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En statistique, l'analyse de régression est une technique largement utilisée pour découvrir les relations entre les variables et déterminer si elles sont dépendantes négativement ou positivement l'une de l'autre. La régression linéaire est souvent utilisée par les professionnels de la finance et d'autres praticiens pour évaluer l'influence d'une mesure financière sur l'autre, comme le cours des actions et les taux d'intérêt. Lors de l'exécution d'une régression linéaire avec les prix des actions étant une variable dépendante et les taux d'intérêt étant une variable explicative, l'utilisateur obtient généralement des coefficients pour le terme d'interception et le taux d'intérêt, ainsi que la métrique R-carré. La corrélation entre les cours des actions et les taux d'intérêt est égale à la racine carrée de la valeur R au carré.
Régression linéaire
La régression linéaire est un outil indispensable pour découvrir les relations entre différentes métriques en finance. Le plus grand avantage de l'analyse de régression vient de sa capacité à contrôler différents facteurs et à trouver le lien statistique le plus plausible entre les variables et la manière dont elles s'influencent mutuellement. La régression linéaire adapte une ligne linéaire aux données observées en minimisant le carré des termes d'erreur dérivés de la différence entre les points de données observés et la valeur ajustée de la régression.
Coefficient de corrélation
Le coefficient de corrélation entre le cours de l'action et le taux d'intérêt indique dans quelle mesure ces deux variables sont linéairement associées entre elles. La corrélation peut être positive, nulle ou négative et va de -1 à 1. Une valeur de corrélation négative indique que les deux variables se déplacent dans des directions opposées, tandis qu'une corrélation positive indique que les deux variables co-move.
Résultats de corrélation et de régression
La régression du prix des actions et du taux d'intérêt produit des résultats montrant les coefficients pour le terme d'interception et le taux d'intérêt. Alors que le coefficient de régression du taux d'intérêt est utile pour estimer l'impact d'une variation de 1% du taux d'intérêt sur le cours de l'action, la mesure R au carré est la mesure la plus utile pour déterminer la corrélation entre les deux variables. En prenant une racine carrée du coefficient R-carré, l'utilisateur obtient la corrélation entre le cours de l'action et le taux d'intérêt.
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