Justerte priser, i sammenheng med aksjeanalyse, refererer til prisene på aksjer som har blitt modifisert for å ta hensyn til visse faktorer, for eksempel aksjesplitter, utbytte eller andre bedriftshandlinger. Disse justeringene er gjort for å sikre at prisene nøyaktig gjenspeiler den underliggende verdien av aksjen og gir en mer meningsfull representasjon for analyse- og modelleringsformål.
En vanlig årsak til å bruke justerte priser i regresjonsanalyse er å ta hensyn til effektene av aksjesplitter. En aksjesplitt oppstår når et selskap bestemmer seg for å dele sine eksisterende aksjer i flere aksjer. For eksempel vil en 2-til-1 aksjesplitt resultere i at hver eksisterende aksje deles i to aksjer. Som følge av splitten halveres prisen på hver aksje. Den totale verdien av investeringen forblir imidlertid den samme.
Når du utfører regresjonsanalyse, er det viktig å vurdere virkningen av aksjesplitter på de historiske prisdataene. Hvis råprisdataene brukes uten justeringer, kan analysen være skjev og unøyaktig. Ved å bruke justerte priser elimineres effekten av aksjesplitter, noe som muliggjør en mer nøyaktig analyse av forholdet mellom variablene.
En annen grunn til å bruke justerte priser i regresjonsanalyse er å ta hensyn til effektene av utbytte. Utbytte er utbetalinger fra et selskap til sine aksjonærer som en utdeling av overskudd. Når det utbetales utbytte, synker aksjekursen vanligvis med utbyttebeløpet. Denne prisnedgangen kan ha innvirkning på analysen dersom råprisdataene brukes.
Ved å bruke justerte priser, tas effekten av utbytte i betraktning, slik at analysen ikke er partisk av disse utbetalingene. Dette er spesielt viktig når man analyserer langsiktige trender eller utfører prediktiv modellering, siden virkningen av utbytte kan være betydelig over tid.
I tillegg til aksjesplitter og utbytte, kan det være andre bedriftshandlinger eller hendelser som kan påvirke prisen på en aksje. Disse kan omfatte fusjoner, oppkjøp, spin-offs eller tilbakekjøp av aksjer. Justerte priser brukes for å redegjøre for disse hendelsene og gi en mer nøyaktig representasjon av den underliggende verdien av aksjen.
For å beregne justerte priser kan ulike metoder brukes, avhengig av de spesifikke bedriftshandlingene og hendelsene. For eksempel, når du justerer for aksjesplitter, deles de historiske prisene på splittforholdet for å reflektere det nye antallet aksjer. Ved justering for utbytte reduseres de historiske prisene med utbyttebeløpet.
Justerte priser i aksjeanalyse refererer til priser som har blitt modifisert for å ta hensyn til aksjesplitter, utbytte og andre bedriftshandlinger. Disse justeringene er viktige i regresjonsanalyse for å sikre at analysen ikke er partisk av disse faktorene. Ved å bruke justerte priser elimineres effekten av aksjesplitter og utbytte, noe som gir en mer nøyaktig representasjon av den underliggende verdien av aksjen.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/MLP maskinlæring med Python:
- Hvordan beregnes b-parameteren i lineær regresjon (y-skjæringspunktet til linjen som passer best)?
- Hvilken rolle spiller støttevektorer i å definere beslutningsgrensen til en SVM, og hvordan identifiseres de under opplæringsprosessen?
- I sammenheng med SVM-optimalisering, hva er betydningen av vektvektoren `w` og bias `b`, og hvordan bestemmes de?
- Hva er hensikten med `visualisere`-metoden i en SVM-implementering, og hvordan hjelper den til å forstå modellens ytelse?
- Hvordan bestemmer `forutsig`-metoden i en SVM-implementering klassifiseringen av et nytt datapunkt?
- Hva er hovedmålet med en Support Vector Machine (SVM) i sammenheng med maskinlæring?
- Hvordan kan biblioteker som scikit-learn brukes til å implementere SVM-klassifisering i Python, og hva er nøkkelfunksjonene involvert?
- Forklar betydningen av begrensningen (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) i SVM-optimalisering.
- Hva er målet med SVM-optimeringsproblemet og hvordan er det matematisk formulert?
- Hvordan avhenger klassifiseringen av et funksjonssett i SVM av fortegnet til beslutningsfunksjonen (tekst{tegn}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/MLP Machine Learning with Python