multikolinearita
Multikolinearita je výskyt vysokých vzájomných korelácií medzi nezávislými premennými v modeli viacnásobnej regresie. Multicollinearity môže viesť k skresleným alebo zavádzajúcim výsledkom, keď sa výskumný pracovník alebo analytik pokúsi určiť, ako dobre možno každú nezávislú premennú použiť najúčinnejšie na predpovedanie alebo porozumenie závislej premennej v štatistickom modeli. Vo všeobecnosti môže multikolinearita viesť k dlhším intervalom spoľahlivosti a k menej spoľahlivým hodnotám pravdepodobnosti (hodnoty P) pre nezávislé premenné.
PORUŠENIE DOLOCH Multicollinearity
Štatistickí analytici používajú viacero regresných modelov na predpovedanie hodnoty špecifikovanej závislej premennej na základe hodnôt dvoch alebo viacerých nezávislých premenných. Závislá premenná sa niekedy označuje ako premenná výsledku, cieľa alebo kritéria. Multicollinearity v modeli viacnásobnej regresie naznačuje, že kolineárne nezávislé premenné sú nejakým spôsobom spojené, hoci vzťah môže alebo nemusí byť náhodný.
Jedným z najbežnejších spôsobov eliminácie problému multiklinearity v štúdii je najprv identifikovať kolineárne nezávislé premenné a potom odstrániť všetky okrem jednej. Je tiež možné eliminovať multiklinearitu kombináciou dvoch alebo viacerých kolineárnych premenných do jednej premennej. Potom sa môže uskutočniť štatistická analýza na štúdium vzťahu medzi špecifikovanou závislou premennou a iba jednou nezávislou premennou.
Multiklinearita v investovaní
Pokiaľ ide o investovanie, multicollinearita je bežným hľadiskom pri vykonávaní technickej analýzy na predpovedanie pravdepodobného budúceho cenového pohybu cenného papiera, ako napríklad akcie alebo komoditná budúcnosť. Analytici trhu sa chcú vyhnúť používaniu technických ukazovateľov, ktoré sú kolineárne v tom, že sú založené na veľmi podobných alebo súvisiacich vstupoch; majú tendenciu odhaľovať podobné predpovede týkajúce sa závislej premennej pohybu cien. Namiesto toho chcú vykonať analýzu trhu založenú na výrazne odlišných nezávislých premenných, ktoré odkazujú na rôzne technické ukazovatele, aby zabezpečili, že analyzujú trh z rôznych nezávislých analytických hľadísk.
Poznaný technický analytik John Bollinger, tvorca ukazovateľa Bollinger Bands, poznamenáva, že „zásadné pravidlo pre úspešné použitie technickej analýzy si vyžaduje vyhnúť sa multiklinearite uprostred ukazovateľov“.
Aby sa predišlo problému multikolearnosti, analytici sa vyhýbajú používaniu dvoch alebo viacerých technických ukazovateľov toho istého typu. Namiesto toho analyzujú zabezpečenie pomocou jedného typu ukazovateľa, napríklad ukazovateľa hybnosti, a potom vykonajú samostatnú analýzu pomocou iného typu ukazovateľa, napríklad ukazovateľa trendu. Príkladom možného problému s mnohotvárnosťou je vykonanie technickej analýzy iba pomocou niekoľkých podobných ukazovateľov, ako sú stochastické údaje, index relatívnej sily (RSI) a Williams% R, ktoré sú všetky ukazovatele hybnosti, ktoré sa spoliehajú na podobné vstupy a pravdepodobne budú produkovať podobné výsledky.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.