Mik azok a korrigált árak a részvényelemzésben, és miért használják őket a regressziós elemzésben?
A kiigazított árak a részvényelemzés keretében olyan részvények árait jelentik, amelyeket bizonyos tényezők – például részvényfelosztás, osztalék vagy egyéb vállalati akciók – figyelembevétele érdekében módosítottak. Ezek a kiigazítások annak biztosítására szolgálnak, hogy az árak pontosan tükrözzék a részvények mögöttes értékét, és értelmesebb képet adjanak elemzési és modellezési célokra.
A regressziós elemzésben a korrigált árak használatának egyik gyakori oka a részvényfelosztások hatásainak figyelembe vétele. Részvényfelosztásra akkor kerül sor, ha egy vállalat úgy dönt, hogy meglévő részvényeit több részvényre osztja fel. Például egy 2-1 részvény felosztás azt eredményezi, hogy minden meglévő részvényt két részvényre osztanak fel. A felosztás eredményeként minden részvény árfolyama felére csökken. A beruházás összértéke azonban változatlan marad.
A regressziós elemzés során fontos figyelembe venni a részvényfelosztások hatását a historikus árfolyamadatokra. Ha a nyers áradatokat korrekciók nélkül használjuk, az elemzés ferde és pontatlan lehet. A korrigált árak használatával a részvényfelosztások hatásai kiküszöbölhetők, így a változók közötti kapcsolat pontosabb elemzése lehetséges.
A regressziós elemzésben a korrigált árak használatának másik oka az osztalékok hatásainak figyelembe vétele. Az osztalék a társaság által a részvényeseknek fizetett nyereség felosztásaként. Az osztalék kifizetésekor a részvény árfolyama jellemzően az osztalék összegével csökken. Ez az árcsökkenés hatással lehet az elemzésre, ha a nyers áradatokat használjuk.
A korrigált árak alkalmazásával az osztalékok hatásait is figyelembe veszik, biztosítva, hogy az elemzést ne torzítsák ezek a kifizetések. Ez különösen fontos a hosszú távú trendek elemzésekor vagy prediktív modellezés során, mivel az osztalékok hatása idővel jelentős lehet.
A részvényfelosztáson és osztalékon kívül más vállalati akciók vagy események is lehetnek, amelyek hatással lehetnek egy részvény árfolyamára. Ezek lehetnek egyesülések, felvásárlások, kiválások vagy részvényvisszavásárlások. A kiigazított árak figyelembe veszik ezeket az eseményeket, és pontosabb képet adnak a részvények mögöttes értékéről.
A korrigált árak kiszámításához az adott vállalati akcióktól és eseményektől függően különböző módszerek használhatók. Például a részvényfelosztások korrekciójakor a múltbeli árakat elosztják a megosztási aránnyal, hogy tükrözzék a részvények új számát. Az osztalék korrekciója során a historikus árak az osztalék összegével csökkennek.
A részvényelemzésben a korrigált árak azokra az árakra vonatkoznak, amelyeket a részvényfelosztások, osztalékok és egyéb vállalati tevékenységek figyelembevétele érdekében módosítottak. Ezek a kiigazítások fontosak a regressziós elemzésben annak biztosítására, hogy az elemzést ne torzítsák ezek a tényezők. A korrigált árak használatával a részvényfelosztások és az osztalékok hatásai kiküszöbölhetők, így a részvény mögöttes érték pontosabb ábrázolása.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/MLP gépi tanulás Python-nal:
- Hogyan számítják ki a b paramétert a lineáris regresszióban (a legjobban illeszkedő egyenes y-metszete)?
- Milyen szerepet játszanak a támogató vektorok az SVM döntési határának meghatározásában, és hogyan azonosíthatók be a képzési folyamat során?
- Az SVM optimalizálásával összefüggésben mi a jelentősége a "w" súlyvektornak és a "b" torzításnak, és hogyan határozhatók meg?
- Mi a `visualize` metódus célja egy SVM implementációban, és hogyan segít megérteni a modell teljesítményét?
- Hogyan határozza meg a "predict" metódus egy SVM implementációban egy új adatpont besorolását?
- Mi a Support Vector Machine (SVM) elsődleges célja a gépi tanulással összefüggésben?
- Hogyan használhatók az olyan könyvtárak, mint a scikit-learn az SVM osztályozás megvalósítására Pythonban, és melyek a kulcsfontosságú funkciók?
- Magyarázza meg a megszorítás (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) jelentőségét az SVM optimalizálásban.
- Mi az SVM optimalizálási probléma célja, és hogyan fogalmazható meg matematikailag?
- Hogyan függ egy jellemzőkészlet besorolása az SVM-ben a döntési függvény előjelétől (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Tekintse meg a további kérdéseket és válaszokat az EITC/AI/MLP gépi tanulás Python segítségével