Regression, lineare

Rückblickend auf das AlleAktien.de-Lexikon begrüßen wir Sie mit einem weiteren herausragenden Begriff aus der Welt der Aktienanalyse: Regression, lineare.

Die lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, das sich in der Finanzwelt als wertvolles Instrument zur Bestimmung von Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen etabliert hat. Bei der linearen Regression wird eine Abhängigkeitsbeziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehrerer unabhängiger Variablen hergestellt. Dies ermöglicht die Vorhersage zukünftiger Werte der abhängigen Variablen basierend auf den vorliegenden Daten.

Um eine effektive lineare Regression durchzuführen, gibt es bestimmte Annahmen, die erfüllt werden sollten. Erstens sollte eine lineare Beziehung zwischen den Variablen vorliegen. Dies bedeutet, dass eine Veränderung der unabhängigen Variablen eine proportionale Veränderung der abhängigen Variablen verursacht. Zweitens sollten die Abweichungen oder Fehler der Vorhersagen normalverteilt sein, was bedeutet, dass sie um den Wert Null gruppiert sind. Drittens sollten die Fehler unabhängig voneinander sein, was auf das Fehlen von Auto- oder Serienkorrelation hinweist. Schließlich sollte es keine Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen geben, was bedeutet, dass diese nicht stark miteinander korreliert sind.

Die lineare Regression wird häufig zur Analyse von Aktienkursen und zur Vorhersage von zukünftigen Kursbewegungen verwendet. Durch die Identifizierung von signifikanten Variablen, die den Aktienkurs beeinflussen, können Anleger fundierte Entscheidungen treffen und Risiken besser abschätzen. Die Regression liefert auch eine Schätzung der Stärke und Richtung der Beziehung zwischen den Variablen, ausgedrückt durch den Regressionskoeffizienten. Ein positiver Koeffizient zeigt beispielsweise an, dass eine Zunahme der unabhängigen Variable mit einer Zunahme der abhängigen Variable verbunden ist, während ein negativer Koeffizient auf eine umgekehrte Beziehung hinweist.

Bei der linearen Regression wird auch die Bestimmtheitsmaßzahl R-Quadrat verwendet, um die Qualität der Regression zu bewerten. R-Quadrat gibt an, wie viel der Variation der abhängigen Variable durch die Variation der unabhängigen Variablen erklärt werden kann. Ein R-Quadrat-Wert von 1 zeigt eine perfekte Anpassung an die Daten an, während ein Wert nahe 0 auf eine schlechte Anpassung hinweist.

Um die lineare Regression in der Aktienanalyse anzuwenden, werden oft mathematische Software oder Spreadsheet-Programme verwendet, um die Berechnungen automatisch durchzuführen. Dies ermöglicht es Analysten, verschiedene Szenarien zu modellieren und fundierte Prognosen zu treffen.

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