R-négyzet vs igazított R-négyzet: áttekintés
Az R-négyzet (R 2) és az igazított R-négyzet lehetővé teszi a befektető számára, hogy a befektetési alap értékét összehasonlítsa egy referenciaérték értékével. A befektetők ezt a számítást is felhasználhatják portfóliójuk egy adott referenciaértékhez viszonyított mérésére.
Ezek az értékek 0 és 100 között változnak. A kapott ábra nem jelzi, hogy egy adott értékpapír-csoport mennyire teljesít jól, és csak azt méri, hogy a részesedések hozamai milyen mértékben igazodnak a mért referenciaértékhez.
Az R-négyzet - a meghatározási együtthatónak is nevezik - egy statisztikai elemző eszköz, amelyet arra használnak, hogy megjósolják a befektetés jövőbeni eredményét, és hogy mennyire szorosan illeszkedik az egyetlen mért modellhez.
Az igazított R-négyzet összehasonlítja a beruházás korrelációját több mért modellel.
R-négyzet
Az R-négyzet nem tudja ellenőrizni, hogy az együttható tényezője és annak előrejelzései nem befolyásolják-e. Azt sem mutatja, hogy a regressziós modell kielégítő-e; megmutathatja az R-négyzet alakját egy jó modellhez, vagy egy magas R-négyzet alakját olyan modellhez, amely nem illik. Minél alacsonyabb az R2 értéke, annál kevesebb a két változó korrelációja egymással. A 70% -nál magasabb eredmények általában azt jelzik, hogy a portfólió szorosan követi a mért referenciaértéket. A magasabb R-négyzet értékek a béta-leolvasások megbízhatóságát is jelzik. A béta az értékpapír vagy portfólió volatilitását méri.
Az egyik legnagyobb különbség az R-négyzet és a kiigazított R-négyzet között az, hogy az R2 minden modelltől független változót - benchmarkot - feltételez, amely magyarázza a függő változó - befektetési alap vagy portfólió variabilitását. Ez megadja a magyarázott variáció százalékát, mintha a modell összes független változója befolyásolja a függő változót. A való világban ez az egy-egy kapcsolat ritkán fordul elő. Az igazított R-négyzet viszont csak a független változókkal magyarázza a variáció százalékát, amelyek a valóságban befolyásolják a függő változót.
Az R-négyzetet gyakran használják statisztikai lineáris regresszióval a részvényárfolyamok előrejelzéséhez, de ez csak egy a sok műszaki mutató közül, amelyeknek a kereskedőknek az arzenálukban szerepelniük kell. A Investopedia műszaki elemző kurzusa átfogó áttekintést nyújt a műszaki mutatókról és a diagrammintákról, több mint öt órás igény szerinti videóval. Megtanulja az összes legnépszerűbb technikát és azt, hogyan lehet azokat a valós piacokon használni a kockázathoz igazított hozam maximalizálása érdekében.
Beállított R-négyzet
A kiigazított R-négyzet összehasonlítja a regressziós modellek - két vagy több változó - leíró erejét, amelyek sokszínű független változók számát tartalmazzák - prediktorként ismertek. Minden modellhez hozzáadott prediktor vagy független változó növeli az R-négyzet értékét, és soha nem csökkenti azt. Tehát egy olyan modell, amely több prediktort tartalmaz, magasabb R2-értékeket ad vissza, és jobbnak tűnhet. Ez az eredmény annak köszönhető, hogy több kifejezést tartalmaz.
A kiigazított R-négyzet kompenzálja a változók hozzáadását, és csak akkor növekszik, ha az új prediktor a modellnél tovább növeli a modellt, amit a valószínűséggel lehetne elérni. Ezzel szemben csökkenni fog, ha egy előrejelző kevésbé javítja a modellt, mint amit a véletlen megjósol.
Ha egy statisztikai modellben túl kevés adatpontot használunk, akkor ezt túlteljesítésnek nevezzük. A túlfutás indokolatlanul magas R-négyzet értéket eredményezhet. Ez a helytelen szám a teljesítmény kimenetelének előrejelzésének csökkent képességéhez vezethet. A kiigazított R-négyzet az R 2 módosított változata a modellben szereplő prediktorok számára. A korrigált R-négyzet negatív lehet, de nem mindig.
Míg az R-négyzet értéke 0 és 100 között van, és az lineáris kapcsolatot mutatja az adatmintában akkor is, ha nincs alapvető kapcsolat, addig a korrigált R-négyzet adja a legjobb becslést az alappopuláció kapcsolatának fokáról.
A modellek R-négyzettel való korrelációjának bemutatásához válassza ki a legmagasabb értékű modellt. A modellek összehasonlításának legjobb és legegyszerűbb módja azonban az, ha a kisebb méretű R-négyzettel választják ki. Az igazított R-négyzet nem tipikus modell a nemlineáris modellek összehasonlításához, ehelyett több lineáris regressziót mutat.
Kulcs elvihető
- Az R-négyzet és a kiigazított R-négyzet között az egyik legnagyobb különbség az, hogy az R-négyzet azt feltételezi, hogy a modell minden független változója megmagyarázza a függő változó variabilitását. A korrigált R-négyzet az R-négyzet módosított változata a modellben szereplő prediktorok számára.
