R-Squared vs. R-Squared ajustat: Care este diferența?

R-Squared vs. R-Squared ajustat: o prezentare generală

R-pătrat și ajustat R-pătrat permite investitorilor să măsoare performanța unui fond mutual față de cea a unui punct de referință. De asemenea, investitorii le pot folosi pentru a calcula performanța portofoliului lor față de un anumit parametru de referință.

În lumea investițiilor, R-pătrat este exprimat ca un procent între 0 și 100, cu 100 semnalând o corelație perfectă și zero fără nicio corelație. Cifra nu indică performanța unui anumit grup de valori mobiliare. Măsoară doar cât de strâns se aliniază randamentele cu cele ale valorii de referință măsurate. De asemenea, are o privire înapoi – nu este un predictor al rezultatelor viitoare.

R-pătratul ajustat poate oferi o imagine mai precisă a acelei corelații, luând în considerare, de asemenea, câte variabile independente sunt adăugate unui anumit model în raport cu care se măsoară indicele bursier. Acest lucru se face deoarece astfel de adăugări de variabile independente cresc de obicei fiabilitatea acelui model – ceea ce înseamnă, pentru investitori, corelația cu indicele.

Chei de luat masa

• R-squared și R-squared ajustat ajută investitorii să măsoare corelația dintre un fond mutual sau un portofoliu cu un indice bursier.
• R-squared ajustat, o versiune modificată a R-squared, adaugă precizie și fiabilitate luând în considerare impactul variabilelor independente suplimentare care tind să distorsioneze rezultatele măsurătorilor R-squared.
• R-pătratul previzionat, spre deosebire de R-pătratul ajustat, este utilizat pentru a indica cât de bine prezintă răspunsurile unui model de regresie pentru observații noi.
• O concepție greșită despre analiza de regresie este că o valoare redusă a pătratului R este întotdeauna un lucru rău.

R-pătrat

R-pătrat (R 2 ) este o măsură statistică care reprezintă proporția varianței pentru o variabilă dependentă explicată de o variabilă independentă sau variabile dintr-un  model de regresie . R-pătrat explică în ce măsură varianța unei variabile explică varianța celei de-a doua variabile. Deci, în cazul în care R 2  al unui model este de 0,50, atunci aproximativ jumătate din variația observată poate fi explicată prin intrările modelului.

Un rezultat R-pătrat de 70 până la 100 indică faptul că un portofoliu dat urmărește îndeaproape indicele bursier în cauză, în timp ce un scor între 0 și 40 indică o corelație foarte mică cu indicele. Valorile mai mari ale pătratului R indică, de asemenea, fiabilitatea citirilor măsoară volatilitatea unui titlu sau a unui portofoliu.

În timp ce R-pătrat poate returna o cifră care indică un nivel de corelație cu un indice, are anumite limitări atunci când vine vorba de măsurarea impactului variabilelor independente asupra corelației. Aici R-pătratul ajustat este util în măsurarea corelației.

---

R-Squared este doar unul dintre multele instrumente pe care comercianții ar trebui să le aibă în arsenalele lor. Cursul de analiză tehnică al Investopedia oferă o prezentare cuprinzătoare a indicatorilor tehnici și a tiparelor de diagrame, cu peste cinci ore de videoclipuri la cerere. Acoperă toate instrumentele cele mai eficiente și modul de utilizare a acestora pe piețele din viața reală pentru a maximiza randamentele ajustate la risc.

R-Squared ajustat

R-squared ajustat este o versiune modificată a R-squared care a fost ajustată pentru numărul de predictori din model. Cadrul R ajustat crește atunci când noul termen îmbunătățește modelul mai mult decât s-ar fi așteptat întâmplător. Scade atunci când un predictor îmbunătățește modelul cu mai puțin decât se aștepta. De obicei, pătratul R ajustat este pozitiv, nu negativ. Este întotdeauna mai mic decât pătratul R.

Adăugarea mai multor variabile independente sau predictori unui model de regresie tinde să crească valoarea R-pătrat, ceea ce îi ispitește pe producătorii modelului să adauge și mai multe variabile. Aceasta se numește supra-montare și poate returna o valoare ridicată nejustificată la pătrat R. R-pătrat ajustat este utilizat pentru a determina cât de fiabilă este corelația și cât de mult este determinată de adăugarea de variabile independente.

Într-un model de portofoliu care are mai multe variabile independente, R-pătrat ajustat va ajuta la determinarea cât de mult din corelația cu indicele se datorează adăugării acestor variabile. R-pătratul ajustat compensează adăugarea de variabile și crește doar dacă noul predictor îmbunătățește modelul peste ceea ce ar fi obținut prin probabilitate. În schimb, va scădea atunci când un predictor îmbunătățește modelul mai puțin decât ceea ce se prezice întâmplător.

Diferențe cheie

Cea mai evidentă diferență între R-pătrat ajustat și R-pătrat este pur și simplu că R-pătrat ajustat consideră și testează diferite variabile independente față de indicele bursier și R-pătrat nu. Din această cauză, mulți profesioniști în investiții preferă să utilizeze R-pătrat ajustat, deoarece are potențialul de a fi mai precis. Mai mult, investitorii pot obține informații suplimentare despre ceea ce afectează un stoc testând diferite variabile independente utilizând modelul ajustat R-squared.

R-pătrat, pe de altă parte, are limitările sale. Una dintre cele mai esențiale limite pentru utilizarea acestui model este că R-pătrat nu poate fi utilizat pentru a determina dacă estimările și predicțiile coeficientului sunt sau nu părtinitoare. Mai mult, în regresia liniară multiplă, pătratul R nu ne poate spune ce variabilă de regresie este mai importantă decât cealaltă.

R-pătrat ajustat vs. R-pătrat previzionat

R-pătratul previzionat, spre deosebire de R-pătratul ajustat, este utilizat pentru a indica cât de bine prezintă răspunsurile unui model de regresie pentru observații noi. Deci, în cazul în care R-pătratul ajustat poate oferi un model precis care se potrivește cu datele curente, R-pătratul prevăzut determină cât de probabil este ca acest model să fie corect pentru datele viitoare.

R-Squared vs. Exemple R-Squared ajustate

Când analizați o situație în care există o garanție de părtinire puțin sau deloc, utilizarea R-pătrat pentru a calcula relația dintre două variabile este perfect utilă. Cu toate acestea, atunci când investigați relația dintre, de exemplu, performanța unui singur stoc și restul S & P500, este important să utilizați R-pătrat ajustat pentru a determina eventualele inconsecvențe ale corelației.

Dacă un investitor caută un fond index care urmărește îndeaproape S & P500, va dori să testeze diferite variabile independente față de indicele bursier, cum ar fi industria, activele administrate, cât timp stocul a fost disponibil pe piață și așa pentru a se asigura că au cea mai exactă cifră a corelației.

consideratii speciale

R-Squared și Goodness-of-Fit

Ideea de bază a analizei de regresie este că, dacă abaterile dintre valorile observate și valorile prezise ale modelului liniar sunt mici, modelul are date potrivite.  Goodness-of-fit este un model matematic care ajută la explicarea și explicarea diferenței dintre aceste date observate și datele prezise. Cu alte cuvinte, bunătatea potrivirii este un test de ipoteză statistică pentru a vedea cât de bine se potrivesc datele eșantionului unei distribuții dintr-o populație cu o  distribuție normală.

R-Squared scăzut vs. Valoare R-Squared ridicat

O concepție greșită despre analiza de regresie este că o valoare redusă a pătratului R este întotdeauna un lucru rău. Nu este așa. De exemplu, unele seturi de date sau câmpuri de studiu au o cantitate inerent mai mare de variație inexplicabilă. În acest caz, valorile pătrate R vor fi în mod natural mai mici. Anchetatorii pot face concluzii utile despre date chiar și cu o valoare redusă a pătratului R.

Într-un caz diferit, cum ar fi investițiile, o valoare ridicată la R – de obicei cuprinsă între 85% și 100% – indică performanța stocului sau a fondului care se mișcă relativ în conformitate cu indicele. Aceasta este o informație foarte utilă pentru investitori, astfel încât o valoare R-pătrat mai mare este necesară pentru un proiect de succes.

Întrebări frecvente despre R-Squared vs. R-Squared ajustat

Care este diferența dintre R-Squared și R-Squared ajustat?

Cea mai importantă diferență între R-pătrat și R-pătrat este pur și simplu că R-pătrat ajustat consideră și testează diferite variabile independente față de model și R-pătrat nu.

Care este mai bun, R-Squared sau R-Squared ajustat?

Mulți investitori preferă R-pătrat ajustat, deoarece R-pătrat ajustat poate oferi o imagine mai precisă a corelației, luând în considerare, de asemenea, câte variabile independente sunt adăugate unui anumit model față de care este măsurat indicele bursier.

Ar trebui să folosesc R-Squared sau R-Squared ajustat?

Mulți investitori au găsit succes folosind R-pătrat ajustat peste R-pătrat datorită capacității sale de a face o viziune mai precisă a corelației dintre o variabilă și alta. R-squared ajustat face acest lucru luând în considerare câte variabile independente sunt adăugate unui anumit model în raport cu care se măsoară indicele bursier.

Ce este o valoare R-Squared acceptabilă?

Mulți oameni cred că există un număr magic atunci când vine vorba de a determina o valoare R-pătrat care marchează semnul unui studiu valid, totuși acest lucru nu este așa. Deoarece unele seturi de date sunt inerent configurate pentru a avea mai multe variații neașteptate decât altele, obținerea unei valori ridicate la pătrat R nu este întotdeauna realistă. Cu toate acestea, în anumite cazuri, o valoare R-pătrat între 70-90% este ideală.

Linia de fund

R-pătrat și ajustat R-pătrat permite investitorilor să măsoare performanța unui fond mutual față de cea a unui punct de referință. Mulți investitori au găsit succes folosind R-pătrat ajustat peste R-pătrat datorită capacității sale de a face o viziune mai precisă a corelației dintre o variabilă și alta.