Apa itu Analisis Regresi?

Analisis regresi adalah sekumpulan metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen Variabel Independen Variabel independen adalah input, asumsi, atau pendorong yang diubah untuk menilai dampaknya terhadap variabel dependen (hasilnya). . Ini dapat digunakan untuk menilai kekuatan hubungan antara variabel dan untuk memodelkan hubungan masa depan di antara mereka.

Analisis regresi

Analisis regresi meliputi beberapa variasi, seperti linier, linier berganda, dan nonlinier. Model yang paling umum adalah linier sederhana dan linier berganda. Analisis regresi nonlinier biasanya digunakan untuk kumpulan data yang lebih rumit di mana variabel dependen dan independen menunjukkan hubungan nonlinear.

Analisis regresi menawarkan banyak aplikasi dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk keuangan.

Analisis Regresi - Asumsi model linier

Analisis regresi linier didasarkan pada enam asumsi mendasar:

  1. Variabel dependen dan independen menunjukkan hubungan linier antara kemiringan dan titik potong.
  2. Variabel independen tidak acak.
  3. Nilai sisa (kesalahan) adalah nol.
  4. Nilai sisa (kesalahan) konstan di semua pengamatan.
  5. Nilai sisa (kesalahan) tidak berkorelasi di semua pengamatan.
  6. Nilai sisa (kesalahan) mengikuti distribusi normal.

Analisis Regresi - Regresi linier sederhana

Regresi linier sederhana adalah model yang menilai hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Model linier sederhana diekspresikan menggunakan persamaan berikut:

Y = a + bX + ϵ

Dimana:

  • Y - Variabel dependen
  • X - Variabel independen (penjelas)
  • a - Mencegat
  • b - Kemiringan
  • ϵ - Sisa (kesalahan)

Analisis Regresi - Regresi linier berganda

Analisis regresi linier berganda pada dasarnya mirip dengan model linier sederhana, dengan pengecualian bahwa beberapa variabel independen digunakan dalam model. Representasi matematis dari regresi linier berganda adalah:

Y = a + b X 1 + c X 2 + d X 3 + ϵ

Dimana:

  • Y - Variabel dependen
  • X 1 , X 2 , X 3 - Variabel independen (penjelas)
  • a - Mencegat
  • b, c, d - Lereng
  • ϵ - Sisa (kesalahan)

Regresi linier berganda mengikuti kondisi yang sama seperti model linier sederhana. Namun, karena ada beberapa variabel independen dalam analisis linier berganda, ada syarat wajib lain untuk model tersebut:

  • Non-collinearity: Variabel independen harus menunjukkan korelasi minimum satu sama lain. Jika variabel independen sangat berkorelasi satu sama lain, maka akan sulit untuk menilai hubungan sebenarnya antara variabel dependen dan independen.

Analisis regresi di bidang keuangan

Analisis regresi memiliki beberapa aplikasi di bidang keuangan. Misalnya, metode statistik fundamental untuk Model Penetapan Harga Aset Modal (CAPM) Model Penetapan Harga Aset Modal (CAPM) Model Penetapan Harga Aset Modal (CAPM) adalah model yang menggambarkan hubungan antara pengembalian yang diharapkan dan risiko sekuritas. Rumus CAPM menunjukkan pengembalian sekuritas sama dengan pengembalian bebas risiko ditambah premi risiko, berdasarkan beta sekuritas itu. Pada dasarnya, persamaan CAPM adalah model yang menentukan hubungan antara return yang diharapkan dari suatu aset dan premi risiko pasar.

Analisis juga digunakan untuk meramalkan pengembalian sekuritas, berdasarkan faktor yang berbeda, atau untuk meramalkan kinerja bisnis. Pelajari lebih banyak metode peramalan di Kursus Penganggaran dan Peramalan Keuangan!

1. Beta dan CAPM

Di bidang keuangan, analisis regresi digunakan untuk menghitung Beta Beta Beta (β) dari sekuritas investasi (yaitu saham) adalah pengukuran volatilitas pengembalian relatif terhadap seluruh pasar. Ini digunakan sebagai ukuran risiko dan merupakan bagian integral dari Capital Asset Pricing Model (CAPM). Perusahaan dengan beta yang lebih tinggi memiliki risiko lebih besar dan juga pengembalian yang diharapkan lebih besar. (volatilitas pengembalian relatif terhadap pasar keseluruhan) untuk suatu saham. Ini bisa dilakukan di Excel menggunakan fungsi Slope Fungsi SLOPE Fungsi SLOPE dikategorikan di bawah fungsi Statistik Excel. Ini akan mengembalikan kemiringan garis regresi linier melalui titik data di known_y's dan known_x's. Dalam analisis keuangan, SLOPE dapat berguna dalam menghitung beta untuk suatu saham. Rumus = LOPE (known_y's, known_x's) Fungsi menggunakan.

Screenshot Kalkulator Beta

Unduh kalkulator beta gratis dari Finance Kalkulator Beta Kalkulator beta ini memungkinkan Anda untuk mengukur volatilitas pengembalian saham individu relatif terhadap seluruh pasar. Beta (β) dari keamanan investasi (yaitu saham) adalah pengukuran volatilitas pengembalian relatif terhadap keseluruhan pasar. Ini digunakan sebagai ukuran risiko dan merupakan bagian integral dari Cap!

2. Peramalan Pendapatan dan Beban

Saat meramalkan laporan keuangan Peramalan Keuangan Peramalan keuangan adalah proses memperkirakan atau memprediksi bagaimana bisnis akan berjalan di masa depan. Panduan tentang bagaimana membangun ramalan keuangan untuk sebuah perusahaan, mungkin berguna untuk melakukan analisis regresi berganda untuk menentukan bagaimana perubahan asumsi atau pendorong bisnis tertentu akan mempengaruhi pendapatan atau biaya di masa depan. Misalnya, mungkin ada korelasi yang sangat tinggi antara jumlah tenaga penjualan yang dipekerjakan oleh perusahaan, jumlah toko yang mereka operasikan, dan pendapatan yang dihasilkan bisnis.

Contoh di atas menunjukkan bagaimana menggunakan fungsi Forecast Fungsi FORECAST Fungsi FORECAST dikategorikan dalam fungsi Statistik Excel. Ini akan menghitung atau memprediksi bagi kita nilai masa depan menggunakan nilai yang ada. Dalam pemodelan keuangan, fungsi ramalan dapat berguna dalam menghitung nilai statistik dari ramalan yang dibuat. Misalnya, jika kita mengetahui pendapatan masa lalu dan di Excel untuk menghitung pendapatan perusahaan, berdasarkan jumlah iklan yang dijalankan.

Pelajari lebih banyak metode peramalan di Kursus Penganggaran dan Peramalan Keuangan!

Sumber daya tambahan

Kami harap Anda menikmati membaca penjelasan Keuangan tentang analisis regresi. Finance menawarkan Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA®. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari bagi mereka yang ingin meningkatkan karir mereka ke level berikutnya. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang topik terkait, lihat sumber daya Keuangan gratis berikut:

  • Analisis Perilaku Biaya Analisis Perilaku Biaya Analisis perilaku biaya mengacu pada upaya manajemen untuk memahami bagaimana biaya operasi berubah dalam kaitannya dengan perubahan dalam tingkat aktivitas organisasi. Biaya ini mungkin termasuk bahan langsung, tenaga kerja langsung, dan biaya overhead yang timbul dari pengembangan suatu produk.
  • Keterampilan Pemodelan Keuangan Keterampilan Pemodelan Keuangan Pelajari 10 keterampilan pemodelan keuangan yang paling penting dan apa yang dibutuhkan untuk menjadi ahli dalam pemodelan keuangan di Excel. Keterampilan terpenting: akuntansi
  • Metode Peramalan Metode Peramalan Metode Peramalan Atas. Pada artikel ini, kami akan menjelaskan empat jenis metode peramalan pendapatan yang digunakan analis keuangan untuk memprediksi pendapatan di masa depan.
  • Metode Tinggi-Rendah Metode Tinggi-Rendah Dalam akuntansi biaya, metode tinggi-rendah merupakan teknik yang digunakan untuk membagi biaya campuran menjadi biaya variabel dan biaya tetap. Meskipun metode tinggi-rendah mudah diterapkan, metode ini jarang digunakan, karena dapat mendistorsi biaya karena ketergantungannya pada dua nilai ekstrem dari kumpulan data tertentu. Rumus untuk Metode Tinggi-Rendah Rumus untuk

Direkomendasikan

Apa itu Cash on Cash Return?
Unduh Templat Laporan Laba Rugi CFI
Perusahaan ekuitas swasta