מחירים מותאמים, בהקשר של ניתוח מניות, מתייחסים למחירים של מניות ששונו כדי לקחת בחשבון גורמים מסוימים, כגון פיצולי מניות, דיבידנדים או פעולות אחרות של החברה. התאמות אלו נעשות כדי להבטיח שהמחירים משקפים במדויק את הערך הבסיסי של המניה ומספקים ייצוג משמעותי יותר למטרות ניתוח ומודלים.
אחת הסיבות הנפוצות לשימוש במחירים מותאמים בניתוח רגרסיה היא לקחת בחשבון את ההשפעות של פיצולי מניות. פיצול מניות מתרחש כאשר חברה מחליטה לחלק את המניות הקיימות שלה למספר מניות. לדוגמה, פיצול מניות של 2 ל-1 יביא לכך שכל מניה קיימת תתחלק לשתי מניות. כתוצאה מהפיצול, מחיר כל מניה מופחת בחצי. עם זאת, הערך הכולל של ההשקעה נשאר זהה.
בעת ביצוע ניתוח רגרסיה, חשוב לקחת בחשבון את ההשפעה של פיצולי מניות על נתוני המחירים ההיסטוריים. אם נעשה שימוש בנתוני המחיר הגולמי ללא כל התאמות, הניתוח עלול להיות מוטה ולא מדויק. על ידי שימוש במחירים מותאמים, ההשפעות של פיצולי מניות מתבטלות, מה שמאפשר ניתוח מדויק יותר של הקשר בין משתנים.
סיבה נוספת לשימוש במחירים מותאמים בניתוח רגרסיה היא לקחת בחשבון את ההשפעות של דיבידנדים. דיבידנדים הם תשלומים שמבצעת חברה לבעלי המניות שלה כחלוקה של רווחים. כאשר משלמים דיבידנד, מחיר המניה יורד בדרך כלל בסכום הדיבידנד. לירידה זו במחיר יכולה להיות השפעה על הניתוח אם נעשה שימוש בנתוני המחיר הגולמי.
על ידי שימוש במחירים מותאמים, השפעות הדיבידנדים נלקחות בחשבון, מה שמבטיח שהניתוח אינו מוטה על ידי תשלומים אלו. זה חשוב במיוחד בעת ניתוח מגמות ארוכות טווח או ביצוע מודלים חזויים, מכיוון שהשפעת הדיבידנדים יכולה להיות משמעותית לאורך זמן.
בנוסף לפיצולי מניות ודיבידנדים, ייתכנו פעולות או אירועים תאגידיים אחרים שיכולים להשפיע על מחיר המניה. אלה יכולים לכלול מיזוגים, רכישות, ספין-אוף או רכישה חוזרת של מניות. מחירים מותאמים משמשים כדי להסביר אירועים אלה ולספק ייצוג מדויק יותר של הערך הבסיסי של המניה.
לחישוב מחירים מותאמים, ניתן להשתמש בשיטות שונות, בהתאם לפעולות ולאירועים הספציפיים של החברה. לדוגמה, בעת התאמה לפיצולי מניות, המחירים ההיסטוריים מחולקים ביחס הפיצול כדי לשקף את מספר המניות החדש. בהתאמה לדיבידנדים, המחירים ההיסטוריים יורדים בסכום הדיבידנד.
מחירים מותאמים בניתוח מניות מתייחסים למחירים ששונו כדי להתחשב בפיצול מניות, דיבידנדים ופעולות תאגידיות אחרות. התאמות אלו חשובות בניתוח רגרסיה כדי להבטיח שהניתוח אינו מוטה על ידי גורמים אלו. על ידי שימוש במחירים מותאמים, ההשפעות של פיצולי מניות ודיבידנדים מתבטלות, מה שמספק ייצוג מדויק יותר של הערך הבסיסי של המניה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון:
- כיצד מחושב הפרמטר b ברגרסיה ליניארית (חיזור ה-y של הקו המתאים ביותר)?
- איזה תפקיד ממלאים וקטורי תמיכה בהגדרת גבול ההחלטה של SVM, וכיצד הם מזוהים במהלך תהליך האימון?
- בהקשר של אופטימיזציה של SVM, מהי המשמעות של וקטור המשקל `w` והטיה `b` וכיצד הם נקבעים?
- מהי המטרה של שיטת ה-'visualize' ביישום SVM, וכיצד היא עוזרת בהבנת ביצועי המודל?
- כיצד שיטת ה'ניבוי' ביישום SVM קובעת את הסיווג של נקודת נתונים חדשה?
- מהי המטרה העיקרית של Support Vector Machine (SVM) בהקשר של למידת מכונה?
- כיצד ניתן להשתמש בספריות כגון sikit-learn כדי ליישם סיווג SVM ב-Python, ומהן פונקציות המפתח הכרוכות בהן?
- הסבר את המשמעות של האילוץ (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) באופטימיזציה של SVM.
- מהי המטרה של בעיית האופטימיזציה של SVM וכיצד היא מנוסחת מתמטית?
- כיצד הסיווג של קבוצת תכונות ב-SVM תלוי בסימן של פונקציית ההחלטה (טקסט{סימן}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/MLP Machine Learning עם Python
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: נסיגה (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מבוא לרגרסיה (עבור לנושא קשור)
- סקירת בחינה