R-Squared vs. R-Squared ajustat: o imagine de ansamblu
Pătratul R (R 2) și pătratul R ajustat permit unui investitor să măsoare valoarea unui fond mutual față de valoarea unui reper. Investitorii pot utiliza, de asemenea, acest calcul pentru a-și măsura portofoliul în raport cu un reper dat.
Aceste valori sunt cuprinse între 0 și 100. Cifra rezultată nu indică cât de performant este un anumit grup de valori mobiliare și măsoară doar cât de strâns sunt randamentele din participații cu cele ale valorii de referință măsurate.
R-pătrat - cunoscut și sub denumirea de coeficient de determinare - este un instrument de analiză statistică utilizat pentru a prezice rezultatul viitor al unei investiții și cât de strâns se aliniază la un singur model măsurat.
R-pătrat ajustat compară corelația investiției cu mai multe modele măsurate.
R-Squared
R-pătrat nu poate verifica dacă valoarea prejudiciului de coeficient și previziunile sale sunt prejudiciate. De asemenea, nu arată dacă un model de regresie este satisfăcător; poate afișa o figură în formă de R-pătrat pentru un model bun sau o figură cu pătrat ridicat R pentru un model care nu se potrivește. Cu cât valoarea R 2 este mai mică, cu atât cele două variabile sunt corelate între ele. Rezultatele mai mari de 70% indică de obicei că un portofoliu urmărește îndeaproape valoarea de referință măsurată. Valorile mai mari pătrate R indică, de asemenea, fiabilitatea citirilor beta. Beta măsoară volatilitatea unei securități sau a unui portofoliu.
O diferență majoră între R-pătrat și R-pătrat ajustat este faptul că R 2 presupune fiecare variabilă independentă - referință - în model explică variația variabilei dependente - fond mutual sau portofoliu. Acesta oferă procentul de variație explicată ca și cum toate variabilele independente din model afectează variabila dependentă. În lumea reală, această relație unu la unu se întâmplă rar. Pătratul R ajustat, pe de altă parte, dă procentul de variație explicat doar de acele variabile independente care, în realitate, afectează variabila dependentă.
R-Squared este adesea folosit cu regresii liniare statistice pentru a prezice mișcările prețurilor bursiere, dar este doar unul dintre mulți indicatori tehnici pe care comercianții ar trebui să-i aibă în arsenalele lor. Cursul de analiză tehnică al Investopedia oferă o imagine de ansamblu a indicatorilor tehnici și a modelelor de diagramă cu peste cinci ore de videoclipuri la cerere. Veți învăța toate cele mai populare tehnici și cum să le utilizați pe piețele din viața reală pentru a maximiza randamentul ajustat la risc.
Ajustat R-pătrat
Pătratul R ajustat compară puterea descriptivă a modelelor de regresie - două sau mai multe variabile - care includ un număr divers de variabile independente - cunoscute ca predictori. Fiecare predictor sau variabilă independentă, adăugată la un model crește valoarea pătrată R și nu o scade niciodată. Deci, un model care include mai mulți predictori va întoarce valori R2 mai mari și poate părea o potrivire mai bună. Cu toate acestea, acest rezultat i se datorează inclusiv mai mulți termeni.
Pătratul R ajustat compensează adăugarea de variabile și crește doar dacă noul predictor îmbunătățește modelul peste ceea ce ar fi obținut prin probabilitate. În schimb, acesta va scădea atunci când un predictor îmbunătățește modelul mai puțin decât ceea ce este prevăzut din întâmplare.
Atunci când sunt utilizate prea puține puncte de date într-un model statistic, acesta se numește supra-montare. Suprafocarea poate întoarce o valoare ridicată în formă de R-pătrat. Această cifră incorectă poate duce la scăderea capacității de a prezice rezultatele performanței. R-pătrat ajustat este o versiune modificată a lui R 2 pentru numărul de predictori dintr-un model. Pătratul R ajustat poate fi negativ, dar nu este întotdeauna.
În timp ce o valoare pătrată R între 0 și 100 și arată relația liniară în eșantionul de date chiar și atunci când nu există o relație de bază, R-pătrat ajustat oferă cea mai bună estimare a gradului de relație în populația de bază.
Pentru a arăta corelația modelelor cu R-pătrat, alegeți modelul cu limita cea mai mare. Cu toate acestea, cea mai bună și mai simplă modalitate de a compara modelele este de a selecta unul cu cel mai mic R-pătrat ajustat. R-pătrat ajustat nu este un model tipic pentru compararea modelelor neliniare, dar, în schimb, prezintă regresii liniare multiple.
Cheie de luat cu cheie
- O diferență majoră între R-pătrat și R-pătrat ajustat este faptul că R-pătrat presupune că fiecare variabilă independentă din model explică variația variabilei dependente.R-pătrat nu poate verifica dacă figura coeficientului de bilet și previziunile sale sunt prejudiciate. R-pătrat ajustat este o versiune modificată a R-pătrat pentru numărul de predictori dintr-un model.
