La régression est une méthode statistique fondamentale en finance, en investissement et dans d'autres domaines. Elle vise à déterminer la force et la nature de la relation entre une variable dépendante (généralement notée Y) et une ou plusieurs variables indépendantes.
Cette approche permet aux gestionnaires d'investissement et aux analystes financiers d'évaluer les actifs et de comprendre les liens entre variables, comme l'impact des prix des matières premières sur les actions des entreprises concernées.
Les deux types principaux de régression sont la régression linéaire simple et la régression linéaire multiple. Des méthodes non linéaires existent pour des analyses plus complexes. La régression linéaire simple utilise une seule variable indépendante pour prédire Y, tandis que la multiple en emploie plusieurs.
Elle aide les professionnels de la finance à prévoir les ventes en fonction de facteurs comme la météo, les ventes passées ou la croissance du PIB. Le modèle d'évaluation des actifs financiers (CAPM) est un exemple classique de régression utilisé pour évaluer les actifs et calculer le coût du capital.
Les formes générales sont :
Où :
La régression modélise une relation mathématique, souvent linéaire, qui s'ajuste au mieux aux données observées. Dans le cas multiple, les variables sont distinguées par des indices.
La régression quantifie l'influence de facteurs comme les prix des commodities, les taux d'intérêt ou les secteurs sur les prix des actifs. Le CAPM repose sur une régression des rendements d'une action par rapport à un indice comme le S&P 500, pour calculer le bêta (mesure du risque systématique).
Le rendement de l'action est Y (dépendante), la prime de risque de marché est X (indépendante). Des facteurs additionnels, comme la taille de l'entreprise ou les ratios de valorisation (modèle Fama-French), améliorent les prévisions de rendements.
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