Например, если мы используем линейную регрессию для анализа взаимосвязи между выручкой и курсом акций, можем получить следующую функцию:
Курс акций = 2,5 0,5 \ Выручка
Эта функция означает, что каждый дополнительный рубль выручки приводит к увеличению курса акций на 0,5 рубля.
Выводы
Линейная регрессия – это мощный инструмент для анализа взаимосвязей между финансовыми показателями и прогнозирования будущих значений. Она широко используется в финансах решения различных задач, таких как прогнозирование курсов акций, анализ рисков оценка эффективности инвестиций. В следующей главе мы рассмотрим более сложные алгоритмы машинного обучения, которые могут быть использованы задач финансах.
– 2.2. Деревья решений и случайные леса в финансовом анализе
В предыдущей главе мы рассмотрели основы машинного обучения и его применение в финансах. Теперь перейдем к более конкретным методам, которые широко используются финансовом анализе: деревьям решений случайным лесам. Эти алгоритмы позволяют нам строить модели, могут предсказывать будущие события или классифицировать объекты на основе исторических данных.
Деревья решений
Дерево решений – это графическое представление процесса принятия решений, которое можно использовать для классификации объектов или предсказания будущих событий. Оно состоит из узлов, каждый которых представляет собой вопрос условие, и ребер, которые соединяют узлы представляют возможные ответы результаты.
В финансовом анализе деревья решений можно использовать для решения таких задач, как:
Классификация кредитоспособности заемщиков
Предсказание вероятности дефолта
Определение наиболее перспективных инвестиционных возможностей
Например, предположим, что мы хотим классифицировать кредитоспособность заемщиков на основе их кредитной истории, дохода и других факторов. Мы можем построить дерево решений, которое будет задавать вопросы о доходе факторах, ответов заемщика как кредитоспособного или некредитоспособного.
Случайные леса
Случайный лес – это алгоритм, который сочетает несколько деревьев решений для улучшения точности предсказаний. Он работает следующим образом:
1. Создается большое количество деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных.
2. Каждое дерево делает предсказание на основе своих собственных данных.