzahl ist der Regressionskoeffizient, der angibt, wie stark die abhängige Variable von der unabhängigen Variable beeinflusst wird. Ein positiver Regressionskoeffizient zeigt an, dass ein Anstieg der unabhängigen Variable mit einem Anstieg der abhängigen Variable einhergeht, während ein negativer Regressionskoeffizient auf einen abnehmenden Effekt hinweist.

Die einfache Regression ermöglicht zudem die Berechnung des Bestimmtheitsmaßes R^2, das den Anteil der Variation der abhängigen Variable erklärt, der durch die unabhängige Variable erklärt werden kann. Ein hoher R^2-Wert deutet auf eine starke Beziehung zwischen den beiden Variablen hin, während ein niedriger R^2-Wert auf eine schwache oder fehlende Beziehung hindeutet.

In der Aktienanalyse kann die einfache Regression beispielsweise verwendet werden, um zu untersuchen, wie der Umsatz, die Gewinnspanne oder andere fundamentalen Faktoren den Aktienkurs beeinflussen. Indem man die Vergangenheitsdaten analysiert und eine einfache Regression durchführt, kann man Prognosen über die zukünftige Entwicklung eines Unternehmens oder Aktienkurses erstellen.

Die einfache Regression ist ein äußerst nützliches Werkzeug in der Aktienanalyse, da sie es ermöglicht, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Durch die Verwendung dieser Methode können Analysten wertvolle Einblicke gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung für Investitionen hilfreich sein können.