आउटलायर रिस्क, भाग III
James Picerno | 19 दिसम्बर, 2021 16:22
इस श्रृंखला के पहले दो पिछले लेखों में, हमने डेटा सेट में आउटलायर की पहचान करने के लिए बुनियादी अनुप्रयोगों की समीक्षा की - वित्तीय और आर्थिक समय श्रृंखला का विश्लेषण करने के लिए एक महत्वपूर्ण कार्य।
आइए टायरों को एक और टूल पर आगे बढ़ाएं और किक करें: हम्पेल फ़िल्टर, डेटा सेट में चरम मूल्यों की पहचान करने के लिए एक और पद्धति।
यहाँ प्रमुख विशेषता परिवर्तनशीलता की मात्रा निर्धारित करने के लिए माध्य निरपेक्ष विचलन का उपयोग है। हम तीन महीने (60 ट्रेडिंग दिन) की रोलिंग विंडो के आधार पर, 2010 में शुरू होने वाले यूएस स्टॉक मार्केट (एसएंडपी 500 इंडेक्स) के लिए कीमतों का परीक्षण के रूप में उपयोग करेंगे। थ्रेशोल्ड, जो आउटलायर की पहचान के लिए संवेदनशीलता निर्धारित करता है, 2 पर सेट है।
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इस आधार पर संख्याओं को चलाने से एक्सट्रीम आउटलायर (नीचे दिए गए चार्ट में लाल बिंदु) के कई उदाहरणों की पहचान होती है। सबसे हालिया: मार्च 2020 में कोरोनावायरस क्रैश।
हम्पेल फ़िल्टर का एक लाभ इसका लचीलापन है। दो पैरामीटर 'ट्रेलिंग विंडो और थ्रेशोल्ड' को समायोजित करके आउटलायरर्स के लिए खोज को अनुकूलित करना आसान है ताकि शोध उद्देश्य और डेटा सेट की अनूठी विशेषताओं से मेल खा सके।
S&P 500 डेटा को देखते हुए इस प्रकार के विश्लेषण को खारिज करना आसान है। समय श्रृंखला के आकस्मिक अवलोकन से पता चलता है कि आउटलायरर्स विशिष्ट हैं। शायद, लेकिन रोलिंग प्रदर्शन डेटा को देखते हुए दृश्य निरीक्षण के माध्यम से आउटलायरर्स को मुखौटा कर सकते हैं। इसके अलावा, आउटलायर का सहज रूप से पता लगाने के लिए कम-परिचित बाजार और आर्थिक समय श्रृंखला अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकती है। यह विशेष रूप से सच है यदि कार्य किसी विशेष मॉडलिंग अभ्यास के लिए बड़े डेटा सेट में आउटलायरर्स को स्वचालित रूप से पहचानना और बदलना है।
चरम डेटा बिंदुओं का पता लगाने के लिए मजबूत, लचीले टूल के लिए हम्पेल फ़िल्टर के कई विकल्प हैं। आगामी लेखों में हम कुछ संभावनाओं का पता लगाएंगे। आदर्श रूप से, गहन रूप से मजबूत परिणाम विकसित करने के हित में आउटलायरर्स की खोज में कई फ़िल्टर लागू किए जाते हैं।
वैचारिक रूप से, डेटा सेट में कट्टरपंथी मूल्यों की रूपरेखा के मामले पर सार्वभौमिक सहमति है। हालाँकि, विशिष्टताएँ अस्पष्ट हो सकती हैं, खासकर यदि आप गुणात्मक निर्णय पर भरोसा कर रहे हैं। यह एक संकेत है कि यह मात्रात्मक विश्लेषण शुरू करने का समय है। आउटलायरर्स का पता लगाने के कारण, हम्पेल फ़िल्टर एक स्पष्ट विकल्प है, लेकिन यह एकमात्र विकल्प से बहुत दूर है।
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