La regresión lineal es un tipo de análisis de datos que considera la relación lineal entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se utiliza típicamente para mostrar visualmente la fuerza de la relación o correlación entre varios factores y la dispersión de los resultados, todo para explicar el comportamiento de la variable dependiente.

¿Qué es la regresión lineal y por qué es importante?

El objetivo de un modelo de regresión lineal es estimar la magnitud de la relación entre variables y determinar si es estadísticamente significativa. En finanzas, la regresión lineal se utiliza para determinar las relaciones entre los precios de los activos y los datos económicos en una variedad de aplicaciones.

Por ejemplo, se utiliza para determinar los pesos de los factores en el modelo Fama-Franch y es la base para determinar el Beta de una acción en el modelo de fijación de precios de los activos de capital (CAPM).

¿Cómo usar la regresión lineal en Excel para datos financieros?

La regresión lineal en Excel es más fácil con la herramienta Data Analysis ToolPak. Esto es lo que necesitas hacer:

  • Verificar que el complemento Data Analysis ToolPak esté instalado en Excel.
  • Seleccionar “Data” en la barra de herramientas y elegir “Data Analysis” para comenzar el análisis de regresión.
  • Seleccionar las variables dependientes e independientes y ejecutar los resultados para interpretarlos.

    • Consideraciones importantes

    Existen algunas suposiciones críticas sobre tu conjunto de datos que deben ser verdaderas para proceder con un análisis de regresión, de lo contrario, los resultados serán interpretados incorrectamente o mostrarán sesgo:

  • Las variables deben ser verdaderamente independientes.
  • Los datos no deben tener diferentes varianzas de error.
  • Los términos de error de cada variable deben ser no correlacionados.

    • La interpretación de los resultados de regresión puede proporcionar información valiosa sobre la fuerza y la dirección de la relación entre variables. Por ejemplo, el valor R2 nos dice cuánta variación en la variable dependiente es explicada por la variable independiente, mientras que el valor p indica si la prueba es significativa. Una p-value más pequeña indica una correlación entre las variables.

    ¿Cómo interpretar los resultados de una regresión lineal?

    La salida de un modelo de regresión producirá varios resultados numéricos. Los coeficientes te dicen la asociación entre una variable independiente y la variable dependiente, manteniendo todo lo demás constante. Además, las pruebas de significancia estadística indicarán si los resultados son significativos.

    En general, el R2 (R-cuadrado) es un indicador de la bondad del ajuste de un modelo de regresión lineal. Cuanto mayor sea el R2, mejor será el ajuste del modelo. Se interpreta como cuánta de la variación en la variable dependiente es explicada por las variables independientes en el modelo.

    En resumen, la regresión lineal puede ayudarte a comparar variables y tomar decisiones de inversión informadas. La creación de un modelo de regresión lineal en Excel puede hacer que este proceso sea más sencillo y claro.