ऑटोरेग्रेसिव का क्या मतलब है?

ऑटोरेग्रेसिव का क्या मतलब है?

एक सांख्यिकीय मॉडल स्वत: प्रतिगामी है यदि यह पिछले मूल्यों के आधार पर भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करता है। उदाहरण के लिए, एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल अपने पिछले प्रदर्शन के आधार पर स्टॉक की भविष्य की कीमतों की भविष्यवाणी करना चाह सकता है।

ऑटोरेग्रेसिव मॉडल को समझना

ऑटोरेग्रेसिव मॉडल इस आधार पर काम करते हैं कि पिछले मूल्यों का वर्तमान मूल्यों पर प्रभाव पड़ता है, जो प्रकृति, अर्थशास्त्र और अन्य प्रक्रियाओं के विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय तकनीक को लोकप्रिय बनाता है जो अलग-अलग होती हैं समय। एकाधिक प्रतिगमन मॉडल भविष्यवाणियों के रैखिक संयोजन का उपयोग करके एक चर का पूर्वानुमान लगाते हैं, जबकि ऑटोरेग्रेसिव मॉडल चर के पिछले मूल्यों के संयोजन का उपयोग करते हैं।

एक एआर (1) ऑटोरेग्रेसिव प्रक्रिया वह है जिसमें वर्तमान मूल्य तत्काल पर आधारित होता है पूर्ववर्ती मूल्य, जबकि एक एआर (2) प्रक्रिया वह है जिसमें वर्तमान मूल्य पिछले दो पर आधारित है मूल्य। एक एआर (0) प्रक्रिया का उपयोग किया जाता है श्वेत रव और शर्तों के बीच कोई निर्भरता नहीं है। इन विविधताओं के अलावा, इन गणनाओं में प्रयुक्त गुणांकों की गणना करने के कई अलग-अलग तरीके भी हैं, जैसे कि कम से कम वर्ग विधि.

इन अवधारणाओं और तकनीकों का उपयोग तकनीकी विश्लेषकों द्वारा सुरक्षा कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। हालांकि, चूंकि ऑटोरेग्रेसिव मॉडल अपनी भविष्यवाणियों को केवल पिछली जानकारी पर आधारित करते हैं, इसलिए वे स्पष्ट रूप से मानते हैं कि पिछली कीमतों को प्रभावित करने वाली मूलभूत ताकतें समय के साथ नहीं बदलेगी। यह आश्चर्यजनक और गलत भविष्यवाणियां कर सकता है यदि प्रश्न में अंतर्निहित ताकतें हैं तथ्य बदल रहा है, जैसे कि एक उद्योग तेजी से और अभूतपूर्व तकनीकी के दौर से गुजर रहा है परिवर्तन।

फिर भी, व्यापारियों ने पूर्वानुमान उद्देश्यों के लिए ऑटोरेग्रेसिव मॉडल के उपयोग को परिष्कृत करना जारी रखा है। एक महान उदाहरण है ऑटोरेग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज (ARIMA), एक परिष्कृत ऑटोरेग्रेसिव मॉडल जो पूर्वानुमान लगाते समय रुझानों, चक्रों, मौसमी, त्रुटियों और अन्य गैर-स्थिर प्रकार के डेटा को ध्यान में रख सकता है।

एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का वास्तविक विश्व उदाहरण

ऑटोरेग्रेसिव मॉडल इस धारणा पर आधारित हैं कि पिछले मूल्यों का वर्तमान मूल्यों पर प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए, स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का उपयोग करने वाले निवेशक को यह मानने की आवश्यकता होगी कि नए खरीदार और उस स्टॉक के विक्रेता हाल के बाजार लेनदेन से प्रभावित होते हैं, जब यह तय करते हैं कि कितनी पेशकश या स्वीकार करना है सुरक्षा।

हालांकि यह धारणा ज्यादातर परिस्थितियों में कायम रहेगी, लेकिन हमेशा ऐसा नहीं होता है। उदाहरण के लिए, से पहले के वर्षों में 2008 वित्तीय संकट, अधिकांश निवेशकों को के बड़े पोर्टफोलियो द्वारा उत्पन्न जोखिमों के बारे में पता नहीं था गिरवी द्वारा संरक्षित प्रतिभूतियां कई वित्तीय फर्मों द्वारा आयोजित। उस समय के दौरान, अमेरिकी वित्तीय के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का उपयोग करने वाला एक निवेशक स्टॉक में स्थिर या बढ़ती स्टॉक कीमतों की चल रही प्रवृत्ति की भविष्यवाणी करने का अच्छा कारण होता क्षेत्र।

हालांकि, एक बार जब यह सार्वजनिक हो गया कि कई वित्तीय संस्थानों को आसन्न पतन का खतरा था, तो निवेशक अचानक इन शेयरों की हाल की कीमतों से कम चिंतित हो गए और उनके अंतर्निहित जोखिम से कहीं अधिक चिंतित हो गए खुलासा। इसलिए, बाजार ने तेजी से वित्तीय शेयरों को बहुत निचले स्तर पर पुनर्मूल्यांकन किया, एक ऐसा कदम जिसने एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल को पूरी तरह से भ्रमित कर दिया होगा।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि, एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल में, एक बार का झटका भविष्य में परिकलित चर के मूल्यों को असीम रूप से प्रभावित करेगा। इसलिए, वित्तीय संकट की विरासत आज के ऑटोरेग्रेसिव मॉडल में रहती है।