R-Squared срещу коригиран R-Squared: Обзор
R-квадрат (R 2) и коригиран R-квадрат позволяват на инвеститора да измери стойността на взаимен фонд спрямо стойността на еталон. Инвеститорите могат също така да използват това изчисление за измерване на портфейла си спрямо даден показател.
Тези стойности варират между 0 и 100. Получената цифра не показва колко добре се изпълнява определена група ценни книжа, а само измерва доколко доходността от дяловете се приравнява към тези на измерения показател.
R-квадрат - известен също като коефициент на определяне - е инструмент за статистически анализ, използван за прогнозиране на бъдещия резултат от инвестицията и доколко тя се привежда в съответствие с един измерен модел.
Коригираният R-квадрат сравнява съотношението на инвестицията с няколко измерени модела.
R-квадрат
R-квадратът не може да провери дали стойността на коефициента на показателя и неговите прогнози са предразположени. Той също не показва дали регресионният модел е задоволителен; може да показва фигура с R-квадрат за добър модел или висока фигура с R-квадрат за модел, който не пасва. Колкото по-ниска е стойността на R2, толкова по-малко двете променливи корелират една с друга. Резултатите, по-високи от 70%, обикновено показват, че портфейлът отблизо следва измервания показател. По-високите стойности на R-квадрат също показват надеждността на бета показанията. Бета измерва променливостта на ценна книга или портфейл.
Една от основните разлики между R-квадрат и коригирания R-квадрат е, че R2 поема всяка независима променлива - еталон - в модела обяснява разликата в зависимата променлива - взаимен фонд или портфейл. Той дава процента на обяснената промяна, сякаш всички независими променливи в модела влияят на зависимата променлива. В реалния свят тази връзка един към един рядко се случва. Коригираният R-квадрат, от друга страна, дава процента на вариация, обяснен само от тези независими променливи, които в действителност влияят на зависимата променлива.
R-Squared често се използва със статистически линейни регресии за прогнозиране на движението на цените на акциите, но това е само един от многото технически показатели, които търговците трябва да имат в арсеналите си. Курсът за технически анализ на Investopedia предлага изчерпателен преглед на техническите индикатори и схемите на диаграмите с над пет часа видео по заявка. Ще научите всички най-популярни техники и как да ги използвате на пазарите в реалния живот, за да увеличите максимално възвръщаемостта на риска.
Регулиран R-квадрат
Коригираният R-квадрат сравнява описателната сила на регресионните модели - две или повече променливи - които включват разнообразен брой независими променливи - известен като предиктор. Всеки предиктор или независима променлива, добавен към модел, увеличава стойността на R-квадрат и никога не го намалява. Така че модел, който включва няколко прогноза, ще върне по-високи стойности на R2 и може да изглежда по-подходящ. Този резултат обаче се дължи на него, включително повече термини.
Коригираният R-квадрат компенсира добавянето на променливи и се увеличава само ако новият предиктор подобри модела над това, което би било получено по вероятност. И обратното, тя ще намалее, когато прогнозата подобри модела по-малко от предвиденото случайно.
Когато в статистически модел се използват твърде малко точки от данни, това се нарича преустройство. Overfitting може да върне неоправдано висока стойност на R-квадрат. Тази неправилна цифра може да доведе до понижена способност за прогнозиране на резултатите от изпълнението. Коригираният R-квадрат е модифицирана версия на R2 за броя на прогнозите в даден модел. Коригираният R-квадрат може да бъде отрицателен, но не винаги.
Докато R-квадрат в стойност между 0 и 100 и показва линейната връзка в извадката от данни, дори когато няма основна връзка, коригираният R-квадрат дава най-добрата оценка на степента на връзката в основната съвкупност.
За да покажете корелацията на моделите с R-квадрат, изберете модела с най-високата граница. Най-добрият и лесен начин за сравняване на моделите обаче е да изберете един с по-малкия регулиран R-квадрат. Регулираният R-квадрат не е типичен модел за сравняване на нелинейни модели, но вместо това показва множество линейни регресии.
Ключови заведения
- Една от основните разлики между R-квадрат и коригирания R-квадрат е, че R-квадрат предполага, че всяка независима променлива в модела обяснява промяната в зависимата променлива. R-квадрат не може да провери дали стойността на коефициента на топката и неговите прогнози са предразположени. Коригираният R-квадрат е модифицирана версия на R-квадрат за броя на прогнозите в даден модел.
