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Los tipos más comunes de regresión que un inversionista puede usar son regresiones lineales y regresiones lineales múltiples. Las regresiones son técnicas estadísticas para identificar relaciones entre variables. Las variables que preocupan a la mayoría de los inversores son los precios de los activos.

Regresiones lineales

Una regresión lineal identifica la relación entre una variable independiente y una variable dependiente. Los inversores pueden querer identificar la relación entre dos activos. Por ejemplo, el inversor puede querer encontrar la relación entre los cambios de precio en una acción individual y los cambios de precio en un índice bursátil más grande. En este caso, el índice de mercado es la variable independiente y el precio de cada acción es la variable dependiente. El análisis de regresión formula la hipótesis de que el movimiento en una variable, el stock independiente, depende del movimiento en el índice bursátil.

El análisis de regresión identifica una línea de regresión lineal entre las variables usando el mejor método de mínimos cuadrados. Un análisis de regresión lineal muestra una línea dibujada entre las observaciones. El término de error del cálculo muestra qué tan lejos están las observaciones de la línea para la regresión lineal.

Regresiones lineales múltiples

Las regresiones lineales múltiples modelan la relación lineal entre múltiples variables explicativas y una variable de respuesta. La relación se modela utilizando una línea recta que se aproxima al mejor ajuste para las observaciones de los datos. Los inversores pueden querer modelar el precio de un activo como una variable de respuesta basada en otros puntos de datos fundamentales o cuantitativos. Esto permite modelos más complejos versus regresiones lineales simples. Por ejemplo, un inversor que intenta predecir el precio de una reserva de petróleo puede querer considerar las tasas de interés, las tasas de índice y el precio vigentes del petróleo crudo en el modelo.