В чем заключаются преимущества и недостатки использования алгоритмов регрессии для финансовых прогнозов?

Некоторые преимущества использования алгоритмов регрессии для финансовых прогнозов:

• Простота интерпретации. 1 Коэффициенты модели показывают, как каждая независимая переменная влияет на зависимую, что упрощает понимание данных. 1
• Гибкость методов. 1 Различные методы регрессионного анализа позволяют решать широкий спектр задач. 1
• Прогнозирование и анализ трендов. 1 Регрессионный анализ позволяет строить прогнозы и анализировать тенденции, что полезно для принятия решений. 1
• Масштабируемость. 1 Регрессионные методы применимы для анализа больших данных и часто являются базой для построения более сложных моделей машинного обучения. 1
• Научно обоснованность. 3 Алгоритмы регрессионных моделей имеют чёткое математико-статистическое обоснование. 3

Некоторые недостатки использования алгоритмов регрессии для финансовых прогнозов:

• Чувствительность к выбросам и аномалиям. 1 Выбросы и экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии. 1
• Линейность зависимостей. 1 Линейная регрессия предполагает, что зависимость между переменными линейная. 1 В реальных данных такие зависимости встречаются нечасто, и использование линейной регрессии может привести к ошибкам, если зависимость сложнее. 1
• Проблемы мультиколлинеарности. 1 Когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом, регрессионная модель становится нестабильной. 1
• Переобучение. 1 При использовании слишком сложных моделей возникает риск переобучения, когда модель слишком точно описывает обучающие данные, но плохо предсказывает на новых. 1
• Зависимость от объёма и качества данных. 1 Регрессионный анализ требует достаточно большого и качественного объёма данных. 1 Использование небольших или нерепрезентативных выборок приводит к неточным моделям и ошибочным выводам. 1