R-Squared so với R-Squared điều chỉnh: Tổng quan
Bình phương R (bình phương 2) và bình phương R điều chỉnh cho phép nhà đầu tư đo lường giá trị của một quỹ tương hỗ so với giá trị của điểm chuẩn. Các nhà đầu tư cũng có thể sử dụng tính toán này để đo lường danh mục đầu tư của họ so với điểm chuẩn nhất định.
Các giá trị này nằm trong khoảng từ 0 đến 100. Con số kết quả không cho biết một nhóm chứng khoán cụ thể đang hoạt động tốt như thế nào và nó chỉ đo mức độ lợi nhuận từ các khoản giữ phù hợp với mức chuẩn được đo.
R-bình phương, còn được gọi là hệ số xác định, là một công cụ phân tích thống kê được sử dụng để dự đoán kết quả đầu tư trong tương lai và mức độ phù hợp của nó với một mô hình đo lường duy nhất.
Bình phương R đã điều chỉnh so sánh tương quan của khoản đầu tư với một số mô hình đo được.
Bình phương R
R bình phương không thể xác minh liệu con số sân bóng hệ số và dự đoán của nó có bị định kiến hay không. Nó cũng không hiển thị nếu một mô hình hồi quy là thỏa đáng; nó có thể hiển thị một hình vuông R cho một mô hình tốt hoặc một hình vuông R cao cho một mô hình không phù hợp. Giá trị của R 2 càng thấp thì hai biến số tương quan với nhau càng ít. Kết quả cao hơn 70% thường chỉ ra rằng danh mục đầu tư theo sát điểm chuẩn đo được. Giá trị bình phương R cao hơn cũng cho thấy độ tin cậy của số đọc beta. Beta đo lường sự biến động của bảo mật hoặc danh mục đầu tư.
Một điểm khác biệt chính giữa bình phương R và bình phương R được điều chỉnh là R 2 giả định mọi biến số độc lập của điểm chuẩn LINE trong mô hình giải thích sự thay đổi trong quỹ tương hỗ hoặc danh mục đầu tư của biến phụ thuộc. Nó đưa ra tỷ lệ phần trăm biến thể được giải thích như thể tất cả các biến độc lập trong mô hình ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trong thế giới thực, mối quan hệ một-một này hiếm khi xảy ra. Mặt khác, R-squared được điều chỉnh cho tỷ lệ phần trăm biến thể được giải thích chỉ bằng các biến độc lập đó, trong thực tế, ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
R-Squared thường được sử dụng với hồi quy tuyến tính thống kê để dự đoán biến động giá cổ phiếu, nhưng đó chỉ là một trong nhiều chỉ số kỹ thuật mà các nhà giao dịch nên có trong kho vũ khí của họ. Khóa học Phân tích Kỹ thuật của Investopedia cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các chỉ số kỹ thuật và các mẫu biểu đồ với hơn năm giờ video theo yêu cầu. Bạn sẽ tìm hiểu tất cả các kỹ thuật phổ biến nhất và cách sử dụng chúng trong thị trường thực tế để tối đa hóa lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro.
R-Squared điều chỉnh
Bình phương R được điều chỉnh so sánh khả năng mô tả của các mô hình hồi quy. Hai hoặc nhiều biến số có thể bao gồm một số lượng lớn các biến độc lập khác nhau được gọi là một công cụ dự đoán. Mỗi biến dự đoán hoặc biến độc lập, được thêm vào mô hình sẽ làm tăng giá trị bình phương R và không bao giờ giảm giá trị đó. Vì vậy, một mô hình bao gồm một số dự đoán sẽ trả về giá trị R2 cao hơn và có vẻ phù hợp hơn. Tuy nhiên, kết quả này là do nó bao gồm nhiều điều khoản hơn.
Bình phương R được điều chỉnh bù cho việc thêm các biến và chỉ tăng nếu dự đoán mới nâng cao mô hình trên mức có thể đạt được bằng xác suất. Ngược lại, nó sẽ giảm khi một người dự đoán cải thiện mô hình ít hơn so với dự đoán tình cờ.
Khi quá ít điểm dữ liệu được sử dụng trong mô hình thống kê, nó được gọi là quá mức. Quá mức có thể trả về giá trị R bình phương cao không chính đáng. Con số không chính xác này có thể dẫn đến giảm khả năng dự đoán kết quả hoạt động. Bình phương R được điều chỉnh là phiên bản sửa đổi của R 2 cho số lượng dự đoán trong một mô hình. Bình phương R được điều chỉnh có thể âm nhưng không phải lúc nào cũng vậy.
Trong khi giá trị bình phương R trong khoảng từ 0 đến 100 và cho thấy mối quan hệ tuyến tính trong mẫu dữ liệu ngay cả khi không có mối quan hệ cơ bản, bình phương R được điều chỉnh đưa ra ước tính tốt nhất về mức độ quan hệ trong dân số cơ bản.
Để hiển thị mối tương quan của các mô hình với bình phương R, hãy chọn mô hình có giới hạn cao nhất. Tuy nhiên, cách tốt nhất và dễ nhất để so sánh các mô hình là chọn một mô hình có bình phương R điều chỉnh nhỏ hơn. Bình phương R điều chỉnh không phải là một mô hình điển hình để so sánh các mô hình phi tuyến mà thay vào đó, hiển thị nhiều hồi quy tuyến tính.
Chìa khóa chính
- Một điểm khác biệt chính giữa bình phương R và bình phương R đã điều chỉnh là bình phương R cho rằng mọi biến độc lập trong mô hình giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc. Bình phương R được điều chỉnh là phiên bản sửa đổi của bình phương R cho số lượng dự đoán trong một mô hình.
