Instrumental variables
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:
- টু-স্টেজ লিস্ট স্কয়ার্স (Two-Stage Least Squares বা 2SLS): এটি সবচেয়ে জনপ্রিয় IV পদ্ধতি, যা দুটি ধাপে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করে।
- 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।
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
- 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।
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
