Хураангуй:
Хөрөнгийн зах зээлийн хувьцааны ханшийн үнэлгээг урьдчилан оновчтой зөв
таамаглахын тулд шинжээч хүн өөрийн мэдлэг туршлагад үндэслэн их хэмжээний
мэдээлэл дундаас хамгийн оновчтой гэсэн зүйлээ хайн илрүүлэн тухайн мэдээллээ
боловсруулж дүн шинжилгээ хийх нь ихээхэн бэрхшээлтэй бөгөөд цаг хугацаа их
зарцуулдаг байна. Тэгвэл энэхүү асуудлыг оновчтой, үр бүтээмжтэй болгохын тулд
машин сургалтын лассо, риж, уян тор регресс болон санамсаргүй ой мод аргуудыг
ашиглан хувьцааны үнэлгээг урьдчилан таамаглахаар нийт 68-н тайлбарлагч хувьсагч,
2010.11.01-с 2024.03.01 хүртэлх хугацаан цуваан панель дата ашиглан дүн шинжилгээг
уламжлалт аргатай харьцуулан хийв. Энэхүү судалгааны үр дүнд санамсаргүй ой мод
болон лассо регресс нар хамгийн оновчтой үр дүнг хамгийн бага алдааны түвшинд
илэрхийлж байв. Харин уламжлалт арга болох ARIMA загвар үнэлэхэд загварын R-
squared тайлбарлагдахуйц байж чадахааргүй, алдааны зэрэг машин сургалтын аргуудаас
даруй 2 дахин, ханшийн гэнэтийн савлагаа ихтэй үед дариу 8 дахин их үр дүнг илтгэв.
Үүнээс үзэхэд машин сургалтын аргууд нь хувьцааны ханшийн үнэлгээг уламжлалт
аргаас илүү үр бүтээмжтэй болон магадлал өндөртэйгөөр таамаг дэвшүүлж чадаж
байгааг уг судалгааны ажлын хүрээнд тогтоов.
