Što su prilagođene cijene u kontekstu analize zaliha i zašto se koriste u regresijskoj analizi?
Prilagođene cijene, u kontekstu analize dionica, odnose se na cijene dionica koje su modificirane kako bi se uzele u obzir određeni čimbenici, kao što su podjela dionica, dividende ili druge korporativne akcije. Ove se prilagodbe provode kako bi se osiguralo da cijene točno odražavaju temeljnu vrijednost dionice i daju smisleniji prikaz za potrebe analize i modeliranja.
Jedan od uobičajenih razloga za korištenje prilagođenih cijena u regresijskoj analizi je uračunavanje učinaka podjele dionica. Do podjele dionica dolazi kada tvrtka odluči podijeliti svoje postojeće dionice na više dionica. Na primjer, podjela dionica 2 za 1 rezultirala bi podjelom svake postojeće dionice u dvije dionice. Kao rezultat podjele, cijena svake dionice je prepolovljena. No, ukupna vrijednost investicije ostaje ista.
Prilikom provođenja regresijske analize važno je razmotriti utjecaj podjele dionica na povijesne podatke o cijenama. Ako se neobrađeni podaci o cijeni koriste bez ikakvih prilagodbi, analiza može biti iskrivljena i netočna. Korištenjem prilagođenih cijena eliminiraju se učinci podjele dionica, što omogućuje točniju analizu odnosa između varijabli.
Drugi razlog za korištenje prilagođenih cijena u regresijskoj analizi je uračunavanje učinaka dividendi. Dividende su isplate koje tvrtka vrši svojim dioničarima kao raspodjelu dobiti. Kada se isplati dividenda, cijena dionice obično se smanjuje za iznos dividende. Ovaj pad cijene može utjecati na analizu ako se koriste podaci o sirovim cijenama.
Korištenjem prilagođenih cijena uzimaju se u obzir učinci dividendi, čime se osigurava da analiza nije pristrana tim isplatama. Ovo je osobito važno kada se analiziraju dugoročni trendovi ili provodi prediktivno modeliranje, budući da utjecaj dividendi može biti značajan tijekom vremena.
Osim podjele dionica i dividendi, mogu postojati i druge korporativne akcije ili događaji koji mogu utjecati na cijenu dionice. To može uključivati spajanja, preuzimanja, izdvajanja ili otkup dionica. Prilagođene cijene koriste se za obračun tih događaja i za točniji prikaz temeljne vrijednosti dionice.
Za izračun prilagođenih cijena mogu se koristiti različite metode, ovisno o konkretnim korporativnim akcijama i događajima. Na primjer, prilikom prilagođavanja za podjele dionica, povijesne cijene se dijele s omjerom podjele kako bi se odrazio novi broj dionica. Prilikom usklađivanja za dividende, povijesne cijene umanjuju se za iznos dividende.
Prilagođene cijene u analizi dionica odnose se na cijene koje su modificirane kako bi se uzele u obzir podjele dionica, dividende i druge korporativne akcije. Ove prilagodbe su važne u regresijskom analizi kako bi se osiguralo da analiza nije pristrana ovim čimbenicima. Korištenjem prilagođenih cijena eliminiraju se učinci podjele dionica i dividendi, čime se pruža točniji prikaz temeljne vrijednosti dionice.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom:
- Kako se izračunava parametar b u linearnoj regresiji (odsječak y linije s najboljim pristajanjem)?
- Kakvu ulogu imaju vektori podrške u definiranju granice odlučivanja SVM-a i kako se identificiraju tijekom procesa obuke?
- U kontekstu SVM optimizacije, kakvo je značenje težinskog vektora `w` i pristranosti `b` i kako se oni određuju?
- Koja je svrha metode `visualize` u implementaciji SVM-a i kako ona pomaže u razumijevanju performansi modela?
- Kako metoda `predviđanja` u SVM implementaciji određuje klasifikaciju nove podatkovne točke?
- Koji je primarni cilj stroja potpornih vektora (SVM) u kontekstu strojnog učenja?
- Kako se biblioteke kao što je scikit-learn mogu koristiti za implementaciju SVM klasifikacije u Pythonu i koje su ključne funkcije uključene?
- Objasnite značaj ograničenja (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) u SVM optimizaciji.
- Koji je cilj SVM optimizacijskog problema i kako je matematički formuliran?
- Kako klasifikacija skupa značajki u SVM-u ovisi o predznaku funkcije odlučivanja (tekst{znak}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom