No linealidad

¿Qué es la no linealidad??

No linealidad es un término utilizado en estadísticas para describir una situación en la que no existe una relación directa o directa entre una variable independiente y una variable dependiente. En una relación no lineal, los cambios en la salida no cambian en proporción directa a los cambios en ninguna de las entradas.

Mientras que una relación lineal crea una línea recta cuando se traza en un gráfico, una relación no lineal no crea una línea recta, sino que crea una curva. Algunas inversiones, como las opciones, exhiben altos niveles de no linealidad y requieren que los inversores presten especial atención a las numerosas variables que podrían afectar su retorno de la inversión (ROI).

Llave para llevar

  • No linealidad es un término matemático que describe una situación en la que la relación entre una variable independiente y una variable dependiente no es predecible desde una línea recta.
  • Ciertas clases de inversión, como las opciones, muestran un alto grado de no linealidad, lo que puede hacer que estas inversiones parezcan más caóticas.
  • Los inversores de clases de activos que exhiben un alto nivel de no linealidad a menudo utilizarán técnicas de modelado sofisticadas para estimar la cantidad de pérdida potencial o ganancia en la que podría incurrir su inversión durante un tiempo específico.

Comprensión de la no linealidad

La no linealidad es un problema común al examinar las relaciones de causa y efecto. Tales instancias requieren modelos complejos y pruebas de hipótesis para ofrecer explicaciones de eventos no lineales. La falta de linealidad sin explicación puede conducir a resultados aleatorios y erráticos.

Al invertir, podemos ver ejemplos de no linealidad en ciertas clases de inversión. Las opciones, por ejemplo, son no lineales & amp; amp; nbsp; derivados & amp; amp; nbsp; porque los cambios en las variables de entrada asociadas con las opciones no dan como resultado cambios proporcionales en la salida. Las inversiones con alta no linealidad pueden parecer más caóticas o impredecibles.

Los inversores que incluyan derivados no lineales en su cartera deberán usar diferentes simulaciones de precios para estimar el perfil de riesgo de sus inversiones de lo que lo harían para activos lineales como acciones de acciones o contratos de futuros. Por ejemplo, los operadores de opciones buscarán sus & amp; quot; Greeks & amp; quot; como el delta, gamma y theta. Estas evaluaciones pueden ayudar a los inversores a gestionar su riesgo y ayudar a cronometrar los puntos de entrada y salida de sus operaciones.

No linealidad vs. Linealidad

A diferencia de una relación no lineal, una relación lineal se refiere a una situación en la que existe una correlación directa entre una variable independiente y una variable dependiente. Un cambio que afecte a una variable independiente producirá un cambio correspondiente en la variable dependiente. Cuando se traza en un gráfico, esta relación lineal entre variables independientes y dependientes creará una línea recta.

Por ejemplo, supongamos que la gerencia de una fábrica de calzado decide aumentar su fuerza laboral (la variable independiente en este escenario) en un 10%. Si la fuerza laboral y la producción de la empresa y los aposentos (la variable dependiente) tienen una relación lineal particular, entonces la gerencia debe esperar ver un aumento correspondiente del 10% en la producción de zapatos.

No linealidad y opciones

Las múltiples variables que pueden afectar una inversión de opciones y el rendimiento de los apostos hacen que las opciones sean un ejemplo de una inversión con alta no linealidad. Cuando se negocian opciones, los inversores pueden tener muchas variables a considerar, como el precio subyacente de los activos, la volatilidad implícita, el tiempo de vencimiento y la tasa de interés actual.

Para inversiones con un alto grado de linealidad, los inversores generalmente usan una técnica estándar de valor en riesgo para estimar la cantidad de pérdida potencial en la que podría incurrir la inversión durante un período de tiempo específico. Sin embargo, el uso de una técnica de valor estándar en riesgo generalmente no es suficiente para las opciones debido a su mayor grado de no linealidad.

En cambio, los inversores de opciones podrían utilizar una técnica más avanzada, como una simulación de Monte Carlo, que permite al inversor modelar para una amplia variedad de variables con diferentes parámetros para evaluar posibles retornos y riesgos de inversión.

Consideraciones especiales

La regresión no lineal es una forma común de análisis de regresión utilizada en la industria financiera para modelar datos no lineales contra variables independientes en un intento de explicar su relación. Aunque los parámetros de model & amp; apos; s no son lineales, la regresión no lineal puede adaptarse a los datos utilizando métodos de aproximaciones sucesivas para ofrecer resultados explicativos.

Los modelos de regresión no lineal son más complicados de crear que los modelos lineales porque a menudo toman pruebas y errores considerables para definir las salidas. Sin embargo, pueden ser herramientas valiosas para los inversores que intentan determinar los riesgos potenciales asociados con sus inversiones en función de diferentes variables.

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