সামঞ্জস্য করা মূল্য, স্টক বিশ্লেষণের প্রেক্ষাপটে, স্টকগুলির দামগুলিকে উল্লেখ করে যেগুলি নির্দিষ্ট কারণগুলির জন্য অ্যাকাউন্টে পরিবর্তন করা হয়েছে, যেমন স্টক বিভাজন, লভ্যাংশ, বা অন্যান্য কর্পোরেট কর্ম। মূল্যগুলি সঠিকভাবে স্টকের অন্তর্নিহিত মূল্যকে প্রতিফলিত করে এবং বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে আরও অর্থপূর্ণ উপস্থাপনা প্রদান করে তা নিশ্চিত করার জন্য এই সমন্বয়গুলি করা হয়।
রিগ্রেশন বিশ্লেষণে সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্য ব্যবহার করার একটি সাধারণ কারণ হল স্টক বিভাজনের প্রভাবের জন্য অ্যাকাউন্ট করা। একটি স্টক বিভাজন ঘটে যখন একটি কোম্পানি তার বিদ্যমান শেয়ারকে একাধিক শেয়ারে ভাগ করার সিদ্ধান্ত নেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি 2-এর জন্য-1 স্টক বিভাজনের ফলে প্রতিটি বিদ্যমান শেয়ার দুটি শেয়ারে বিভক্ত হবে। বিভাজনের ফলে প্রতিটি শেয়ারের দাম অর্ধেক হয়ে যায়। তবে বিনিয়োগের মোট মূল্য একই থাকে।
রিগ্রেশন বিশ্লেষণ পরিচালনা করার সময়, ঐতিহাসিক মূল্য ডেটার উপর স্টক বিভাজনের প্রভাব বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। যদি কাঁচা দামের ডেটা কোনো সমন্বয় ছাড়াই ব্যবহার করা হয়, তাহলে বিশ্লেষণটি তির্যক এবং ভুল হতে পারে। সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্য ব্যবহার করে, স্টক বিভাজনের প্রভাব দূর করা হয়, যা ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের আরও সঠিক বিশ্লেষণের অনুমতি দেয়।
রিগ্রেশন বিশ্লেষণে সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্য ব্যবহার করার আরেকটি কারণ হল লভ্যাংশের প্রভাবের জন্য হিসাব করা। লভ্যাংশ হল একটি কোম্পানির দ্বারা তার শেয়ারহোল্ডারদের লাভের বন্টন হিসাবে করা অর্থপ্রদান। যখন একটি লভ্যাংশ প্রদান করা হয়, স্টকের মূল্য সাধারণত লভ্যাংশের পরিমাণ দ্বারা হ্রাস পায়। মূল্যের এই হ্রাস বিশ্লেষণে প্রভাব ফেলতে পারে যদি কাঁচা মূল্যের ডেটা ব্যবহার করা হয়।
সমন্বিত মূল্য ব্যবহার করে, লভ্যাংশের প্রভাবগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়, নিশ্চিত করে যে বিশ্লেষণটি এই অর্থপ্রদানগুলির দ্বারা পক্ষপাতদুষ্ট নয়। দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিশ্লেষণ বা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং পরিচালনা করার সময় এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সময়ের সাথে লভ্যাংশের প্রভাব উল্লেখযোগ্য হতে পারে।
স্টক বিভাজন এবং লভ্যাংশ ছাড়াও, অন্যান্য কর্পোরেট অ্যাকশন বা ইভেন্ট থাকতে পারে যা স্টকের দামকে প্রভাবিত করতে পারে। এর মধ্যে একত্রীকরণ, অধিগ্রহণ, স্পিন-অফ বা স্টক বাইব্যাক অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। সামঞ্জস্য করা দামগুলি এই ইভেন্টগুলির জন্য অ্যাকাউন্টে ব্যবহার করা হয় এবং স্টকের অন্তর্নিহিত মূল্যের আরও সঠিক উপস্থাপনা প্রদান করে।
সুনির্দিষ্ট কর্পোরেট ক্রিয়াকলাপ এবং ইভেন্টগুলির উপর নির্ভর করে সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্য গণনা করতে, বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, স্টক বিভাজনের জন্য সামঞ্জস্য করার সময়, শেয়ারের নতুন সংখ্যা প্রতিফলিত করার জন্য ঐতিহাসিক মূল্যগুলিকে বিভক্ত অনুপাত দ্বারা ভাগ করা হয়। লভ্যাংশের জন্য সামঞ্জস্য করার সময়, লভ্যাংশের পরিমাণ দ্বারা ঐতিহাসিক মূল্য হ্রাস করা হয়।
স্টক বিশ্লেষণে সামঞ্জস্য করা দামগুলি স্টক বিভাজন, লভ্যাংশ এবং অন্যান্য কর্পোরেট ক্রিয়াকলাপের জন্য অ্যাকাউন্টে পরিবর্তন করা হয়েছে এমন দামগুলিকে বোঝায়। এই সমন্বয়গুলি রিগ্রেশন বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ তা নিশ্চিত করতে যে বিশ্লেষণটি এই কারণগুলির দ্বারা পক্ষপাতদুষ্ট নয়। সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্য ব্যবহার করে, স্টক বিভাজন এবং লভ্যাংশের প্রভাব দূর করা হয়, যা স্টকের অন্তর্নিহিত মূল্যের আরও সঠিক উপস্থাপনা প্রদান করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং:
- রৈখিক রিগ্রেশনে b প্যারামিটার (সর্বোত্তম ফিট লাইনের y-ইন্টারসেপ্ট) কীভাবে গণনা করা হয়?
- একটি SVM-এর সিদ্ধান্তের সীমানা নির্ধারণে সমর্থন ভেক্টরগুলি কী ভূমিকা পালন করে এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন কীভাবে তাদের চিহ্নিত করা হয়?
- SVM অপ্টিমাইজেশানের প্রেক্ষাপটে, ওজন ভেক্টর `w` এবং বায়াস `b` এর তাৎপর্য কী এবং সেগুলি কীভাবে নির্ধারণ করা হয়?
- একটি SVM বাস্তবায়নে `ভিজ্যুয়ালাইজ` পদ্ধতির উদ্দেশ্য কী এবং এটি কীভাবে মডেলের কর্মক্ষমতা বুঝতে সাহায্য করে?
- কিভাবে একটি SVM বাস্তবায়নে `ভবিষ্যদ্বাণী` পদ্ধতি একটি নতুন ডেটা পয়েন্টের শ্রেণীবিভাগ নির্ধারণ করে?
- মেশিন লার্নিং প্রসঙ্গে একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য কি?
- Python-এ SVM শ্রেণীবিভাগ বাস্তবায়নের জন্য কীভাবে scikit-learn-এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করা যেতে পারে এবং কী কী কাজ জড়িত?
- SVM অপ্টিমাইজেশানে সীমাবদ্ধতার (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) তাৎপর্য ব্যাখ্যা করুন।
- SVM অপ্টিমাইজেশান সমস্যার উদ্দেশ্য কি এবং কিভাবে এটি গাণিতিকভাবে প্রণয়ন করা হয়?
- SVM-এ সেট করা বৈশিষ্ট্যের শ্রেণীবিভাগ কীভাবে সিদ্ধান্ত ফাংশনের চিহ্নের উপর নির্ভর করে (টেক্সট{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
পাইথনের সাথে EITC/AI/MLP মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন