R-Squared vs. upravené R-Squared: Prehľad
R-kvadrát (R 2) a upravené R-námestie umožňujú investorovi zmerať hodnotu podielového fondu oproti hodnote referenčnej hodnoty. Investori môžu tiež použiť tento výpočet na ocenenie svojho portfólia oproti danému benchmarku.
Tieto hodnoty sa pohybujú v rozmedzí 0 až 100. Výsledná hodnota neukazuje, ako dobre dosahuje konkrétna skupina cenných papierov, a iba meria, do akej miery sú výnosy z držby v zhode s výnosmi z nameraného benchmarku.
R-druhá mocnina - tiež známa ako koeficient určenia - je nástrojom štatistickej analýzy, ktorý sa používa na predpovedanie budúceho výsledku investície a do akej miery je v súlade s jedným meraným modelom.
Upravená R-kvadrát porovnáva koreláciu investície s niekoľkými meranými modelmi.
R-kvadrát
R-kvadrát nemôže overiť, či je ovplyvnená hodnota koeficientu gule a jeho predpovede. Taktiež neukazuje, či je regresný model uspokojivý; môže ukázať číslo na druhú mocninu pre dobrý model alebo obrázok na vysokej mocnine pre model, ktorý sa nehodí. Čím je hodnota R2 nižšia, tým menej spolu korelujú dve premenné. Výsledky vyššie ako 70% zvyčajne naznačujú, že portfólio pozorne sleduje meranú referenčnú hodnotu. Vyššie R-mocniny tiež naznačujú spoľahlivosť odčítania beta. Beta meria volatilitu cenného papiera alebo portfólia.
Jedným z hlavných rozdielov medzi R-hranou a upravenou R-hranou je, že R2 predpokladá každú nezávislú premennú - referenčnú hodnotu - v modeli vysvetľuje odchýlku v závislej premennej - podielový fond alebo portfólio. Uvádza percento vysvetlenej variácie, ako keby všetky nezávislé premenné v modeli ovplyvnili závislú premennú. V skutočnom svete sa tento dvojstranný vzťah zriedka stáva. Na druhej strane upravená R-druhá mocnina poskytuje percento variácie vysvetlené iba tými nezávislými premennými, ktoré v skutočnosti ovplyvňujú závislú premennú.
R-Squared sa často používa pri štatistických lineárnych regresiách na predpovedanie pohybu cien akcií, ale je to len jeden z mnohých technických ukazovateľov, ktoré by mali mať obchodníci vo svojom arzenáli. Kurz technickej analýzy spoločnosti Investopedia poskytuje komplexný prehľad o technických ukazovateľoch a schémach grafov s viac ako 5 hodinami videa na požiadanie. Dozviete sa všetky najpopulárnejšie techniky a ako ich používať na trhoch v reálnom živote s cieľom maximalizovať návratnosť prispôsobenú rizikám.
Upravené na druhú
Upravený R-kvadrát porovnáva deskriptívnu silu regresných modelov - dvoch alebo viacerých premenných - ktoré obsahujú rôzny počet nezávislých premenných - známych ako prediktor. Každá prediktor alebo nezávislá premenná pridaná k modelu zvyšuje hodnotu na druhú a nikdy ju neznižuje. Takže model, ktorý obsahuje niekoľko prediktorov, vráti vyššie hodnoty R2 a môže sa javiť lepšie. Tento výsledok je však spôsobený tým, že obsahuje viac pojmov.
Upravený R-kvadrát kompenzuje pridávanie premenných a zvyšuje sa iba vtedy, keď nový prediktor vylepšuje model nad úroveň, ktorá by sa získala pravdepodobnosťou. Naopak, zníži sa, keď prediktor zdokonaľuje model menej, ako sa predpovedá náhodou.
Ak sa v štatistickom modeli použije príliš málo údajových bodov, nazýva sa to nadmerné prispôsobenie. Overfitting môže vrátiť neopodstatnenú vysokú hodnotu R na druhú. Toto nesprávne číslo môže viesť k zníženej schopnosti predpovedať výkonnostné výsledky. Upravená druhá mocnina je modifikovaná verzia R2 pre počet prediktorov v modeli. Upravená druhá mocnina môže byť záporná, ale nie vždy.
Zatiaľ čo hodnota R-kvadrát medzi 0 a 100 a ukazuje lineárny vzťah vo vzorke údajov, aj keď neexistuje žiadny základný vzťah, upravená R-kvadrát dáva najlepší odhad stupňa vzťahu v základnej populácii.
Ak chcete zobraziť koreláciu modelov s druhou mocninou, vyberte model s najvyššou hranicou. Najlepším a najjednoduchším spôsobom porovnania modelov je výber modelu s menšou nastavenou pravouhlou hranou. Upravená R-mocnina nie je typický model na porovnávanie nelineárnych modelov, ale namiesto toho vykazuje viacnásobné lineárne regresie.
Kľúčové jedlá
- Jedným z hlavných rozdielov medzi R-druhou a upravenou R-druhou mocninou je, že R-druhá mocnina predpokladá, že každá nezávislá premenná v modeli vysvetľuje variáciu v závislej premennej.R-druhá mocnina nemôže overiť, či je ovplyvnená hodnota koeficientu gule a jej predpovede. Upravená R-druhá mocnina je modifikovaná verzia R-druhej mocniny pre počet prediktorov v modeli.
