# நுட்பப் பகுப்பாய்வு

## சோதனை ரீதியான ஆதாரம்

நுட்பப் பகுப்பாய்வு என்பது உண்மையில் பயன்படுகிறதா இல்லையா என்பது முரண்பாடு மிக்க விவகாரமாகும். முறைகள் பெரிதளவில் வேறுபடுகின்றன, மேலும் ஒரே தரவுகளைப் பயன்படுத்தி வெவ்வேறு நுட்பப் பகுப்பாய்வாளர்கள் வெவ்வேறு முன்கணிப்புகளை வழங்கலாம். நேர்மறை விளைவுகளையே பெற்றதாக பல முதலீட்டாளர்கள் கூறுகின்றனர், ஆனால் கல்வி வட்டாரம் இதற்கு சிறிதளவு முன்கணிப்புத் திறனே உள்ளது எனக் கூறுகிறது. தற்கால ஆய்வுகள் அதிக நேர்மறைத் தன்மை கொண்டவையாக இருக்கலாம்: 95 நவீன ஆய்வுகளில் 56 ஆய்வுகள், நுட்பப் பகுப்பாய்வு நேர்மறை விளைவுகளைக் கொடுப்பதாக முடிவுக் கருத்தை வழங்கியுள்ளன. இருப்பினும் தரவு-வேவு பின்னூட்டம் மற்றும் பிற சிக்கல்களால் இந்தப் பகுப்பாவு கடினமானதாக உள்ளது. நரம்பியல் வலையமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படும் நேரியலற்ற முன்கணிப்பு அரிதாக திருப்தியளிக்கக்கூடிய குறிப்பிடத்தக்க அளவிலான முன்கணிப்பு விளைவுகளை வழங்கியுள்ளது. குறுகிய கால அந்நிய செலாவணி வீதங்களின் அளவுகளிலுள்ள ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு பற்றிய ஒரு ஃபெடெரல் ரிசர்வ் பணித்தாள்,''  
நுட்பப் பகுப்பாய்வு விமர்சகர்களில் பிரபல அடிப்படைப் பகுப்பாய்வாளர்களும் அடங்குவர். எடுத்துக்காட்டுக்கு, பீட்டர் லின்ச்ச் (Peter Lynch) ஒருமுறை, "கடந்த காலத்தை முன்கணிப்பதற்கு விளக்கபடங்கள் சிறந்தவை" எனக் கூறியுள்ளார். வாரன் பஃபே, "விளக்கப்படங்களை தலைகீழாக வைத்த போது நுட்பப் பகுப்பாய்வு சரியாக வேலை செய்யவில்லை, மேலும் வெவ்வேறு பதிலும் கிடைக்கவில்லை" எனக் கூறியிருந்தார், "கடந்த கால வரலாறு என்பது வெறும் விளையாட்டு என்றால் பணக்கார மனிதர்கள் எல்லாம் இப்போது நூலகர்களாகத்தான் இருந்திருப்பார்கள்" என்றும் கூறியிருந்தார்.  
ப்ரோக் (Brock) மற்றும் பலர் நிகழ்த்திய, மிகவும் பாதிப்பை உண்டாக்கிய 1992 ஆம் ஆண்டு ஆய்வு ஒன்று, 1999 ஆம் ஆண்டில் நுட்ப வர்த்தக விதிகள் தரவு வேவு மற்றும் பிற சிக்கல்களுக்கான சோதனைகளில் வெற்றிபெற்றது என்று ஆதரித்தது; அதன் மாதிரிக்கு ப்ரோக் மற்றும் பலர் பணிபுரிந்தனர், தரவு வேவுக்கு அந்தப் பணி மிகவும் கடினமானதாகும்.  
அதனைத் தொடர்ந்து, ஆம்ஸ்டெர்டாம் பொருளியலாளர் ஜெர்வின் க்ரிஃபியோனின் (Gerwin Griffioen) கேள்வியைப் பற்றிய ஒரு பெரும் ஆய்வு பின்வரும் கருத்து முடிவை வழங்கியது: "அமெரிக்கா, ஜப்பான் மற்றும் பெரும்பாலான மேற்கு ஐரோப்பிய பங்கு சந்தைக் குறியீடுகளுக்கு, கூடுதல் தன்மை கொண்ட மாதிரியிலிருந்து செய்யப்படும் முன்கணிப்புகள், சிறிய அளவிலான பரிமாற்றச் செலவுகளைப் பின்பற்றிய பின்னர் இலாபகரமானதாக இல்லை. மேலும், CAPMகளை மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம், போதிய அளவு அதிக பரிமாற்ற செலவுகளைப் பின்பற்றிய பகுதிகளுக்கு இலாபகரமானதாக அமைந்திருந்ததும் கண்டறியப்பட்டது, அதில் கிட்டத்தட்ட பொத்த பங்கு சந்தைக் குறியீடுகளுக்குமான மாதிரியிலிருந்து எடுக்கப்படும் முன்கணிப்புத் திறன்கள் திருப்திகரமான மற்றும் போதிய இடர் தவிர்ப்பு விளைவுகளை வழங்கவில்லை" எனவும் காண்பிக்கப்பட்டது  
ஜர்னல் ஆஃப் ஃபைனான்ஸில் வெளியிடப்பட்ட ஒரு வெளியீட்டில், MIT லெபாரட்டரி ஃபார் ஃபினான்ஷியல் எஞ்சினீயரிங் நிறுவனத்தின் இயக்குநரான டாக்டர். ஆண்டிர்யூ டபள்யூ. லோ (Andrew W. Lo), ஹேரி மமாஸ்கி (Harry Mamaysky) மற்றும் ஜியாங் வாங் (Jiang Wang) ஆகியோருடன் பணிபுரிந்து, ""விளக்கப்படமமைத்தல்," என்றும் அறியப்படும் நுட்பப் பகுப்பாய்வானது, பல தசாப்தங்களாக நிதி நடைமுறைகளின் ஒரு பகுதியாக இருந்து வந்தது, ஆனால் இத்துறை அடிப்படைப் பகுப்பாய்வு போன்ற மிகவும் பாரம்பரியமான அணுகுமுறைகளைப் போன்று கல்வியியல் சோதனைகளில் அவற்றுக்கு இணையான நிலையை அடையவில்லை எனக் கண்டறிந்தனர். இதற்கு நுட்பப் பகுப்பாய்வின் அதிக தற்சார்புடைய இயல்பு ஒரு தடையாக உள்ளது--- இது காண்பவரின் கண்களில் பெரும்பாலும் வரலாற்றில் முன்னர் இருந்த விலை விளக்கப்படங்களின் வடிவியல் வடிவங்கள் நிலைத்திருக்கும் தன்மையைப் பற்றி விளக்குகிறது. இந்த வெளியீட்டில், அளவுருக்களற்ற கெர்னல் பின்னடைதல் முறையைப் பயன்படுத்தும் ஒரு முறையான நுட்ப வகையமைப்பு அறியும் முறையை முன்மொழிகின்றோம், மேலும் பெருமளவிலான அமெரிக்க பங்குகளுக்கு 1962 முதல் 1996 ஆம் ஆண்டு வரையில் இந்த அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி நுட்பப் பகுப்பாய்வின் விளைவுத்திறனை மதிப்பீடு செய்கிறோம். நிபந்தனையற்ற சோதனை ரீதியிலான பகிர்வை, நிபந்தனைக்குட்பட்ட தினசரி பங்கு இலாபங்களுடன் ஒப்பிடுகையில்---அதாவது ஹெட் அண்ட் ஷோல்டர்ஸ் அல்லது டபுள் பாட்டம்ஸ் போன்ற குறிப்பிட்ட நுட்ப காட்டிகளில் நிபந்தனைக்குட்பட்டவை---31-ஆண்டு மாதிரிக் காலத்தில், பல நுட்பக் காட்டிகள் கூடுதல் தன்மையுள்ள தகவல்களை வழங்குகின்றன மேலும் அவை சில நடைமுறை மதிப்புகளையும் கொண்டுள்ளன எனக் கண்டறிந்தோம்."* * * அதே வெளியீட்டில், டாக்டர். லோ இவ்வாறு எழுதுகிறார்: "பல கல்வியியல் ஆய்வுகள்...சந்தை விலைகளிலிருந்து மிகப் பயன்மிக்க தகவல்களை எடுப்பதற்கான மிகவும் செயல்திறன் மிக்க வழியாக நுட்பப் பகுப்பாய்வு இருக்கும்"*
**