ಸಂಖ್ಯಾ ಶಾಸ್ತ್ರ  ಹಾಗು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯ ಷೇರು 

ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಷೇರುಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನವು ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಬಳಕೆಯ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಷೇರು ಬೆಲೆಗಳ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರಾಸರಿ (mean), ಮಧ್ಯಮ (median), ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ (standard deviation) ಮೂಲಕ ಷೇರುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಚಂಚಲತೆ (volatility) ಅನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಷೇರು ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿನ ಏರಿಳಿತದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳಾದ Value at Risk (VaR) ಅಥವಾ Conditional Value at Risk (CVaR) ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೂಡಿಕೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು.

ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ (diversification) ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಬಂಧ (correlation) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಷೇರುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಭವಿಷ್ಯದ ಊಹೆ: ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (regression analysis) ಮತ್ತು ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (time series analysis) ಮೂಲಕ ಷೇರು ಬೆಲೆಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್ (moving average) ಮತ್ತು ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು (ARIMA) ಷೇರು ಬೆಲೆಗಳ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್:  ಮಾರ್ಕೋವಿಟ್ಜ್‌ನ ಆಧುನಿಕ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ ಸಿದ್ಧಾಂತ (Modern Portfolio Theory) ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಲಾಭವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಷೇರುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದಕ್ಕೆ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ (covariance) ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಲಾಭ (expected return) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾಬಲಿಟಿ ಮಾದರಿಗಳು:

ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ (probability) ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಾಗ್-ನಾರ್ಮಲ್ ವಿತರಣೆ) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬ್ಲಾಕ್-ಶೋಲ್ಸ್ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಆಯ್ಕೆಗಳ (options) ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪಾತ್ರ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.

ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸೂಚಕಗಳಾದ ರಿಲೇಟಿವ್ ಸ್ಟ್ರೆಂಗ್ತ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ (RSI), ಬೊಲಿಂಗರ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ಸ್, ಮತ್ತು ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಆಸಿಲೇಟರ್ ಅನ್ನು ಷೇರು ಬೆಲೆಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ನೀವು ಒಂದು ಷೇರಿನ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಬೆಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದರ ದೈನಂದಿನ ಲಾಭ/ನಷ್ಟದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಇದು ಷೇರಿನ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ:

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದರೂ, ಇದು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಖಾತರಿ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಆರ್ಥಿಕ, ರಾಜಕೀಯ, ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಜೊತೆಗೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (machine learning) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಈಗ ಷೇರು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.