R-kvadrat prema prilagođenom R-kvadratu: pregled
R-kvadrat (R 2) i prilagođeni R-kvadrat omogućuju investitoru da izmjerite vrijednost uzajamnog fonda prema vrijednosti referentne vrijednosti. Investitori također mogu koristiti ovaj izračun za mjerenje svog portfelja prema zadanom referentnom vrijednosti.
Te se vrijednosti kreću između 0 i 100. Rezultat koji ne pokazuje dobro funkcionira određena skupina vrijednosnih papira, a mjeri samo koliko se prinosi iz udjela poklapaju s vrijednostima referentne vrijednosti.
R-kvadrat - poznat i kao koeficijent determiniranosti - je alat za statističku analizu koji se koristi za predviđanje budućeg ishoda investicije i koliko je usko usklađen s jednim mjerenim modelom.
Prilagođeni R-kvadrat uspoređuje korelaciju ulaganja s nekoliko izmjerenih modela.
R-kvadrat
R-kvadrat ne može provjeriti utječu li na vrijednost koeficijenta koeficijenta i predviđanja. Također ne pokazuje je li regresijski model zadovoljavajući; može prikazati lik R u kvadratu za dobar model ili visoku figuru s R kvadratom za model koji ne odgovara. Što je niža vrijednost R2, to su dvije varijable manje međusobno povezane. Rezultati veći od 70% obično pokazuju da portfelj pomno slijedi mjerenu vrijednost. Vrijednosti R-kvadrata također ukazuju na pouzdanost beta očitanja. Beta mjeri nestabilnost vrijednosnog papira ili portfelja.
Jedna glavna razlika između R-kvadrata i prilagođenog R-kvadrata je ta što R2 pretpostavlja svaku neovisnu varijablu - mjerilo - u modelu objašnjava varijacije u zavisnoj varijabli - uzajamni fond ili portfelj. Daje postotak objašnjene varijacije kao da sve neovisne varijable u modelu utječu na ovisnu varijablu. U stvarnom svijetu takav se odnos jedan na jedan rijetko događa. Prilagođeni R-kvadrat s druge strane daje postotak varijacije objasnjen samo onim neovisnim varijablama koje, u stvarnosti, utječu na zavisnu varijablu.
R-Squared se često koristi sa statističkim linearnim regresijama za predviđanje kretanja cijena dionica, ali to je samo jedan od mnogih tehničkih pokazatelja koje bi trgovci trebali imati u svom arsenalu. Tečaj tehničke analize Investopedije pruža sveobuhvatan pregled tehničkih pokazatelja i obrazaca grafikona s više od pet sati videozapisa na zahtjev. Naučit ćete sve najpopularnije tehnike i kako ih koristiti na tržištima u stvarnom životu kako biste maksimizirali prinose prilagođene riziku.
Prilagođeni R-kvadrat
Prilagođeni R-kvadrat uspoređuje opisnu snagu regresijskih modela - dvije ili više varijabli - koje uključuju raznoliki broj neovisnih varijabli - poznatih kao prediktor. Svaka prediktorica ili neovisna varijabla dodana modelu povećava vrijednost R-kvadrata i nikad ga ne smanjuje. Dakle, model koji uključuje nekoliko prediktora vratit će više R2 vrijednosti i može se činiti da se više uklapa. Međutim, do tog rezultata dolazi i s više pojmova.
Prilagođeni R-kvadrat nadoknađuje dodavanje varijabli i povećava se samo ako novi prediktor poboljšava model iznad onoga što bi se dobilo vjerovatno. Suprotno tome, smanjivat će se kad prediktor poboljša model manje od onoga što je slučajno predviđeno.
Kada se u statističkom modelu koristi premalo podataka, to se naziva prekomjerno uklapanje. Prekomjerno opremanje može vratiti neopravdanu visoku vrijednost R-kvadrata. Ova pogrešna brojka može dovesti do smanjene sposobnosti predviđanja rezultata. Prilagođeni R-kvadrat je modificirana verzija R2 za broj prediktora u modelu. Prilagođeni R-kvadrat može biti negativan, ali nije uvijek.
Dok je vrijednost R-kvadrata između 0 i 100 i pokazuje linearni odnos u uzorku podataka, čak i kad nema osnovnog odnosa, prilagođeni R-kvadrat daje najbolju procjenu stupnja odnosa u osnovnoj populaciji.
Da biste pokazali povezanost modela s R-kvadratom, odaberite model s najvišom granicom. Međutim, najbolji i najjednostavniji način usporedbe modela je odabir jednog s manje podešenim R-kvadratom. Prilagođeni R-kvadrat nije tipičan model za usporedbu nelinearnih modela, već umjesto toga pokazuje višestruke linearne regresije.
Ključni odvodi
- Jedna glavna razlika između R-kvadrata i prilagođenog R-kvadrata je ta što R-kvadrat pretpostavlja da svaka neovisna varijabla u modelu objašnjava varijacije u zavisnoj varijabli. R-kvadrat ne može provjeriti utječu li na vrijednost koeficijenta s koeficijentom i predviđanja. Prilagođeni R-kvadrat je modificirana verzija R-kvadrata za broj prediktora u modelu.
