Wat zijn aangepaste prijzen in het kader van voorraadanalyse en waarom worden ze gebruikt in regressieanalyse?
Aangepaste prijzen, in de context van aandelenanalyse, verwijzen naar de prijzen van aandelen die zijn gewijzigd om rekening te houden met bepaalde factoren, zoals aandelensplitsingen, dividenden of andere zakelijke acties. Deze aanpassingen worden gemaakt om ervoor te zorgen dat de prijzen de onderliggende waarde van het aandeel nauwkeurig weergeven en een zinvollere weergave bieden voor analyse- en modelleringsdoeleinden.
Een veel voorkomende reden voor het gebruik van aangepaste prijzen in regressieanalyse is om rekening te houden met de effecten van voorraadsplitsingen. Een aandelensplitsing vindt plaats wanneer een bedrijf besluit zijn bestaande aandelen in meerdere aandelen te verdelen. Een aandelensplitsing van 2 voor 1 zou er bijvoorbeeld toe leiden dat elk bestaand aandeel in twee aandelen wordt verdeeld. Als gevolg van de splitsing wordt de prijs van elk aandeel gehalveerd. De totale waarde van de investering blijft echter gelijk.
Bij het uitvoeren van regressieanalyses is het belangrijk om rekening te houden met de impact van aandelensplitsingen op de historische prijsgegevens. Als de ruwe prijsgegevens zonder aanpassingen worden gebruikt, kan de analyse scheef en onnauwkeurig zijn. Door aangepaste prijzen te gebruiken, worden de effecten van voorraadsplitsingen geëlimineerd, waardoor de relatie tussen variabelen nauwkeuriger kan worden geanalyseerd.
Een andere reden voor het gebruik van aangepaste prijzen in regressieanalyse is om rekening te houden met de effecten van dividenden. Dividenden zijn uitkeringen die een bedrijf aan zijn aandeelhouders doet als winstuitkering. Wanneer een dividend wordt betaald, daalt de aandelenkoers doorgaans met het bedrag van het dividend. Deze prijsdaling kan een impact hebben op de analyse als de ruwe prijsgegevens worden gebruikt.
Door aangepaste prijzen te gebruiken, wordt rekening gehouden met de effecten van dividenden, zodat de analyse niet vertekend wordt door deze betalingen. Dit is vooral belangrijk bij het analyseren van langetermijntrends of het uitvoeren van voorspellende modellen, aangezien de impact van dividenden in de loop van de tijd aanzienlijk kan zijn.
Naast aandelensplitsingen en dividenden kunnen er andere zakelijke acties of gebeurtenissen zijn die de prijs van een aandeel kunnen beïnvloeden. Dit kunnen fusies, overnames, spin-offs of het terugkopen van aandelen zijn. Aangepaste prijzen worden gebruikt om rekening te houden met deze gebeurtenissen en een meer accurate weergave te geven van de onderliggende waarde van het aandeel.
Om aangepaste prijzen te berekenen, kunnen verschillende methodes worden gebruikt, afhankelijk van de specifieke corporate actions en evenementen. Bij het aanpassen voor aandelensplitsingen worden de historische prijzen bijvoorbeeld gedeeld door de splitsingsratio om het nieuwe aantal aandelen weer te geven. Bij correctie voor dividenden worden de historische prijzen verminderd met het bedrag van het dividend.
Aangepaste prijzen in aandelenanalyse verwijzen naar prijzen die zijn gewijzigd om rekening te houden met aandelensplitsingen, dividenden en andere zakelijke acties. Deze aanpassingen zijn belangrijk bij regressieanalyse om ervoor te zorgen dat de analyse niet vertekend wordt door deze factoren. Door aangepaste prijzen te gebruiken, worden de effecten van aandelensplitsingen en dividenden geëlimineerd, waardoor de onderliggende waarde van het aandeel nauwkeuriger wordt weergegeven.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/MLP Machine Learning met Python:
- Hoe wordt de b-parameter bij lineaire regressie (het y-snijpunt van de best passende lijn) berekend?
- Welke rol spelen ondersteuningsvectoren bij het definiëren van de beslissingsgrens van een SVM, en hoe worden ze geïdentificeerd tijdens het trainingsproces?
- Wat is in de context van SVM-optimalisatie de betekenis van de gewichtsvector `w` en bias `b`, en hoe worden deze bepaald?
- Wat is het doel van de ‘visualize’-methode in een SVM-implementatie, en hoe helpt deze bij het begrijpen van de prestaties van het model?
- Hoe bepaalt de `predict`-methode in een SVM-implementatie de classificatie van een nieuw datapunt?
- Wat is het primaire doel van een Support Vector Machine (SVM) in de context van machine learning?
- Hoe kunnen bibliotheken zoals scikit-learn worden gebruikt om SVM-classificatie in Python te implementeren, en wat zijn de belangrijkste functies die hierbij betrokken zijn?
- Leg de betekenis uit van de beperking (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) bij SVM-optimalisatie.
- Wat is het doel van het SVM-optimalisatieprobleem en hoe wordt het wiskundig geformuleerd?
- Hoe hangt de classificatie van een functieset in SVM af van het teken van de beslissingsfunctie (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/MLP Machine Learning met Python