Што такое скарэкціраваныя цэны ў кантэксце аналізу запасаў і чаму яны выкарыстоўваюцца ў рэгрэсійным аналізе?
Адкарэктаваныя цэны ў кантэксце аналізу акцый адносяцца да коштаў акцый, якія былі зменены з улікам пэўных фактараў, такіх як дзяленне акцый, дывідэнды або іншыя карпаратыўныя дзеянні. Гэтыя карэкціроўкі зроблены для таго, каб цэны дакладна адлюстроўвалі базавы кошт акцый і забяспечвалі больш значнае ўяўленне для аналізу і мадэлявання.
Адной з распаўсюджаных прычын выкарыстання скарэкціраваных цэн у рэгрэсійным аналізе з'яўляецца ўлік наступстваў падзелу акцый. Падзел акцый адбываецца, калі кампанія вырашае падзяліць свае існуючыя акцыі на некалькі акцый. Напрыклад, падзел акцый 2 за 1 прывядзе да таго, што кожная існуючая акцыя будзе падзелена на дзве долі. У выніку падзелу кошт кожнай акцыі зніжаецца ўдвая. Аднак агульны кошт інвестыцый застаецца ранейшым.
Пры правядзенні рэгрэсійнага аналізу важна ўлічваць уплыў падзелаў акцый на гістарычныя дадзеныя аб цэнах. Калі неапрацаваныя дадзеныя аб цэнах выкарыстоўваюцца без якіх-небудзь карэкціровак, аналіз можа быць скажоным і недакладным. Выкарыстоўваючы скарэкціраваныя цэны, эфекты падзелу акцый ліквідуюцца, што дазваляе больш дакладна аналізаваць ўзаемасувязь паміж зменнымі.
Яшчэ адна прычына выкарыстання скарэкціраваных цэн у рэгрэсійным аналізе - улік эфектаў дывідэндаў. Дывідэнды - гэта выплаты, якія кампанія робіць сваім акцыянерам у якасці размеркавання прыбытку. Калі выплачваюцца дывідэнды, кошт акцый звычайна памяншаецца на суму дывідэндаў. Гэта зніжэнне цаны можа аказаць уплыў на аналіз, калі выкарыстоўваюцца неапрацаваныя дадзеныя аб цане.
Выкарыстоўваючы скарэкціраваныя цэны, улічваецца ўплыў дывідэндаў, гарантуючы, што аналіз не будзе прадузятым у сувязі з гэтымі плацяжамі. Гэта асабліва важна пры аналізе доўгатэрміновых тэндэнцый або правядзенні прагнастычнага мадэлявання, паколькі ўплыў дывідэндаў з цягам часу можа быць значным.
У дадатак да падзелаў акцый і дывідэндаў могуць быць іншыя карпаратыўныя дзеянні або падзеі, якія могуць паўплываць на цану акцый. Яны могуць уключаць зліццё, паглынанне, выдзяленне або выкуп акцый. Адкарэктаваныя цэны выкарыстоўваюцца для ўліку гэтых падзей і забяспечваюць больш дакладнае прадстаўленне асноўнага кошту акцый.
Для разліку скарэкціраваных цэн могуць выкарыстоўвацца розныя метады ў залежнасці ад канкрэтных карпаратыўных мерапрыемстваў і мерапрыемстваў. Напрыклад, пры карэкціроўцы падзелу акцый гістарычныя цэны дзеляцца на каэфіцыент падзелу, каб адлюстраваць новую колькасць акцый. Пры папраўцы на дывідэнды гістарычныя цэны памяншаюцца на суму дывідэндаў.
Скарэктаваныя цэны ў аналізе акцый адносяцца да цэн, якія былі зменены з улікам падзелаў акцый, дывідэндаў і іншых карпаратыўных дзеянняў. Гэтыя карэкціроўкі важныя ў рэгрэсійным аналізе, каб пераканацца, што аналіз не аб'ектыўны з-за гэтых фактараў. Пры выкарыстанні скарэкціраваных цэн эфекты падзелу акцый і дывідэндаў ліквідуюцца, што забяспечвае больш дакладнае ўяўленне аб базавай кошту акцый.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/MLP Машыннае навучанне з Python:
- Як разлічваецца параметр b у лінейнай рэгрэсіі (перасячэнне y найлепшым чынам)?
- Якую ролю адыгрываюць вектары падтрымкі ў вызначэнні мяжы рашэння SVM і як яны вызначаюцца ў працэсе навучання?
- У кантэксце аптымізацыі SVM, якое значэнне вектара вагі "w" і зрушэння "b" і як яны вызначаюцца?
- Якая мэта метаду `visualize` у рэалізацыі SVM і як ён дапамагае зразумець прадукцыйнасць мадэлі?
- Як метад "predict" у рэалізацыі SVM вызначае класіфікацыю новай кропкі даных?
- Якая галоўная мэта машыны апорнага вектара (SVM) у кантэксце машыннага навучання?
- Як такія бібліятэкі, як scikit-learn, можна выкарыстоўваць для рэалізацыі класіфікацыі SVM у Python і якія ключавыя функцыі задзейнічаны?
- Растлумачце значэнне абмежавання (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) у аптымізацыі SVM.
- Якая мэта задачы аптымізацыі SVM і як яна фармулюецца матэматычна?
- Як класіфікацыя набору функцый у SVM залежыць ад знака вырашальнай функцыі (тэкст{знак}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/MLP Machine Learning with Python