মাল্টিভারিয়েট মডেল কী?
মাল্টিভিয়ারেট মডেল একটি জনপ্রিয় পরিসংখ্যান সরঞ্জাম যা সম্ভাব্য ফলাফলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একাধিক ভেরিয়েবল ব্যবহার করে। গবেষণা বিশ্লেষকরা একটি পোর্টফোলিওর বিশেষ ঝুঁকির মধ্যে থাকা এক্সপোজারটি বোঝার জন্য বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বিনিয়োগের ফলাফলগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মাল্টিভারিয়েট মডেল ব্যবহার করেন। এটি পোর্টফোলিও পরিচালকদের মাল্টিভারিয়েট মডেলিং বিশ্লেষণের মাধ্যমে চিহ্নিত ঝুঁকিগুলি আরও ভালভাবে কমিয়ে আনতে সহায়তা করে। মন্টে কার্লো সিমুলেশন একটি বহুল ব্যবহৃত মাল্টিভারিয়েট মডেল যা সম্ভাব্যতা বন্টন তৈরি করে যা সম্ভাব্য বিনিয়োগের ফলাফলগুলির একটি সীমাটি নির্ধারণ করতে সহায়তা করে। মাল্টিভাইয়ারেট মডেলগুলি ফিনান্সের অনেক ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
মাল্টিভারিয়েট মডেল বোঝা
মাল্টিভাইয়ারেট মডেলগুলি ব্যবহারকারীকে বিভিন্ন পরিস্থিতি এবং তাদের সম্ভাব্য প্রভাব পরীক্ষা করার অনুমতি দিয়ে সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন বিনিয়োগের ক্ষেত্রে যেমন কীভাবে উচ্চ মূল্যস্ফীতি বা স্বল্প সুদের হারের মেয়াদে পুরো পোর্টফোলিওর রিটার্নের প্রভাব পড়বে তা দেখার জন্য একটি বহু বিনিয়োগকারী মডেলটিতে দৃশ্যের বিশ্লেষণের মাধ্যমে একটি নির্দিষ্ট বিনিয়োগ চালানো যেতে পারে। এই একই পদ্ধতির ব্যবহার কোনও সংস্থার সম্ভাব্য পারফরম্যান্স, মূল্য স্টক অপশন এবং এমনকি নতুন পণ্য ধারণাগুলির মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। দৃ data় ডেটা পয়েন্টগুলি যেমন মডেলটিতে যুক্ত হয়, যেমন উপার্জনের আগে একই স্টোর বিক্রয় ডেটা প্রকাশ করা হয়, তেমনি মডেলটির প্রতি আস্থা এবং তার পূর্বাভাসের সীমা বৃদ্ধি পায়।
মাল্টিভাইয়ারেট মডেল এবং বীমা শিল্প
বীমা সংস্থাগুলি মাল্টিভারিয়েট মডেলগুলির ব্যবহারকারী। বীমা পলিসির মূল্য নির্ধারণের দাবি পরিশোধ করার সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে। আবেদনকারীর বয়স এবং বাড়ির ঠিকানার মতো কেবল কয়েকটি ডেটা পয়েন্ট দেওয়া, বীমাকারীরা এটিকে একটি মাল্টিভারিয়েট মডেলে যুক্ত করতে পারেন যা অতিরিক্ত ডাটাবেসগুলি থেকে উপযুক্ত নীতি নির্ধারণের কৌশলটি সংকুচিত করতে পারে। মডেল নিজেই নিশ্চিত ডেটা পয়েন্ট (বয়স, লিঙ্গ, বর্তমানের স্বাস্থ্য পরিস্থিতি, অন্যান্য নীতিমালার মালিকানাধীন ইত্যাদি) এবং পরিশোধিত ভেরিয়েবলগুলি (গড় আঞ্চলিক আয়, গড় আঞ্চলিক আজীবন, ইত্যাদি) দ্বারা ব্যবহৃত হবে পূর্বাভাসের ফলাফলগুলি নির্ধারণের জন্য যা ব্যবহৃত হবে মূল্য নীতি।
মাল্টিভারিয়েট মডেলিংয়ের শক্তি এবং দুর্বলতা
মাল্টিভারিয়েট মডেলিংয়ের সুবিধাটি হ'ল সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের বিবেচনার জন্য পরিস্থিতি আরও বিশদ "যদি তবে" সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, বিনিয়োগগুলি এ ভেরিয়েবলগুলি প্রদত্ত এই সীমার মধ্যে ভবিষ্যতের দামের সম্ভাবনা রয়েছে। মডেলটিতে আরও শক্ত ডেটা স্থাপন করার সাথে সাথে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পরিসীমা আরও কঠোর হয় এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে আস্থা বৃদ্ধি পায়। যাইহোক, যে কোনও মডেলের মতোই, ডেটা বের হওয়া কেবলমাত্র ডেটা.োকার মতোই ভাল black এছাড়াও কালো রাজহাঁসের ঘটনাগুলি মডেলটিকে অর্থহীন উপস্থাপনের ঝুঁকি রয়েছে এমনকি যদি ডেটা সেট এবং ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করা ভাল হয়। এটি অবশ্যই, কেন মডেলগুলি নিজেরাই ট্রেডিংয়ের দায়িত্বে নিবেন না। চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের চিন্তাভাবনা করার জন্য বহুবিধ মডেলগুলির পূর্বাভাসগুলি কেবলমাত্র তথ্যের উত্স।
