Regressionsschätzung ist ein statistisches Verfahren, das in der Finanzanalyse und in der Kapitalmarktforschung weit verbreitet ist.

Es basiert auf der Annahme, dass es eine Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen gibt. Diese Methode ermöglicht es, diese Beziehung zu quantifizieren und prognostizierende Modelle zu entwickeln. Bei der Regressionsschätzung wird eine regressionsfähige Funktion verwendet, um die Schätzungen der abhängigen Variablen basierend auf den Werten der unabhängigen Variablen zu erzeugen. Dies ermöglicht es den Investoren, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Marktbewegungen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten von Regressionsschätzungen, darunter lineare Regression, multiple Regression, nichtlineare Regression und Zeitreihenregression. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Stärken und Anwendungsbereiche. Lineare Regression beispielsweise eignet sich gut, um lineare Beziehungen zwischen den Variablen zu modellieren. Multiple Regression kann mehrere unabhängige Variablen berücksichtigen und somit komplexe Finanzmodelle entwickeln. Regressionsschätzungen werden häufig zur Prognose von Aktienkursen, Zinsraten, Anleihepreisen und anderen wichtigen Finanzindikatoren verwendet. Sie werden auch in der Risikobewertung und Portfoliomanagement eingesetzt, um die Volatilität und das Potenzial von Investitionen zu bewerten. Um präzise und zuverlässige Schätzungen zu erzielen, ist es wichtig, eine angemessene Datenmenge zu verwenden und sorgfältig ausgewählte Variablen in das Modell einzubeziehen. Zudem müssen statistische Annahmen wie die Normalverteilung der Fehler und die Unabhängigkeit der Beobachtungen erfüllt sein. In der heutigen digitalen Ära gewinnt die Regressionsschätzung durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechniken und maschineller Lernalgorithmen an Bedeutung. Durch die Optimierung von Modellen und die Verwendung großer Datenmengen können präzisere und aussagekräftigere Prognosen erstellt werden. Als Investor in den Kapitalmärkten ist es entscheidend, ein fundiertes Verständnis der Regressionsschätzung zu haben, da sie eine wertvolle Methode zur Unterstützung von Entscheidungen und zur Risikobewertung darstellt. Durch eine sorgfältige Anwendung dieser Methode können Anleger Marktineffizienzen identifizieren, Chancen erkennen und ihre Anlagestrategien optimieren.