Was bedeutet "Log-Normal Modell"?
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Das log-normal Modell ist eine Möglichkeit, Daten zu beschreiben, die nur positive Werte annehmen können, wie Preise oder Gewichte. In diesem Modell folgt der Logarithmus der Daten einer normalen Verteilung, was bedeutet, dass er eine glockenförmige Kurve hat. Das ist nützlich, weil viele reale Situationen, wie Aktienpreise oder die Größe bestimmter Organismen, sich so verhalten, dass sie in dieses Modell passen.
Wie es funktioniert
Einfach gesagt, wenn du den natürlichen Logarithmus der Werte nimmst, sehen sie aus wie eine normale Verteilung. Das bedeutet, dass die meisten Werte um einen zentralen Punkt liegen, mit weniger Werten, die weiter entfernt sind. Das ist anders als bei vielen anderen Datentypen, die negative Werte haben oder unregelmäßig verteilt sein können.
Anwendungen
Log-normale Modelle werden oft in der Finanzwelt für die Preisgestaltung von Optionen und Investitionen verwendet. Sie helfen dabei, Risiken einzuschätzen und Vorhersagen über zukünftige Preise zu treffen. Abgesehen von der Finanzwelt können diese Modelle auch in Bereichen wie der Biologie angewendet werden, wo sie die Verteilung bestimmter biologischer Merkmale beschreiben, die nur positive Werte annehmen.
Vorteile
Ein wichtiger Vorteil des log-normal Modells ist, dass es gut zu vielen Arten von positiven Daten passt. Es ermöglicht auch einfache Berechnungen bei der Preisgestaltung von Optionen auf mehrere Vermögenswerte, was den Analysten hilft, Werte klarer zu schätzen.