რა არის კორექტირებული ფასები მარაგის ანალიზის კონტექსტში და რატომ გამოიყენება ისინი რეგრესიულ ანალიზში?
მორგებული ფასები, აქციების ანალიზის კონტექსტში, ეხება აქციების ფასებს, რომლებიც შეცვლილია გარკვეული ფაქტორების გათვალისწინებით, როგორიცაა აქციების გაყოფა, დივიდენდები ან სხვა კორპორატიული ქმედებები. ეს კორექტირება ხდება იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ფასები ზუსტად ასახავდეს აქციების ძირითად ღირებულებას და უზრუნველყოს უფრო მნიშვნელოვანი წარმოდგენა ანალიზისა და მოდელირების მიზნებისთვის.
რეგრესიის ანალიზში მორგებული ფასების გამოყენების ერთ-ერთი საერთო მიზეზი არის აქციების გაყოფის ეფექტის გათვალისწინება. აქციების გაყოფა ხდება მაშინ, როდესაც კომპანია გადაწყვეტს არსებული აქციების დაყოფას რამდენიმე აქციად. მაგალითად, აქციების 2-1-ისთვის გაყოფა გამოიწვევს თითოეული არსებული აქციის დაყოფას ორ აქციად. გაყოფის შედეგად თითოეული აქციის ფასი განახევრებულია. თუმცა, ინვესტიციის ჯამური ღირებულება იგივე რჩება.
რეგრესიული ანალიზის ჩატარებისას მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ აქციების გაყოფის გავლენა ისტორიულ ფასის მონაცემებზე. თუ ფასების ნედლეული მონაცემები გამოიყენება ყოველგვარი კორექტირების გარეშე, ანალიზი შეიძლება იყოს არაზუსტი და არაზუსტი. მორგებული ფასების გამოყენებით, აქციების გაყოფის ეფექტი აღმოიფხვრება, რაც ცვლადებს შორის ურთიერთობის უფრო ზუსტი ანალიზის საშუალებას იძლევა.
რეგრესიის ანალიზში მორგებული ფასების გამოყენების კიდევ ერთი მიზეზი არის დივიდენდების ეფექტის გათვალისწინება. დივიდენდები არის გადახდები, რომლებსაც კომპანია ახორციელებს მისი აქციონერებისთვის მოგების განაწილების სახით. დივიდენდის გადახდისას, აქციების ფასი ჩვეულებრივ მცირდება დივიდენდის ოდენობით. ფასის ამ კლებამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს ანალიზზე, თუ გამოყენებული იქნება ფასების ნედლეული მონაცემები.
კორექტირებული ფასების გამოყენებით, მხედველობაში მიიღება დივიდენდების ეფექტი, რაც უზრუნველყოფს, რომ ანალიზი არ იყოს მიკერძოებული ამ გადახდებით. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია გრძელვადიანი ტენდენციების ანალიზისას ან პროგნოზირებადი მოდელირების ჩატარებისას, რადგან დივიდენდების გავლენა შეიძლება იყოს მნიშვნელოვანი დროთა განმავლობაში.
აქციების გაყოფისა და დივიდენდების გარდა, შეიძლება იყოს სხვა კორპორატიული ქმედებები ან მოვლენები, რომლებმაც შეიძლება გავლენა მოახდინონ აქციის ფასზე. ეს შეიძლება შეიცავდეს შერწყმას, შესყიდვას, სპინ-ოფს ან აქციების ყიდვას. დაზუსტებული ფასები გამოიყენება ამ მოვლენების გასათვალისწინებლად და აქციების ძირითადი ღირებულების უფრო ზუსტი წარმოდგენისთვის.
კორექტირებული ფასების გამოსათვლელად შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მეთოდები, რაც დამოკიდებულია კონკრეტულ კორპორატიულ ქმედებებზე და მოვლენებზე. მაგალითად, აქციების გაყოფის კორექტირებისას, ისტორიული ფასები იყოფა გაყოფის კოეფიციენტზე, რათა აისახოს აქციების ახალი რაოდენობა. დივიდენდების კორექტირებისას ისტორიული ფასები მცირდება დივიდენდის ოდენობით.
საფონდო ანალიზში მორგებული ფასები ეხება ფასებს, რომლებიც შეცვლილია აქციების გაყოფის, დივიდენდების და სხვა კორპორატიული ქმედებების გათვალისწინებით. ეს კორექტირება მნიშვნელოვანია რეგრესიის ანალიზში, რათა დარწმუნდეს, რომ ანალიზი არ არის მიკერძოებული ამ ფაქტორებით. კორექტირებული ფასების გამოყენებით, აქციების გაყოფისა და დივიდენდების ეფექტი აღმოიფხვრება, რაც უზრუნველყოფს აქციების ძირითადი ღირებულების უფრო ზუსტ წარმოდგენას.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით:
- როგორ გამოითვლება b პარამეტრი წრფივ რეგრესიაში (საუკეთესო მორგებული ხაზის y-კვეთა)?
- რა როლს ასრულებენ მხარდაჭერის ვექტორები SVM-ის გადაწყვეტილების საზღვრის განსაზღვრაში და როგორ ხდება მათი იდენტიფიცირება ტრენინგის პროცესში?
- SVM ოპტიმიზაციის კონტექსტში რა მნიშვნელობა აქვს წონის ვექტორს `w` და მიკერძოებას `b` და როგორ განისაზღვრება ისინი?
- რა არის "ვიზუალიზაციის" მეთოდის მიზანი SVM დანერგვაში და როგორ ეხმარება ის მოდელის მუშაობის გაგებაში?
- როგორ განსაზღვრავს "პროგნოზის" მეთოდი SVM დანერგვაში ახალი მონაცემთა წერტილის კლასიფიკაციას?
- რა არის მხარდაჭერის ვექტორული მანქანის (SVM) ძირითადი მიზანი მანქანური სწავლის კონტექსტში?
- როგორ შეიძლება ბიბლიოთეკების გამოყენება, როგორიცაა scikit-learn, Python-ში SVM კლასიფიკაციის განსახორციელებლად და რა ძირითადი ფუნქციებია ჩართული?
- ახსენით შეზღუდვის (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) მნიშვნელობა SVM ოპტიმიზაციაში.
- რა არის SVM ოპტიმიზაციის პრობლემის მიზანი და როგორ არის ის მათემატიკურად ჩამოყალიბებული?
- როგორ არის დამოკიდებული SVM-ში კომპლექტის მახასიათებლების კლასიფიკაცია გადაწყვეტილების ფუნქციის ნიშანზე (ტექსტი{ნიშანი}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/MLP Machine Learning-ში Python-ით