Definícia R na druhú
R-kvadrát (R2) je štatistická miera, ktorá predstavuje pomer rozptylu pre závislú premennú, ktorý sa vysvetľuje nezávislou premennou alebo premennými v regresnom modeli. Zatiaľ čo korelácia vysvetľuje silu vzťahu medzi nezávislou a závislou premennou, R-kvadrát vysvetľuje, do akej miery rozptyl jednej premennej vysvetľuje rozptyl druhej premennej. Ak je R2 modelu 0, 50, potom približne polovica pozorovanej variácie môže byť vysvetlená vstupmi modelu.
Pri investovaní sa R-kvadrát všeobecne interpretuje ako percento pohybu fondu alebo cenných papierov, ktoré možno vysvetliť pohybmi v referenčnom indexe. Napríklad hodnota R na druhú stranu pre cenný papier s pevným výnosom verzus dlhopisový index identifikuje podiel cenného papiera na cenovom pohybe, ktorý je predvídateľný na základe cenového pohybu indexu. To isté sa môže uplatniť na akciu v porovnaní s indexom S&P 500 alebo na akýkoľvek iný relevantný index.
Môže sa tiež nazývať koeficient určenia.
Vzorec pre R-kvadrát je
R2 = 1 −Vysvetlená variáciaCelková variácia \ začiatok {zarovnané} & \ text {R} ^ 2 = 1 - \ frac {\ text {Vysvetlená variácia}} {\ text {Celková variácia}} \\ \ end {zarovnaná} R2 = 1 - celková variácia vysvetlená variácia
Vypočítanie na druhú
Skutočný výpočet na druhú mocninu vyžaduje niekoľko krokov. Zahŕňa to odobratie dátových bodov (pozorovaní) závislých a nezávislých premenných a nájdenie optimálnej línie, často z regresného modelu. Odtiaľ by ste vypočítali predpokladané hodnoty, odpočítali skutočné hodnoty a výsledky sa zaokrúhlili na druhú. Získa sa tak zoznam chýb na druhú, ktorý sa potom sčíta a rovná sa vysvetlenej odchýlke.
Ak chcete vypočítať celkový rozptyl, odpočítajte priemernú skutočnú hodnotu od predpokladaných hodnôt, zaokrúhlite výsledky a spočítajte ich. Potom vydelte prvý súčet chýb (vysvetlený rozptyl) druhým súčet (celkový rozptyl), odpočítajte výsledok od jedného a máte na druhú mocninu.
01:58R-kvadrát
Čo vám hovorí R-Squared?
Hodnoty R na druhú sa pohybujú od 0 do 1 a bežne sa uvádzajú v percentách od 0% do 100%. R-kvadrát na 100% znamená, že všetky pohyby cenného papiera (alebo inej závislej premennej) sú úplne vysvetlené pohybmi v indexe (alebo nezávislých premenných, o ktoré máte záujem).
Pri investovaní znamená, že druhá mocnina na druhej strane, medzi 85% a 100%, naznačuje výkonnosť akcií alebo fondu relatívne v súlade s indexom. Fond s najnižšou R na 70% alebo menej naznačuje, že cenný papier vo všeobecnosti nesleduje pohyby indexu. Vyššia hodnota na druhej strane bude znamenať užitočnejšie číslo beta. Napríklad, ak má hodnota akcie alebo fondu hodnotu na druhej strane takmer 100%, ale má hodnotu beta nižšiu ako 1, s najväčšou pravdepodobnosťou ponúka vyššiu návratnosť prispôsobenú riziku.
Kľúčové jedlá
- R-Squared je štatistická miera zhody, ktorá udáva, ako veľkú variabilitu závislej premennej možno vysvetliť nezávislou (-ými) premennou (-ami) v regresnom modeli.
- Pri investovaní sa R-kvadrát všeobecne interpretuje ako percento pohybu fondu alebo cenných papierov, ktoré možno vysvetliť pohybmi v referenčnom indexe.
- R-kvadrát na 100% znamená, že všetky pohyby cenného papiera (alebo inej závislej premennej) sú úplne vysvetlené pohybmi v indexe (alebo nezávislých premenných, o ktoré máte záujem).
Rozdiel medzi R na druhú a upravenou na druhú
R-Squared funguje iba podľa jednoduchého modelu lineárnej regresie s jednou vysvetľujúcou premennou. Pri viacnásobnej regresii pozostávajúcej z niekoľkých nezávislých premenných sa musí R-Squared upraviť. Upravený R-kvadrát porovnáva deskriptívnu silu regresných modelov, ktoré zahŕňajú rôzne počty prediktorov. Každý prediktor pridaný k modelu zvyšuje R na druhú a nikdy ho neznižuje. Zdá sa teda, že model s viacerými pojmami sa lepšie hodí len pre skutočnosť, že má viac pojmov, zatiaľ čo upravený R-kvadrát kompenzuje pridanie premenných a zvyšuje sa iba vtedy, ak nový výraz vylepšuje model nad rámec toho, čo by bolo. získaná pravdepodobnosťou a klesá, keď prediktor vylepšuje model menej, ako sa predpokladá v prípade náhody. V prípade prebytku sa získa nesprávne vysoká hodnota R-kvadrátu, ktorá vedie k zníženej schopnosti predpovedať. Toto nie je prípad upraveného štvorca R.
Zatiaľ čo štandardné R-štvorce sa dajú použiť na porovnanie dobroty dvoch alebo modelov rôznych modelov, upravené R-štvorce nie sú dobrými metrikami na porovnávanie nelineárnych modelov alebo viacerých lineárnych regresií.
Rozdiel medzi R na druhú a beta
Beta a R-druhá mocnina sú dva súvisiace, ale rozdielne miery korelácie, ale beta je miera relatívnej rizikovosti. Podielový fond s vysokým R-kvadrátom vysoko koreluje s benchmarkom. Ak je beta tiež vysoký, môže priniesť vyššie výnosy ako referenčná hodnota, najmä na býčích trhoch. R-kvadrát meria, ako úzko súvisí každá zmena ceny aktíva s referenčným bodom. Beta meria, aké veľké sú tieto zmeny cien vo vzťahu k referenčnej hodnote. Pri použití spolu, R-kvadrát a beta dávajú investorom podrobný obraz o výkonnosti správcov aktív. Beta presne 1, 0 znamená, že riziko (volatilita) aktíva je totožné s rizikom jeho referenčnej hodnoty. R-squared je v podstate technika štatistickej analýzy pre praktické využitie a dôveryhodnosť beta cenných papierov.
Obmedzenia na druhú
R-kvadrát vám poskytne odhad vzťahu medzi pohybmi závislej premennej na základe pohybov nezávislej premennej. Nehovorí vám, či je vybraný model dobrý alebo zlý, ani nehovorí, či sú údaje a predpovede skreslené. Vysoký alebo nízky štvorec R nemusí byť nevyhnutne dobrý alebo zlý, pretože neprináša spoľahlivosť modelu ani to, či ste vybrali správnu regresiu. Za dobrý model môžete získať druhú mocninu na druhú mocninu, alebo druhú mocninu na druhú stranu pre zle osadený model a naopak.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.