Backtesting
બેકટેસ્ટિંગ એ એક શબ્દ છે જેનો ઉપયોગ મોડેલિંગમાં ઐતિહાસિક માહિતી પર આગાહીયુક્ત મોડેલના પરીક્ષણનો સંદર્ભ આપવા માટે થાય છે. બેકટેસ્ટિંગ એ રીટ્રોડિક્શનનો એક પ્રકાર છે, અને અગાઉના સમયગાળા (ઓ) પર લાગુ કરાયેલ એક ખાસ પ્રકારનું ક્રોસ-વેલિડેશન છે. નાણાકીય વિશ્લેષણ આર્થિક અને નાણાકીય ક્ષેત્રમાં, બેકટેસ્ટિંગ એ વ્યૂહરચના અથવા મોડેલની કામગીરીનો અંદાજ કાઢવાનો પ્રયાસ કરે છે જો તેનો ઉપયોગ પાછલા સમયગાળા દરમિયાન કરવામાં આવ્યો હોય. આ માટે પૂરતી વિગત સાથે ભૂતકાળની પરિસ્થિતિઓનું અનુકરણ કરવાની જરૂર છે, જે વિગતવાર ઐતિહાસિક માહિતીની જરૂરિયાતને પાછળથી ચકાસવાની એક મર્યાદા બનાવે છે. બીજી મર્યાદા એ છે કે ઐતિહાસિક કિંમતોને અસર કરતી વ્યૂહરચનાઓનું મોડેલ બનાવવાની અસમર્થતા. છેવટે, બેકટેસ્ટિંગ, અન્ય મોડેલિંગની જેમ, સંભવિત ઓવરફિટિંગ દ્વારા મર્યાદિત છે. એટલે કે, ઘણીવાર એવી વ્યૂહરચના શોધવી શક્ય છે જે ભૂતકાળમાં સારી રીતે કામ કરી શકી હોત, પરંતુ ભવિષ્યમાં સારી રીતે કામ નહીં કરે. આ મર્યાદાઓ હોવા છતાં, જ્યારે કૃત્રિમ ડેટા પર મોડેલ્સ અને વ્યૂહરચનાઓનું પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે ત્યારે બેકટેસ્ટિંગ ઉપલબ્ધ ન હોય તેવી માહિતી પ્રદાન કરે છે. વિગતવાર ડેટાસેટ્સ મેળવવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાના ખર્ચને કારણે ઐતિહાસિક રીતે બેકટેસ્ટિંગ માત્ર મોટી સંસ્થાઓ અને વ્યાવસાયિક નાણાં સંચાલકો દ્વારા કરવામાં આવે છે. જો કે, બેકટેસ્ટિંગનો વધુને વધુ વ્યાપક ધોરણે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, અને સ્વતંત્ર વેબ-આધારિત બેકટેસ્ટિંગ પ્લેટફોર્મ ઉભરી આવ્યા છે. આ તકનીકનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થતો હોવા છતાં, તેમાં નબળાઈઓ થવાની સંભાવના છે. બેસલના નાણાકીય નિયમોમાં મોટી નાણાકીય સંસ્થાઓને ચોક્કસ જોખમ મોડેલોનું સમર્થન કરવાની જરૂર પડે છે. જોખમ પરના મૂલ્ય માટે 1 દિવસ માટે 99 ટકા બેકટસ્ટેડ 250 દિવસ માટે, પરીક્ષણને નીચે આપેલા કોષ્ટકના આધારે લીલો (0-95%), નારંગી (95-99.99%) અથવા લાલ (99.99-100%) ગણવામાં આવે છેઃ જોખમ પરના મૂલ્ય માટે 10 દિવસ માટે 99 ટકા બેકટસ્ટેડ 250 દિવસ માટે, પરીક્ષણને નીચે આપેલા કોષ્ટકના આધારે લીલો (0-95%), નારંગી (95-99.99%) અથવા લાલ (99.99-100%) ગણવામાં આવે છેઃ હિન્દકાસ્ટ સમુદ્રશાસ્ત્ર અને હવામાનશાસ્ત્રમાં, બેકટસ્ટિંગને હિન્ડકાસ્ટિંગ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છેઃ હિન્ડકાસ્ટ એ ગાણિતિક મોડેલનું પરીક્ષણ કરવાની એક રીત છે; સંશોધકો જોવા માટે મોડેલમાં ભૂતકાળની ઘટનાઓ માટે જાણીતા અથવા નજીકથી અંદાજિત ઇનપુટ્સ દાખલ કરે છે. હિંદકાસ્ટિંગ સામાન્ય રીતે ઐતિહાસિક સમયગાળાના આંકડાકીય-મોડલ એકીકરણનો સંદર્ભ આપે છે જ્યાં કોઈ અવલોકનોને આત્મસાત કરવામાં આવ્યા નથી. આ રીએનાલિસિસથી હિન્ડકાસ્ટ રનને અલગ પાડે છે. ખારાશ અને તાપમાનના સમુદ્રશાસ્ત્રીય અવલોકનો તેમજ નોંધપાત્ર તરંગ ઊંચાઈ જેવા સપાટી-તરંગ પરિમાણોના અવલોકનો હવામાનશાસ્ત્રીય અવલોકનો કરતાં ખૂબ જ દુર્લભ છે, જે હવામાનશાસ્ત્ર કરતાં સમુદ્રશાસ્ત્રમાં અવરોધને વધુ સામાન્ય બનાવે છે. ઉપરાંત, સપાટીના તરંગો એક બળજબરીથી પ્રણાલીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જ્યાં પવન એકમાત્ર ઉત્પન્ન બળ હોય છે, તેથી તરંગ હિન્ડકાસ્ટિંગને ઘણીવાર સંપૂર્ણ પુનઃ વિશ્લેષણની ઓછી જરૂર સાથે તરંગ આબોહવાનું વાજબી પ્રતિનિધિત્વ પેદા કરવા માટે પર્યાપ્ત માનવામાં આવે છે. જળશાસ્ત્રીઓ આદર્શ પ્રવાહ પ્રવાહ માટે હિન્ડકાસ્ટિંગનો ઉપયોગ કરે છે. હિન્ડકાસ્ટિંગનું ઉદાહરણ આબોહવા દબાણ (ઘટનાઓ કે જે પરિવર્તનને દબાણ કરે છે) ને આબોહવા મોડેલમાં દાખલ કરવાનું છે. જો હિંડકાસ્ટ વાજબી-સચોટ આબોહવા પ્રતિસાદ દર્શાવે છે, તો મોડેલ સફળ માનવામાં આવશે. ઇસીએમડબલ્યુએફનું પુનઃ વિશ્લેષણ એ તરંગ-મોડલ એકીકરણ સાથે જોડાયેલા સંયુક્ત વાતાવરણીય પુનઃ વિશ્લેષણનું એક ઉદાહરણ છે, જેમાં કોઈ તરંગ પરિમાણો આત્મસાત કરવામાં આવ્યા ન હતા, જે તરંગ ભાગને અવરોધક દોડ બનાવે છે. એપ્લાઇડ રિસર્ચ (ગ્રાહકની દૂરદર્શિતા) બ્લેક બોક્સ મોડેલ આબોહવા ઇસીએમડબલ્યુએફનું પુનઃવિશ્લેષણ આગાહી એન. સી. ઇ. પી. નું પુનઃવિશ્લેષણ આર્થિક આગાહી પુનરાવર્તન આંકડાકીય લવાદ વિચાર જોખમ પર મૂલ્ય વધુ વાંચન જર્મન આલ્ગો-સિસ્ટમ સંદર્ભો પરીક્ષણો ટેકનિકલ વિશ્લેષણ ગાણિતિક મોડેલિંગ આંકડાકીય આબોહવા અને હવામાન મોડેલો આંકડાકીય આગાહી