রিগ্রেশন কি?
রিগ্রেশন অর্থসংস্থান, বিনিয়োগ এবং অন্যান্য শাখায় ব্যবহৃত একটি পরিসংখ্যান পরিমাপ যা একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের (সাধারণত ওয়াই দ্বারা চিহ্নিত) এবং অন্যান্য পরিবর্তনশীল ভেরিয়েবলগুলির একটি সিরিজ (স্বাধীন ভেরিয়েবল হিসাবে পরিচিত) এর মধ্যে সম্পর্কের শক্তি নির্ধারণ করার চেষ্টা করে।
রিগ্রেশন বিনিয়োগ এবং আর্থিক পরিচালকদেরকে সম্পদের মূল্যায়ন করতে এবং ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের বোঝার জন্য যেমন পণ্যমূল্য এবং সেই পণ্যগুলিতে ব্যবসায়ের ব্যবসায়ের স্টক বুঝতে সহায়তা করে।
প্রত্যাগতি
রিগ্রেশন ব্যাখ্যা
দুটি জাতীয় ধরণের রিগ্রেশন হ'ল লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন, যদিও আরও জটিল তথ্য এবং বিশ্লেষণের জন্য অ-লিনিয়ার রিগ্রেশন পদ্ধতি রয়েছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের ফলাফল ব্যাখ্যা করতে বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল ব্যবহার করে, যখন একাধিক রিগ্রেশন ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য দুটি বা আরও বেশি স্বাধীন ভেরিয়েবল ব্যবহার করে।
রিগ্রেশন অর্থ ও বিনিয়োগ পেশাদারদের পাশাপাশি অন্যান্য ব্যবসায়ের পেশাদারদেরও সহায়তা করতে পারে। রিগ্রেশন আবহাওয়া, পূর্ববর্তী বিক্রয়, জিডিপি বৃদ্ধি বা অন্যান্য ধরণের অবস্থার উপর ভিত্তি করে কোনও সংস্থার বিক্রয়ের পূর্বাভাস দিতেও সহায়তা করতে পারে। মূলধন সম্পদ মূল্য মডেল (সিএপিএম) মূলত সম্পদের মূল্য নির্ধারণ এবং মূলধনের ব্যয় অনুসন্ধানের জন্য অর্থ ক্ষেত্রে প্রায়শই ব্যবহৃত রিগ্রেশন মডেল।
প্রতিটি ধরণের রিগ্রেশনগুলির সাধারণ ফর্মটি হ'ল:
- লিনিয়ার রিগ্রেশন: Y = a + bX + u একাধিক রিগ্রেশন: ওয়াই = এ + বি 1 এক্স 1 + বি 2 এক্স 2 + বি 3 এক্স 3 +… + বি টি এক্স টি + ইউ
কোথায়:
- Y = আপনি যে ভেরিয়েবলটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চেষ্টা করছেন (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল)। X = আপনি যে ভেরিয়েবলটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করছেন Y (স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল).a = the intercept.b = opeালু.উ = রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশ।
দুটি জাতীয় ধরণের রিগ্রেশন রয়েছে: লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন।
রিগ্রেশন একদল এলোমেলো ভেরিয়েবল গ্রহণ করে, Y এর পূর্বাভাস দেয় বলে মনে করা হয় এবং তাদের মধ্যে গাণিতিক সম্পর্ক সন্ধান করার চেষ্টা করে। এই সম্পর্কটি সাধারণত একটি সরলরেখার (লিনিয়ার রিগ্রেশন) আকারে থাকে যা সমস্ত পৃথক ডেটা পয়েন্টকে সর্বোত্তমভাবে সন্নিবিষ্ট করে। একাধিক রিগ্রেশনে সাবস্ক্রিপ্ট সহ সংখ্যা ব্যবহার করে পৃথক ভেরিয়েবলগুলি পৃথক করা হয়।
কী Takeaways
- রিগ্রেশন বিনিয়োগ এবং আর্থিক পরিচালকদের সম্পত্তির মূল্যায়ন করতে এবং ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বোঝার ক্ষেত্রে সহায়তা করে রেগ্রেশন ফিনান্স এবং বিনিয়োগ পেশাদারদের পাশাপাশি অন্যান্য ব্যবসায়ের পেশাদারদেরও সহায়তা করতে পারে।
রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস কীভাবে ব্যবহৃত হয় তার একটি বাস্তব বিশ্ব উদাহরণ
কোনও পণ্যের দাম, সুদের হার, নির্দিষ্ট শিল্প বা খাতগুলি সম্পদের দামের চলাচলে প্রভাবিত করে এমন কতগুলি নির্দিষ্ট কারণকে নির্ধারণ করতে প্রায়শই রিগ্রেশন ব্যবহার করা হয়। পূর্বোক্ত সিএপিএম রিগ্রেশন ভিত্তিক, এবং এটি স্টকগুলির প্রত্যাশিত রিটার্ন প্রজেক্ট করতে এবং মূলধনের ব্যয় উত্পন্ন করতে ব্যবহৃত হয়। নির্দিষ্ট স্টকের জন্য বিটা উত্পন্ন করার জন্য একটি স্টকের রিটার্নগুলি বিস্তৃত সূচক যেমন এসএন্ডপি 500 এর বিপরীতে ফিরে আসে।
বিটা হ'ল বাজার বা সূচকের সাথে সম্পর্কিত স্টকের ঝুঁকি এবং সিএপিএম মডেলের slাল হিসাবে প্রতিফলিত হয়। প্রশ্নের মধ্যে থাকা স্টকের প্রত্যাশিত রিটার্ন নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ওয়াই হবে, অন্যদিকে স্বাধীন ভেরিয়েবল এক্স হবে বাজার ঝুঁকির প্রিমিয়াম।
অতিরিক্ত ভেরিয়েবল যেমন স্টকের বাজার মূলধন, মূল্যায়ন অনুপাত এবং সাম্প্রতিক রিটার্নগুলি সিএপিএম মডেলটিতে যুক্ত হতে পারে রিটার্নের জন্য আরও ভাল অনুমান পেতে। এই অতিরিক্ত কারণগুলি ফামা-ফরাসি ফ্যাক্টর হিসাবে পরিচিত, অধ্যাপকরা যারা একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি সম্পদ ফেরতের আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করার জন্য বিকাশ করেছিলেন তাদের নামানুসারে নামকরণ করা হয়।
