Czym są ceny skorygowane w kontekście analizy zapasów i dlaczego są wykorzystywane w analizie regresji?
Skorygowane ceny w kontekście analizy akcji odnoszą się do cen akcji, które zostały zmodyfikowane w celu uwzględnienia pewnych czynników, takich jak podział akcji, dywidendy lub inne działania korporacyjne. Korekty te mają na celu zapewnienie, że ceny dokładnie odzwierciedlają podstawową wartość akcji i zapewniają bardziej miarodajną reprezentację do celów analizy i modelowania.
Jednym z powszechnych powodów stosowania skorygowanych cen w analizie regresji jest uwzględnienie skutków podziału akcji. Podział akcji ma miejsce, gdy firma decyduje się podzielić swoje istniejące akcje na wiele akcji. Na przykład podział akcji 2 za 1 spowodowałby podział każdej istniejącej akcji na dwie akcje. W wyniku podziału cena każdej akcji spada o połowę. Jednak całkowita wartość inwestycji pozostaje taka sama.
Podczas przeprowadzania analizy regresji ważne jest, aby wziąć pod uwagę wpływ podziału akcji na historyczne dane cenowe. Jeśli surowe dane cenowe zostaną użyte bez żadnych korekt, analiza może być przekrzywiona i niedokładna. Dzięki zastosowaniu cen skorygowanych eliminowane są skutki podziału zapasów, co pozwala na dokładniejszą analizę zależności między zmiennymi.
Innym powodem stosowania skorygowanych cen w analizie regresji jest uwzględnienie skutków dywidend. Dywidendy to wypłaty dokonywane przez spółkę na rzecz akcjonariuszy jako podział zysków. Kiedy wypłacana jest dywidenda, cena akcji zwykle spada o kwotę dywidendy. Ten spadek ceny może mieć wpływ na analizę, jeżeli wykorzystywane są nieprzetworzone dane cenowe.
Stosując skorygowane ceny, uwzględnia się skutki dywidend, zapewniając, że analiza nie jest obciążona tymi płatnościami. Jest to szczególnie ważne przy analizie długoterminowych trendów lub prowadzeniu modelowania predykcyjnego, ponieważ wpływ dywidend może być znaczący w czasie.
Oprócz podziału akcji i dywidend mogą mieć miejsce inne działania lub zdarzenia korporacyjne, które mogą mieć wpływ na cenę akcji. Mogą to być fuzje, przejęcia, wydzielenie lub wykup akcji. Skorygowane ceny są wykorzystywane do uwzględnienia tych zdarzeń i zapewniają dokładniejszą reprezentację bazowej wartości akcji.
Aby obliczyć ceny skorygowane, można zastosować różne metody, w zależności od konkretnych działań i wydarzeń korporacyjnych. Na przykład podczas dostosowywania do podziału akcji ceny historyczne są dzielone przez współczynnik podziału, aby odzwierciedlić nową liczbę akcji. W przypadku korekty o dywidendy ceny historyczne są pomniejszane o kwotę dywidendy.
Skorygowane ceny w analizie akcji odnoszą się do cen, które zostały zmodyfikowane w celu uwzględnienia podziału akcji, dywidend i innych działań korporacyjnych. Korekty te są ważne w analizie regresji, aby upewnić się, że analiza nie jest obciążona przez te czynniki. Dzięki zastosowaniu cen skorygowanych eliminuje się skutki podziału akcji i dywidend, zapewniając dokładniejszą reprezentację bazowej wartości akcji.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/MLP Uczenie Maszynowe z Pythonem:
- W jaki sposób obliczany jest parametr b w regresji liniowej (przecięcie z osią y linii najlepszego dopasowania)?
- Jaką rolę odgrywają wektory wsparcia w definiowaniu granicy decyzyjnej SVM i jak są one identyfikowane podczas procesu uczenia?
- Jakie znaczenie w kontekście optymalizacji SVM mają wektor wag „w” i obciążenie „b” i w jaki sposób są one wyznaczane?
- Jaki jest cel metody „wizualizacji” w implementacji SVM i jak pomaga ona w zrozumieniu wydajności modelu?
- W jaki sposób metoda „przewidywania” w implementacji SVM określa klasyfikację nowego punktu danych?
- Jaki jest główny cel maszyny wektorów nośnych (SVM) w kontekście uczenia maszynowego?
- W jaki sposób można wykorzystać biblioteki takie jak scikit-learn do implementacji klasyfikacji SVM w Pythonie i jakie kluczowe funkcje są z tym związane?
- Wyjaśnij znaczenie ograniczenia (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) w optymalizacji SVM.
- Jaki jest cel problemu optymalizacji SVM i jak jest on sformułowany matematycznie?
- W jaki sposób klasyfikacja zbioru cech w SVM zależy od znaku funkcji decyzyjnej (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/MLP Machine Learning with Python