Kas yra pakoreguotos kainos akcijų analizės kontekste ir kodėl jos naudojamos regresinėje analizėje?
Akcijų analizės kontekste pakoreguotos kainos reiškia akcijų kainas, kurios buvo pakeistos atsižvelgiant į tam tikrus veiksnius, pvz., akcijų padalijimą, dividendus ar kitus įmonės veiksmus. Šie koregavimai atliekami siekiant užtikrinti, kad kainos tiksliai atspindėtų pagrindinę akcijų vertę ir būtų prasmingesnės analizės ir modeliavimo tikslais.
Viena dažniausių priežasčių, kodėl regresinėje analizėje naudojamos pakoreguotos kainos, yra atsižvelgti į akcijų padalijimo poveikį. Akcijų padalijimas įvyksta, kai įmonė nusprendžia padalyti turimas akcijas į kelias akcijas. Pavyzdžiui, padalijus akcijas 2 už 1, kiekviena esama akcija būtų padalyta į dvi akcijas. Dėl padalijimo kiekvienos akcijos kaina sumažėja perpus. Tačiau bendra investicijų vertė išlieka ta pati.
Atliekant regresinę analizę, svarbu atsižvelgti į akcijų padalijimo įtaką istoriniams kainų duomenims. Jei neapdoroti kainos duomenys naudojami be jokių koregavimų, analizė gali būti iškreipta ir netiksli. Naudojant koreguotas kainas eliminuojamas akcijų padalijimo poveikis, todėl galima tiksliau analizuoti ryšį tarp kintamųjų.
Kita priežastis, kodėl regresinėje analizėje naudoti pakoreguotas kainas, yra atsižvelgti į dividendų poveikį. Dividendai – tai bendrovės mokėjimai akcininkams kaip pelno paskirstymas. Kai išmokamas dividendas, akcijų kaina paprastai sumažėja dividendų suma. Šis kainos sumažėjimas gali turėti įtakos analizei, jei naudojami neapdoroti kainų duomenys.
Taikant pakoreguotas kainas, atsižvelgiama į dividendų poveikį, užtikrinant, kad analizė nebūtų šališka dėl šių išmokų. Tai ypač svarbu analizuojant ilgalaikes tendencijas arba atliekant nuspėjamąjį modeliavimą, nes dividendų poveikis laikui bėgant gali būti reikšmingas.
Be akcijų padalijimo ir dividendų, gali būti ir kitų įmonių veiksmų ar įvykių, kurie gali turėti įtakos akcijų kainai. Tai gali būti susijungimai, įsigijimai, atskyrimas arba akcijų supirkimas. Koreguotos kainos naudojamos siekiant atsižvelgti į šiuos įvykius ir pateikti tikslesnį pagrindinių akcijų vertės vaizdą.
Koreguotoms kainoms apskaičiuoti gali būti naudojami įvairūs metodai, priklausomai nuo konkrečių įmonės veiksmų ir renginių. Pavyzdžiui, koreguojant akcijų padalijimus, istorinės kainos padalijamos iš padalijimo santykio, kad atspindėtų naują akcijų skaičių. Koreguojant dividendus, istorinės kainos sumažinamos dividendų suma.
Akcijų analizėje pakoreguotos kainos reiškia kainas, kurios buvo pakeistos, kad būtų atsižvelgta į akcijų padalijimą, dividendus ir kitus įmonės veiksmus. Šie koregavimai yra svarbūs regresinėje analizėje, siekiant užtikrinti, kad analizė nebūtų šališka dėl šių veiksnių. Naudojant pakoreguotas kainas, pašalinamas akcijų padalijimo ir dividendų poveikis, todėl galima tiksliau parodyti pagrindinę akcijų vertę.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/MLP mašininis mokymasis su „Python“:
- Kaip apskaičiuojamas b parametras taikant tiesinę regresiją (geriausiai atitinkančios linijos y kirtis)?
- Kokį vaidmenį vaidina paramos vektoriai apibrėžiant SVM sprendimo ribą ir kaip jie atpažįstami mokymo proceso metu?
- Kokia yra svorio vektoriaus „w“ ir poslinkio „b“ reikšmė SVM optimizavimo kontekste ir kaip jie nustatomi?
- Koks yra „vizualizavimo“ metodo tikslas diegiant SVM ir kaip jis padeda suprasti modelio veikimą?
- Kaip „numatymo“ metodas SVM diegime nustato naujo duomenų taško klasifikaciją?
- Koks yra pagrindinis „Support Vector Machine“ (SVM) tikslas mašininio mokymosi kontekste?
- Kaip tokios bibliotekos kaip scikit-learn gali būti naudojamos SVM klasifikacijai įdiegti Python ir kokios yra pagrindinės funkcijos?
- Paaiškinkite apribojimo (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) reikšmę SVM optimizavime.
- Koks yra SVM optimizavimo uždavinio tikslas ir kaip jis matematiškai suformuluotas?
- Kaip funkcijų rinkinio klasifikacija SVM priklauso nuo sprendimo funkcijos ženklo (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/MLP mašininio mokymosi naudojant Python