Interpolācija
Interpolācija ir statistikas metode, ar kuras palīdzību zināmās vērtības izmanto, lai novērtētu nezināmu vērtspapīra cenu vai potenciālo ienesīgumu. Interpolācija ir metode, kas ļauj noteikt nezināmu vērtspapīra cenu vai ienesīgumu. To panāk, izmantojot citas saistītās zināmās vērtības, kas atrodas secībā ar nezināmo vērtību.
Interpolācija
Interpolācijas pamatā ir vienkārša matemātiska koncepcija. Ja datu punktu kopumā ir vispārīga konsekvence, var pamatoti novērtēt kopas vērtību punktos, kas nav aprēķināti. Tomēr tas labākajā gadījumā ir novērtējums; interpolatori nekad nevar piedāvāt pilnīgu pārliecību par savām prognozēm.
Dažādi interpolācijas veidi
Pastāv vairāki formāli interpolācijas veidi, ieskaitot lineāro interpolāciju, polinomu interpolāciju un pa daļām konstantu interpolāciju.
Vienkāršākais un izplatītākais veids ir lineārā interpolācija, kas ir noderīga, ja mēģina novērtēt vērtspapīra vai procentu likmes vērtību brīdī, kad nav datu. Pieņemsim, ka, ja vērtspapīra cena tiek izsekota noteiktā laika posmā, mēs saucam par funkciju f (x) līniju, uz kuras tiek izsekota vērtspapīra vērtība. Akcijas pašreizējā cena ir attēlota uz punktu sēriju, kas atspoguļo mirkļus laikā. Tātad, ja f (x) tiek reģistrēts augustam, oktobrim un decembrim, šie punkti tiek matemātiski attēloti kā x Aug, x Oct un x Dec vai x 1, x 3 un x 5.
Vairāku iemeslu dēļ varētu būt vērts uzzināt vērtspapīra vērtību septembra laikā. Varat izmantot lineāro interpolācijas algoritmu, lai noteiktu f (x) vērtību parauglaukumā x Sep vai x 2, kas parādās esošajā datu diapazonā.
Interpolāciju nevajadzētu sajaukt ar ekstrapolāciju, ar kuras palīdzību varētu novērtēt datu punktu ārpus zināmā datu diapazona. Lielākā daļa akciju vēstures diagrammu faktiski ir plaši interpolētas. Lineāro regresiju izmanto, lai veidotu līknes, kas aptuveni atspoguļo vērtspapīra cenu izmaiņas. Pat ja diagrammā, kurā mēra krājumus gada laikā, ir iekļauti datu punkti par katru gada dienu, nekad nevarētu ar pilnīgu pārliecību pateikt, kur krājums tiks novērtēts noteiktā laika brīdī.
Interpolācija ir diezgan vienkārša, taču tai trūkst precizitātes. Interpolāciju jau kopš senatnes izmanto civilizācijas, jo īpaši agrīnie astronomi Mezopotāmijā un Mazajā Āzijā, cenšoties aizpildīt nepilnības (astronomu novērošanas iespējas pēc būtības ir ierobežotas). Lai gan planētu ķermeņu kustību ietekmē daudzi faktori, tie joprojām ir labāk piemēroti interpolācijas neprecizitātei nekā mežonīgais variants, neparedzamas publiski tirgoto krājumu svārstības. Tomēr, ņemot vērā milzīgo datu daudzumu, kas iesaistīts vērtspapīru analīzē, liela cenu svārstību interpolācija ir diezgan neizbēgama.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.