Instrumental variables: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল


ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল (Instrumental Variables) একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা অর্থনীতি, বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স, এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত [[কারণ সম্পর্ক]] নির্ণয়ের জন্য ব্যবহৃত হয় যখন সাধারণ [[রিগ্রেশন বিশ্লেষণ]] (Regression analysis) নির্ভরযোগ্য ফলাফল দিতে পারে না। এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যখন কোনো [[স্বাধীন চলক]] (Independent variable) [[নির্ভর চলকের]] (Dependent variable) সাথে সম্পর্কিত থাকে, কিন্তু সেই সম্পর্কটি সরাসরি পরিমাপ করা যায় না অথবা অন্য কোনো চলকের দ্বারা প্রভাবিত হয়।
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল (Instrumental Variables বা IV) একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা [[কারণ ও প্রভাব সম্পর্ক]] (Causality) নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। যখন কোনো মডেলের মধ্যে [[অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা]] (Endogeneity) থাকে, তখন ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে সেই সমস্যা সমাধান করা যায়। এই পদ্ধতি অর্থনীতি, [[সমাজবিজ্ঞান]], [[বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স]] এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে বহুলভাবে ব্যবহৃত হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে সরাসরি এর প্রয়োগ না থাকলেও, বাজারের গতিবিধি এবং কারণ অনুসন্ধান করার জন্য এই ধারণাটি সহায়ক হতে পারে।


==ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের ধারণা==
== অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা (Endogeneity) কি? ==


ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের মূল ধারণাটি হলো এমন একটি তৃতীয় চলক খুঁজে বের করা, যা স্বাধীন চলকের সাথে সম্পর্কিত, কিন্তু সরাসরি নির্ভর চলকের সাথে সম্পর্কিত নয় (শুধুমাত্র স্বাধীন চলকের মাধ্যমে সম্পর্কিত)। এই তৃতীয় চলকটিকে বলা হয় "ইনস্ট্রুমেন্ট"। একটি ভালো ইনস্ট্রুমেন্ট খুঁজে বের করা এবং তা ব্যবহার করে স্বাধীন চলকের প্রভাব সঠিকভাবে নির্ণয় করা এই পদ্ধতির মূল চ্যালেঞ্জ।
অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা হলো এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে একটি মডেলের কোনো একটি বা একাধিক স্বাধীন চলক (Independent Variable) ত্রুটি পদের (Error Term) সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে। এর ফলে [[রিগ্রেশন বিশ্লেষণ]] (Regression Analysis) ব্যবহার করে প্রাপ্ত ফলাফলের নির্ভরযোগ্যতা কমে যায়। অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা সাধারণত তিন ধরনের কারণে হতে পারে:


{| class="wikitable"
*  [[ওমিটেড ভেরিয়েবল বায়াস]] (Omitted Variable Bias): যখন মডেল থেকে গুরুত্বপূর্ণ কোনো চলক বাদ পড়ে যায় এবং সেটি স্বাধীন চলকের সাথে সম্পর্কিত থাকে।
|+ ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের বৈশিষ্ট্য
*  [[রিভার্স কজালিটি]] (Reverse Causality): যখন স্বাধীন চলক এবং অধীন চলকের (Dependent Variable) মধ্যে কারণ ও প্রভাবের সম্পর্ক বিপরীতভাবে কাজ করে। অর্থাৎ, অধীন চলক স্বাধীন চলককে প্রভাবিত করে।
|-
*  [[পরিমাপ ত্রুটি]] (Measurement Error): যখন স্বাধীন চলকের মান সঠিকভাবে পরিমাপ করা যায় না।
| বৈশিষ্ট্য || ব্যাখ্যা
|-
| প্রাসঙ্গিকতা (Relevance) || ইনস্ট্রুমেন্টকে অবশ্যই স্বাধীন চলকের সাথে শক্তিশালী সম্পর্ক থাকতে হবে।
|-
| বহির্জাততা (Exogeneity) || ইনস্ট্রুমেন্ট সরাসরি নির্ভর চলকের সাথে সম্পর্কিত হতে পারবে না, শুধুমাত্র স্বাধীন চলকের মাধ্যমে সম্পর্ক থাকতে হবে।
|-
| স্বতন্ত্রতা (Independence) || ইনস্ট্রুমেন্ট এবং ত্রুটি পদের (Error term) মধ্যে কোনো সম্পর্ক থাকা উচিত নয়।
|}


==ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের প্রয়োজনীয়তা==
== ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল কিভাবে কাজ করে? ==


সাধারণত, [[লিনিয়ার রিগ্রেশন]] (Linear regression) ব্যবহার করে কোনো মডেল তৈরি করলে কিছু সমস্যা দেখা যায়। যেমন:
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতি অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতার সমস্যা সমাধানের জন্য একটি বিকল্প পথ তৈরি করে। এই পদ্ধতিতে, এমন একটি চলককে খুঁজে বের করা হয় যা নিম্নলিখিত শর্তগুলো পূরণ করে:


*  [[এন্ডোজেনিটি]] (Endogeneity): যখন কোনো স্বাধীন চলক নির্ভর চলকের সাথে সম্পর্কিত হয়, তখন এন্ডোজেনিটির সমস্যা দেখা দেয়। এর ফলে রিগ্রেশন মডেলের ফলাফল ভুল হতে পারে।
1.  [[প্রাসঙ্গিকতা]] (Relevance): ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি স্বাধীন চলকের সাথে strongly correlated হতে হবে।
*  [[ওমিটেড ভেরিয়েবল bias]] (Omitted variable bias): যখন মডেল থেকে গুরুত্বপূর্ণ কোনো চলক বাদ পড়ে যায়, তখন এই bias দেখা দেয়।
2.  [[বহির্গামিতা]] (Exclusion Restriction): ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি অধীন চলকের সাথে সরাসরি কোনো সম্পর্ক রাখতে পারবে না, শুধুমাত্র স্বাধীন চলকের মাধ্যমে প্রভাবিত করতে পারবে।
*  [[মাল্টিকোলিনিয়ারিটি]] (Multicollinearity): যখন স্বাধীন চলকগুলোর মধ্যে উচ্চ সম্পর্ক থাকে, তখন মাল্টিকোলিনিয়ারিটির সমস্যা দেখা দেয়।
3.  [[অ-সহসম্বন্ধ]] (Independence): ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি মডেলের ত্রুটি পদের সাথে সম্পর্কযুক্ত হবে না।


ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল এই সমস্যাগুলো সমাধান করতে সাহায্য করে।
যদি এই শর্তগুলো পূরণ হয়, তবে ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে স্বাধীন চলকের সেই অংশটিকে আলাদা করা যায় যা অধীন চলকের সাথে কারণগতভাবে সম্পর্কিত।


==ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল কিভাবে কাজ করে?==
== ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহারের ধাপ ==


ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতি দুটি ধাপে কাজ করে:
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহারের প্রক্রিয়াটি কয়েকটি ধাপে সম্পন্ন হয়:


১. প্রথম ধাপ: ইনস্ট্রুমেন্ট ব্যবহার করে স্বাধীন চলকের একটি নতুন মান তৈরি করা হয়। এই মানটি এন্ডোজেনিটির প্রভাবমুক্ত থাকে।
1. [[ইনস্ট্রুমেন্ট]] (Instrument) নির্বাচন: প্রথম ধাপে, একটি উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল খুঁজে বের করতে হয় যা প্রাসঙ্গিকতা, বহির্গামিতা এবং অ-সহসম্বন্ধের শর্তগুলো পূরণ করে।
২. দ্বিতীয় ধাপ: এই নতুন মান ব্যবহার করে নির্ভর চলকের উপর স্বাধীন চলকের প্রভাব নির্ণয় করা হয়।
2.  প্রথম ধাপের রিগ্রেশন: এই ধাপে, ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে স্বাধীন চলকের পূর্বাভাস (Predicted Value) নির্ণয় করা হয়।
3. দ্বিতীয় ধাপের রিগ্রেশন: দ্বিতীয় ধাপে, স্বাধীন চলকের পূর্বাভাসিত মান (Predicted Value) ব্যবহার করে অধীন চলকের উপর এর প্রভাব মূল্যায়ন করা হয়।


এই পদ্ধতিটি [[টু-স্টেজ লিস্ট স্কয়ারস]] (Two-Stage Least Squares - 2SLS) নামেও পরিচিত।
== উদাহরণ ==


==টু-স্টেজ লিস্ট স্কয়ারস (2SLS)==
ধরা যাক, আমরা শিক্ষার (Education) এবং আয়ের (Income) মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করতে চাই। এক্ষেত্রে, শিক্ষার স্তর মানুষের আয়কে প্রভাবিত করে। তবে, এখানে অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতার সমস্যা থাকতে পারে, কারণ মানুষের বংশগত বৈশিষ্ট্য (Genetics) একই সাথে শিক্ষা এবং আয় উভয়কেই প্রভাবিত করতে পারে।


2SLS হলো ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতি বাস্তবায়নের একটি সাধারণ উপায়। নিচে এর ধাপগুলো আলোচনা করা হলো:
এই সমস্যা সমাধানের জন্য, আমরা একটি ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করতে পারি, যেমন - ব্যক্তির শৈশবের এলাকার শিক্ষাখাতে সরকারি ব্যয় (Government Spending on Education in Childhood Area)।


*  প্রথম পর্যায়: স্বাধীন চলক (X) এর উপর ইনস্ট্রুমেন্ট (Z) এর রিগ্রেশন চালানো হয়। এর মাধ্যমে X এর পূর্বাভাসিত মান (predicted value) পাওয়া যায়।
*  প্রাসঙ্গিকতা: শৈশবের এলাকার শিক্ষাখাতে সরকারি ব্যয় ব্যক্তির শিক্ষার সুযোগকে প্রভাবিত করে।
    '''X = α + βZ + ε'''
*  বহির্গামিতা: সরকারি ব্যয় সরাসরি ব্যক্তির আয়কে প্রভাবিত করে না, শুধুমাত্র শিক্ষার মাধ্যমে প্রভাবিত করে।
*  দ্বিতীয় পর্যায়: নির্ভর চলক (Y) এর উপর পূর্বাভাসিত X এর রিগ্রেশন চালানো হয়।
*  অ-সহসম্বন্ধ: সরকারি ব্যয় ব্যক্তির বংশগত বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়।
    '''Y = γ + δX̂ + u'''
    এখানে X̂ হলো প্রথম পর্যায় থেকে প্রাপ্ত X এর পূর্বাভাসিত মান।


==ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের উদাহরণ==
এই ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে, আমরা শিক্ষার আয়ের উপর প্রকৃত প্রভাব নির্ণয় করতে পারি।


একটি উদাহরণ দিয়ে বিষয়টি আরও পরিষ্কার করা যাক। ধরা যাক, আমরা শিক্ষার (Education) সাথে আয়ের (Income) সম্পর্ক নির্ণয় করতে চাইছি। কিন্তু এখানে একটি সমস্যা আছে। যারা বেশি শিক্ষিত, তাদের মধ্যে ভালো আয়ের চাকরি পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি। তাই শিক্ষা এবং আয়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক থাকতে পারে।
== ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির প্রকারভেদ ==


এই ক্ষেত্রে, আমরা একটি ইনস্ট্রুমেন্ট ব্যবহার করতে পারি, যেমন - "নিকটবর্তী কলেজে শিক্ষার সুযোগ" (Proximity to college)। এটি সম্ভবত শিক্ষার সুযোগকে প্রভাবিত করবে, কিন্তু সরাসরি আয়ের উপর কোনো প্রভাব ফেলবে না (শুধুমাত্র শিক্ষার মাধ্যমে)।
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির বিভিন্ন প্রকারভেদ রয়েছে, যা পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে ব্যবহার করা হয়:


১. প্রথম ধাপ: নিকটবর্তী কলেজে শিক্ষার সুযোগের উপর ভিত্তি করে শিক্ষার পূর্বাভাস তৈরি করা হবে।
*  [[টু-স্টেজ লিস্ট স্কয়ার্স]] (Two-Stage Least Squares বা 2SLS): এটি সবচেয়ে জনপ্রিয় IV পদ্ধতি, যা দুটি ধাপে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করে।
২. দ্বিতীয় ধাপ: এই পূর্বাভাসিত শিক্ষার মান ব্যবহার করে আয়ের উপর শিক্ষার প্রভাব নির্ণয় করা হবে।
*  [[লিমিটেড ইনফরমেশন ম্যাক্সিমাম লাইকলিহুড]] (Limited Information Maximum Likelihood বা LIML): এই পদ্ধতিটি যখন ইনস্ট্রুমেন্ট দুর্বল হয় (Weak Instruments) তখন ব্যবহার করা হয়।
*  [[জেনারেলড মেথড অফ মোমেন্টস]] (Generalized Method of Moments বা GMM): এটি একটি সাধারণ কাঠামো যা বিভিন্ন ধরনের IV মডেলকে অন্তর্ভুক্ত করে।


==ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের সীমাবদ্ধতা==
== দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট (Weak Instruments) ==


ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল একটি শক্তিশালী পদ্ধতি হলেও এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হলো দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট। যদি ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি স্বাধীন চলকের সাথে দুর্বলভাবে সম্পর্কযুক্ত থাকে, তবে IV পদ্ধতির ফলাফল নির্ভরযোগ্য নাও হতে পারে। দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্টের কারণে [[পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল]] (Biased Results) আসতে পারে। দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট সনাক্ত করার জন্য বিভিন্ন [[পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা]] (Statistical Tests) রয়েছে, যেমন - F-statistic।


*  উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্ট খুঁজে বের করা কঠিন।
== ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের সীমাবদ্ধতা ==
*  ইনস্ট্রুমেন্টের প্রাসঙ্গিকতা এবং বহির্জাততা নিশ্চিত করা কঠিন।
*  দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট (Weak instrument) ব্যবহার করলে ফলাফলে ভুল আসতে পারে।
*  2SLS পদ্ধতির জন্য বড় আকারের ডেটা প্রয়োজন।


==বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের ব্যবহার==
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:


বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের সরাসরি ব্যবহার তেমন প্রচলিত নয়, কারণ এটি মূলত আর্থিক বাজারের পূর্বাভাস এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার সাথে জড়িত। তবে, কিছু ক্ষেত্রে এই ধারণা ব্যবহার করা যেতে পারে:
*  উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্ট খুঁজে বের করা কঠিন হতে পারে।
*  বহির্গামিতার শর্তটি নিশ্চিত করা কঠিন হতে পারে।
*  দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্টের সমস্যা হতে পারে।
*  IV পদ্ধতির ফলাফল ব্যাখ্যা করা জটিল হতে পারে।


*  [[বাজারের অনুভূতি]] (Market sentiment) পরিমাপ: বাজারের অনুভূতি একটি গুরুত্বপূর্ণ চলক যা অপশন ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে। তবে এটি সরাসরি পরিমাপ করা কঠিন। এক্ষেত্রে, কোনো নিউজ আর্টিকেল বা সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টের সংখ্যাকে ইনস্ট্রুমেন্ট হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
== বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের ধারণা ==
*  [[ঝুঁকি মূল্যায়ন]] (Risk assessment): কোনো নির্দিষ্ট সম্পদের ঝুঁকি মূল্যায়ন করার জন্য ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করা যেতে পারে।


==অন্যান্য প্রাসঙ্গিক বিষয়==
যদিও ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল সরাসরি বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ব্যবহৃত হয় না, তবে এই ধারণার কিছু দিক বাজারের কারণ অনুসন্ধান এবং কৌশল নির্ধারণে সহায়ক হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কোনো অর্থনৈতিক সূচক (যেমন - [[বেকারত্বের হার]] (Unemployment Rate)) কোনো নির্দিষ্ট অ্যাসেটের (Asset) দামকে প্রভাবিত করে। কিন্তু, এই সূচকটির সাথে অন্য কোনো লুকানো কারণ থাকতে পারে যা দামের পরিবর্তনকে প্রভাবিত করছে। সেক্ষেত্রে, ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের ধারণা ব্যবহার করে সেই লুকানো কারণটিকে খুঁজে বের করার চেষ্টা করা যেতে পারে।


*  [[সময় সিরিজ বিশ্লেষণ]] (Time series analysis): সময়ের সাথে সাথে ডেটার পরিবর্তন বিশ্লেষণ করার জন্য এই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
== অন্যান্য প্রাসঙ্গিক বিষয়াবলী ==
*  [[প্যানেল ডেটা বিশ্লেষণ]] (Panel data analysis): একাধিক সত্তা (entities) এবং সময়ের ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য এই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
*  [[কারণ প্রভাব নির্ণয়]] (Causal inference): কোনো ঘটনার কারণ এবং প্রভাব নির্ণয় করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে, যার মধ্যে ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল অন্যতম।
*  [[পরিসংখ্যানিক মডেলিং]] (Statistical modeling): ডেটা থেকে ধারণা তৈরি এবং ভবিষ্যৎবাণী করার জন্য বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করা হয়।
*  [[অর্থনৈতিক মডেলিং]] (Econometric modeling): অর্থনীতির বিভিন্ন সমস্যা সমাধানের জন্য পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
*  [[গুণগত গবেষণা]] (Qualitative research): সংখ্যাগত ডেটার পরিবর্তে গুণগত ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে গবেষণা করা।
*  [[ডেটা মাইনিং]] (Data mining): বড় ডেটা সেট থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য খুঁজে বের করা।
*  [[মেশিন লার্নিং]] (Machine learning): অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা থেকে শেখার প্রক্রিয়া।
*  [[আর্থিক মডেলিং]] (Financial modeling): আর্থিক বাজারের পূর্বাভাস এবং বিশ্লেষণ করার জন্য মডেল তৈরি করা।
*  [[পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনা]] (Portfolio management): বিনিয়োগকারীদের জন্য সম্পদ নির্বাচন এবং পরিচালনা করা।
*  [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]] (Risk management): আর্থিক ঝুঁকি চিহ্নিত করা এবং তা কমানোর উপায় বের করা।
*  [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]] (Technical analysis): বাজারের প্রবণতা এবং প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করার পদ্ধতি।
*  [[ভলিউম বিশ্লেষণ]] (Volume analysis): ট্রেডিং ভলিউমের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বোঝা।
*  [[ক্যান্ডেলস্টিক চার্ট]] (Candlestick chart): বাজারের দামের গতিবিধি দেখানোর জন্য ব্যবহৃত একটি চার্ট।
*  [[মুভিং এভারেজ]] (Moving average): দামের গড় হিসাব করে বাজারের প্রবণতা নির্ণয় করা।
*  [[আরএসআই]] (RSI - Relative Strength Index): বাজারের অতিরিক্ত কেনা বা বিক্রির চাপ পরিমাপ করা।
*  [[এমএসিডি]] (MACD - Moving Average Convergence Divergence): বাজারের গতিবিধি এবং সম্ভাব্য পরিবর্তন চিহ্নিত করা।


ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল একটি জটিল পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি হলেও, এটি কারণ সম্পর্ক নির্ণয়ের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার। উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্ট নির্বাচন এবং সঠিকভাবে পদ্ধতিটি প্রয়োগ করতে পারলে, এটি নির্ভরযোগ্য ফলাফল দিতে পারে।
*  [[সম্ভাব্যতা]] (Probability)
*  [[পরিসংখ্যানিক তাৎপর্য]] (Statistical Significance)
*  [[ভেরিয়েন্স]] (Variance)
*  [[কো-রিলেশন]] (Correlation)
*  [[রিগ্রেশন মডেল]] (Regression Model)
*  [[সময় সিরিজ বিশ্লেষণ]] (Time Series Analysis)
*  [[প্যানেল ডেটা বিশ্লেষণ]] (Panel Data Analysis)
*  [[কারণ সম্পর্ক]] (Causal Inference)
*  [[হাইপোথিসিস টেস্টিং]] (Hypothesis Testing)
*  [[কনফাউন্ডার]] (Confounder)
*  [[ডাটা মাইনিং]] (Data Mining)
*  [[মেশিন লার্নিং]] (Machine Learning)
*  [[অর্থনৈতিক মডেলিং]] (Econometric Modelling)
*  [[ফিনান্সিয়াল মডেলিং]] (Financial Modelling)
*  [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]] (Risk Management)
*  [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]] (Technical Analysis)
*  [[ভলিউম বিশ্লেষণ]] (Volume Analysis)
*  [[ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ]] (Fundamental Analysis)
*  [[পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনা]] (Portfolio Management)
 
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি, যা অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতার সমস্যা সমাধান করে কারণ ও প্রভাব সম্পর্ক নির্ণয়ে সাহায্য করে। উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্ট নির্বাচন এবং পদ্ধতির সঠিক প্রয়োগের মাধ্যমে, এই পদ্ধতি নির্ভরযোগ্য ফলাফল প্রদান করতে পারে।


[[Category:পরিসংখ্যান]]
[[Category:পরিসংখ্যান]]
[[Category:অর্থনীতি]]


== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==
== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==

Latest revision as of 01:09, 23 April 2025

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল (Instrumental Variables বা IV) একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা কারণ ও প্রভাব সম্পর্ক (Causality) নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। যখন কোনো মডেলের মধ্যে অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা (Endogeneity) থাকে, তখন ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে সেই সমস্যা সমাধান করা যায়। এই পদ্ধতি অর্থনীতি, সমাজবিজ্ঞান, বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে বহুলভাবে ব্যবহৃত হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে সরাসরি এর প্রয়োগ না থাকলেও, বাজারের গতিবিধি এবং কারণ অনুসন্ধান করার জন্য এই ধারণাটি সহায়ক হতে পারে।

অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা (Endogeneity) কি?

অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা হলো এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে একটি মডেলের কোনো একটি বা একাধিক স্বাধীন চলক (Independent Variable) ত্রুটি পদের (Error Term) সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে। এর ফলে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ (Regression Analysis) ব্যবহার করে প্রাপ্ত ফলাফলের নির্ভরযোগ্যতা কমে যায়। অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতা সাধারণত তিন ধরনের কারণে হতে পারে:

  • ওমিটেড ভেরিয়েবল বায়াস (Omitted Variable Bias): যখন মডেল থেকে গুরুত্বপূর্ণ কোনো চলক বাদ পড়ে যায় এবং সেটি স্বাধীন চলকের সাথে সম্পর্কিত থাকে।
  • রিভার্স কজালিটি (Reverse Causality): যখন স্বাধীন চলক এবং অধীন চলকের (Dependent Variable) মধ্যে কারণ ও প্রভাবের সম্পর্ক বিপরীতভাবে কাজ করে। অর্থাৎ, অধীন চলক স্বাধীন চলককে প্রভাবিত করে।
  • পরিমাপ ত্রুটি (Measurement Error): যখন স্বাধীন চলকের মান সঠিকভাবে পরিমাপ করা যায় না।

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল কিভাবে কাজ করে?

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতি অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতার সমস্যা সমাধানের জন্য একটি বিকল্প পথ তৈরি করে। এই পদ্ধতিতে, এমন একটি চলককে খুঁজে বের করা হয় যা নিম্নলিখিত শর্তগুলো পূরণ করে:

1. প্রাসঙ্গিকতা (Relevance): ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি স্বাধীন চলকের সাথে strongly correlated হতে হবে। 2. বহির্গামিতা (Exclusion Restriction): ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি অধীন চলকের সাথে সরাসরি কোনো সম্পর্ক রাখতে পারবে না, শুধুমাত্র স্বাধীন চলকের মাধ্যমে প্রভাবিত করতে পারবে। 3. অ-সহসম্বন্ধ (Independence): ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি মডেলের ত্রুটি পদের সাথে সম্পর্কযুক্ত হবে না।

যদি এই শর্তগুলো পূরণ হয়, তবে ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে স্বাধীন চলকের সেই অংশটিকে আলাদা করা যায় যা অধীন চলকের সাথে কারণগতভাবে সম্পর্কিত।

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহারের ধাপ

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহারের প্রক্রিয়াটি কয়েকটি ধাপে সম্পন্ন হয়:

1. ইনস্ট্রুমেন্ট (Instrument) নির্বাচন: প্রথম ধাপে, একটি উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল খুঁজে বের করতে হয় যা প্রাসঙ্গিকতা, বহির্গামিতা এবং অ-সহসম্বন্ধের শর্তগুলো পূরণ করে। 2. প্রথম ধাপের রিগ্রেশন: এই ধাপে, ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে স্বাধীন চলকের পূর্বাভাস (Predicted Value) নির্ণয় করা হয়। 3. দ্বিতীয় ধাপের রিগ্রেশন: দ্বিতীয় ধাপে, স্বাধীন চলকের পূর্বাভাসিত মান (Predicted Value) ব্যবহার করে অধীন চলকের উপর এর প্রভাব মূল্যায়ন করা হয়।

উদাহরণ

ধরা যাক, আমরা শিক্ষার (Education) এবং আয়ের (Income) মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করতে চাই। এক্ষেত্রে, শিক্ষার স্তর মানুষের আয়কে প্রভাবিত করে। তবে, এখানে অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতার সমস্যা থাকতে পারে, কারণ মানুষের বংশগত বৈশিষ্ট্য (Genetics) একই সাথে শিক্ষা এবং আয় উভয়কেই প্রভাবিত করতে পারে।

এই সমস্যা সমাধানের জন্য, আমরা একটি ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করতে পারি, যেমন - ব্যক্তির শৈশবের এলাকার শিক্ষাখাতে সরকারি ব্যয় (Government Spending on Education in Childhood Area)।

  • প্রাসঙ্গিকতা: শৈশবের এলাকার শিক্ষাখাতে সরকারি ব্যয় ব্যক্তির শিক্ষার সুযোগকে প্রভাবিত করে।
  • বহির্গামিতা: সরকারি ব্যয় সরাসরি ব্যক্তির আয়কে প্রভাবিত করে না, শুধুমাত্র শিক্ষার মাধ্যমে প্রভাবিত করে।
  • অ-সহসম্বন্ধ: সরকারি ব্যয় ব্যক্তির বংশগত বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়।

এই ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল ব্যবহার করে, আমরা শিক্ষার আয়ের উপর প্রকৃত প্রভাব নির্ণয় করতে পারি।

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির প্রকারভেদ

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির বিভিন্ন প্রকারভেদ রয়েছে, যা পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে ব্যবহার করা হয়:

দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট (Weak Instruments)

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হলো দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট। যদি ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলটি স্বাধীন চলকের সাথে দুর্বলভাবে সম্পর্কযুক্ত থাকে, তবে IV পদ্ধতির ফলাফল নির্ভরযোগ্য নাও হতে পারে। দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্টের কারণে পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল (Biased Results) আসতে পারে। দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্ট সনাক্ত করার জন্য বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা (Statistical Tests) রয়েছে, যেমন - F-statistic।

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের সীমাবদ্ধতা

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতির কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

  • উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্ট খুঁজে বের করা কঠিন হতে পারে।
  • বহির্গামিতার শর্তটি নিশ্চিত করা কঠিন হতে পারে।
  • দুর্বল ইনস্ট্রুমেন্টের সমস্যা হতে পারে।
  • IV পদ্ধতির ফলাফল ব্যাখ্যা করা জটিল হতে পারে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের ধারণা

যদিও ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল সরাসরি বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ব্যবহৃত হয় না, তবে এই ধারণার কিছু দিক বাজারের কারণ অনুসন্ধান এবং কৌশল নির্ধারণে সহায়ক হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কোনো অর্থনৈতিক সূচক (যেমন - বেকারত্বের হার (Unemployment Rate)) কোনো নির্দিষ্ট অ্যাসেটের (Asset) দামকে প্রভাবিত করে। কিন্তু, এই সূচকটির সাথে অন্য কোনো লুকানো কারণ থাকতে পারে যা দামের পরিবর্তনকে প্রভাবিত করছে। সেক্ষেত্রে, ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলের ধারণা ব্যবহার করে সেই লুকানো কারণটিকে খুঁজে বের করার চেষ্টা করা যেতে পারে।

অন্যান্য প্রাসঙ্গিক বিষয়াবলী

ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি, যা অন্তর্নিহিত পরিবর্তনশীলতার সমস্যা সমাধান করে কারণ ও প্রভাব সম্পর্ক নির্ণয়ে সাহায্য করে। উপযুক্ত ইনস্ট্রুমেন্ট নির্বাচন এবং পদ্ধতির সঠিক প্রয়োগের মাধ্যমে, এই পদ্ধতি নির্ভরযোগ্য ফলাফল প্রদান করতে পারে।

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/bn/index.php?title=Instrumental_variables&oldid=5208"