Regresyon Nedir? Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?

Portföy yönetimindeki modelleri anlamak için temel istatistik kavramlarından yararlanılmaktadır. Portföyün çeşitlendirilmesi için gereken bu hesaplamalardan birisi de rekreasyonu oluşturmaktadır.

Rekreasyon Nedir?

Türkçe karşılığı bağlanım olan regresyon iki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak için kullanılmaktadır. Regresyonun diğerlerinden farkı ise eldeki değişkenlerin geçmiş verilerine dayanıyor olmasıdır. Bu verilerden yola çıkarak geleceğe dair tahminlerde bulunulmaktadır. Regresyon analizleri birçok farklı alandan kullanılmaktadır. Bu analizleri kullanımındaki amaç ise sebep sonuç ilişkisine dayalı olarak gelecek tahminleri yapmaktır.

İki farklı regresyon analizi bulunmaktadır. Bunlar analizlerin tanımları ise şunları olmaktadır:

Bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen analiz tek değişkenli regresyon analizi olmaktadır. Bu ilişkiyi tanımlayan ise doğrusal bir denklem olmaktadır.

Bir bağımlı değişkene karşılık birden çok bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi analiz eden ise çok değişkenli regresyon analizi olmaktadır.

Regresyon analizlerinde bağımsız değişkenler sebep olurken; bağımlı değişkenler ise sonuç olarak tanımlanmaktadır. Bu analiz sonucunda geçmiş girdilerden oluşan en ideal grafik oluşturulmuş olmaktadır. Bu grafikler sayesinde de bağımlı değişkenlerin gelecekte nasıl hareket edebileceğine dair tahminler yapılabilmektedir.

Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?

Tek değişkenli regresyon modeli analizi şu şekilde yapılmaktadır:

Örneğin bir işletmenin pazarlama harcamaları ile satış gelirleri arasındaki ilişki analiz edilmek istenirse; bu analizde pazarlama harcamaları bağımsız değişken olurken satışlar ise bağımlı değişken olmaktadır. Çünkü burada analiz edilmek istenen pazarlama harcamalarının satışları ne şekilde etkilediğidir. Öncelikle hem bağımlı hem de bağımsız değişkene ait veriler grafik üzerinde gösterilmelidir. Noktaların belirli bir şekilde ilerlediğini korelasyon katsayısı ile matematiksel olarak kanıtlamak mümkün olmaktadır. Korelasyon iki değişkenin arasındaki bağı ölçmektedir. Korelasyon katsayısı 1'e yaklaştıkça iki değişken arasındaki bağ güçlenir. -1'e yaklaşması durumunda ise ters bağdan söz etmek mümkün olmaktadır. Korelasyon katsayısının sıfıra yakın değerlere ulaşması ise iki değişken arasındaki zayıf bağı göstermektedir

Regresyon analizi ile gelecek tahmini yapabilmek için korelasyon katsayısının 0.5 ile 0.99 arasında olması beklenir. Kat sayının bu aralık içerisinde bulunması durumunda her iki değişkenin pozitif bir ilişki içinde olduğunu gösterir. Diğer bir değişle korelasyon katsayısının 0.5 ile 0.99 arasında bulunması pazarlama harcamalarının satışları arttırdığı anlamına gelmektedir. Buradan yola çıkarak gelecek tahminlemesi de, yapılan her bir pazarlama harcamasının satışları arttıracağı yönünde olmaktadır.

Değişkenler arasında korelasyon katsayısı tespitinden sonra yapılması gereken regresyon doğrusunun oluşturulmasıdır. Regresyon doğrusu bilgisayar aracılığı ile hesaplanmaktadır. Çünkü bu doğru en küçük kareler yöntemi ile belirlenir. Böylelikle en düşük hata payını içeren doğruya ulaşmak mümkün olmaktadır. Regresyon doğrusunun aynı doğrultuda devam etmesi durumundan geleceğe yönelik tahmini verilere de ulaşılmış olunur.