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En las estadísticas, el análisis de regresión es una técnica ampliamente utilizada para descubrir las relaciones entre las variables y determinar si son negativas o positivamente dependientes entre sí. La regresión lineal a menudo es utilizada por profesionales financieros y otros profesionales para evaluar cómo una métrica financiera influye en la otra, como el precio de las acciones y las tasas de interés. Cuando se ejecuta una regresión lineal con los precios de las acciones como una variable dependiente y las tasas de interés como una variable explicativa, el usuario normalmente obtiene coeficientes para el término de intercepción y la tasa de interés, así como la métrica de R cuadrado. La correlación entre los precios de las acciones y las tasas de interés es igual a la raíz cuadrada del valor R-cuadrado.
Regresión lineal
La regresión lineal es una herramienta indispensable para descubrir las relaciones entre diversas métricas en las finanzas. El mayor beneficio del análisis de regresión proviene de su capacidad para controlar diferentes factores y encontrar el vínculo estadístico más plausible entre las variables y la forma en que se influyen mutuamente. La regresión lineal ajusta una línea lineal a los datos observados al minimizar el cuadrado de los términos de error derivados de la diferencia entre los puntos de datos observados y el valor ajustado de la regresión.
Coeficiente de correlación
El coeficiente de correlación entre el precio de la acción y la tasa de interés muestra el grado en que estas dos variables se asocian linealmente entre sí. La correlación puede ser positiva, cero o negativa, y va de -1 a 1. Un valor de correlación negativo indica que las dos variables se mueven en direcciones opuestas, mientras que la correlación positiva indica que las dos variables se mueven conjuntamente.
Resultados de correlación y regresión
La regresión para el precio de la acción y la tasa de interés produce resultados que muestran los coeficientes para el término de intercepción y la tasa de interés. Si bien el coeficiente de regresión para la tasa de interés es útil para estimar cómo un cambio de 1 por ciento en la tasa de interés afecta el precio de la acción, la métrica R-cuadrado es la medida más útil para determinar la correlación entre las dos variables. Al tomar una raíz cuadrada del coeficiente R-cuadrado, el usuario obtiene la correlación entre el precio de la acción y la tasa de interés.
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