Линейные функции применяются в финансовой математике для моделирования финансовых рынков и прогнозирования будущих тенденций. 2 Например:

• Линейная регрессия. 2 Метод позволяет моделировать взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. 2 С его помощью прогнозируют цены на акции, курсы иностранных валют или другие финансовые инструменты. 2
• Анализ главных компонент (PCA). 2 Статистический метод уменьшает размерность набора данных путём нахождения основных компонентов, которые представляют собой линейные комбинации исходных переменных, объясняющих наибольшие различия в данных. 2 В алгоритмической торговле PCA используют для определения наиболее важных факторов, влияющих на цены финансовых инструментов. 2
• Разложение по сингулярным значениям (SVD). 2 Метод позволяет анализировать структуру матрицы и извлекать важную информацию. 2 В алгоритмической торговле SVD применяют для анализа корреляций между различными финансовыми инструментами и выявления наиболее важных факторов, влияющих на их цены. 2
• Оптимизация портфеля. 2 Это процесс выбора оптимального сочетания финансовых инструментов для максимизации доходности или минимизации риска. 2 Для нахождения оптимального решения используют методы линейной алгебры, например, линейное программирование. 2

Также в финансовом моделировании для расчёта будущего значения с использованием линейной регрессии применяют функцию «ПРОГНОЗ.ЛИНЕЙНАЯ» в Excel. 3 Например, если известны прошлые доходы и расходы, составляющие определённый процент от продаж, с помощью этой функции можно спрогнозировать будущие суммы. 3