R-Squared مقابل R-Squared: نظرة عامة
R-squared (R 2) و R-square المعدلة تسمح للمستثمر بقياس قيمة الصندوق المشترك مقابل قيمة المؤشر. يمكن للمستثمرين أيضًا استخدام هذا الحساب لقياس محفظتهم مقابل معيار معين.
تتراوح هذه القيم بين 0 و 100. لا يوضح الشكل الناتج مدى جودة أداء مجموعة معينة من الأوراق المالية ، ولا يقيس إلا مدى توافق العائدات من الحيازات مع عائدات المؤشر المقاس.
R المربعة - المعروفة أيضًا باسم معامل التحديد - هي أداة تحليل إحصائية تستخدم للتنبؤ بالنتيجة المستقبلية للاستثمار ومدى ارتباطها بنموذج واحد مقيس.
R- التربيعية المضبوطة تقارن ارتباط الاستثمار بالعديد من النماذج المقاسة.
R-تربيع
لا يمكن لـ R-squared أن تتحقق مما إذا كان رقم معامل الملعب وتوقعاته متحيزة أم لا. كما أنه لا يظهر ما إذا كان نموذج الانحدار مرضيًا ؛ يمكن أن يُظهر رقمًا مربعًا R- لطرازًا جيدًا أو شكلًا مربعًا عاليًا R- لطراز لا يلائم. كلما قلت قيمة R 2 كلما قل المتغيران بعضهما البعض. تشير النتائج التي تزيد عن 70٪ عادةً إلى أن المحفظة تتبع عن كثب المعيار المقاس. تشير قيم التربيع الأعلى أيضًا إلى موثوقية قراءات بيتا. يقيس الإصدار بيتا تقلب الأوراق المالية أو مجموعة الأوراق المالية.
يتمثل أحد الاختلافات الرئيسية بين R-squared و R-squared المعدل في أن R 2 يفترض أن كل متغير مستقل - معيار - في النموذج يفسر الاختلاف في المتغير التابع - صندوق الاستثمار المشترك أو المحفظة. يعطي النسبة المئوية للتغير الموضح كما لو أن جميع المتغيرات المستقلة في النموذج تؤثر على المتغير التابع. في العالم الواقعي ، نادراً ما تحدث هذه العلاقة الفردية. من ناحية أخرى ، فإن الضبط التربيعي المعدل ، يعطي النسبة المئوية للتغير الذي يفسره فقط تلك المتغيرات المستقلة التي تؤثر في الواقع على المتغير التابع.
غالبًا ما تستخدم R-Squared مع الانحدارات الخطية الإحصائية للتنبؤ بحركات أسعار الأسهم ، ولكنها مجرد مؤشر من بين العديد من المؤشرات الفنية التي يجب أن يكون لدى المتداولين في ترساناتهم. تقدم دورة التحليل الفني لـ Investopedia نظرة شاملة على المؤشرات الفنية وأنماط المخططات مع أكثر من خمس ساعات من الفيديو حسب الطلب. سوف تتعلم كل التقنيات الأكثر شعبية وكيفية استخدامها في أسواق الحياة الواقعية لتعظيم العوائد المعدلة حسب المخاطر.
ضبط R التربيعية
يقارن المربّع R المربّع القدرة الوصفية لنماذج الانحدار - متغيرين أو أكثر - التي تتضمن عددًا متنوعًا من المتغيرات المستقلة - المعروفة بالتنبؤ. كل مؤشر تنبؤ أو متغير مستقل ، يضاف إلى نموذج ، يزيد من القيمة التربيعية ولا يقللها أبدًا. لذلك ، فإن النموذج الذي يتضمن العديد من المتنبئين سيعود بقيم R2 أعلى وقد يبدو أفضل. ومع ذلك ، فإن هذه النتيجة هي نتيجة لذلك بما في ذلك المزيد من الشروط.
تعوض المربعة المربعة المضبوطة إضافة المتغيرات وتزيد فقط إذا حسّن المتنبئ الجديد النموذج أعلاه عما يمكن الحصول عليه بالاحتمال. على العكس من ذلك ، سوف ينخفض عندما يقوم المتنبئ بتحسين النموذج أقل من المتوقع بالصدفة.
عندما يتم استخدام عدد قليل جدًا من نقاط البيانات في نموذج إحصائي ، فإنه يطلق عليه "التجهيز الزائد". يمكن أن يؤدي الإرجاع الزائد إلى الحصول على قيمة مربعة R عالية لا مبرر لها. يمكن أن يؤدي هذا الرقم غير الصحيح إلى انخفاض القدرة على التنبؤ بنتائج الأداء. R المربعة المضبوطة هي نسخة معدلة من R 2 لعدد تنبئ في نموذج. يمكن أن تكون مربعة R المعدلة سالبة ولكن ليست دائما.
في حين أن قيمة R المربعة بين 0 و 100 وتظهر العلاقة الخطية في عينة البيانات حتى في حالة عدم وجود علاقة أساسية ، فإن R المربعة المضبوطة تعطي أفضل تقدير لدرجة العلاقة بين السكان الأساسيين.
لإظهار ارتباط النماذج بـ R-squared ، اختر النموذج ذو الحد الأعلى. ومع ذلك ، فإن أفضل وأسهل طريقة للمقارنة بين الطرز هي اختيار واحد باستخدام المربعة الصغرى المضبوطة. الضبط التربيعي المعدل ليس نموذجًا نموذجيًا لمقارنة النماذج غير الخطية ، ولكنه بدلاً من ذلك يُظهر انحدارات خطية متعددة.
الماخذ الرئيسية
- يتمثل أحد الاختلافات الرئيسية بين المربعات R المربعة والمربعة R المربعة المضبوطة في أن المربعات R المربعة تفترض أن كل متغير مستقل في النموذج يفسر التباين في المتغير التابع. لا يمكن المربعة المربعة أن تتحقق مما إذا كان رقم ملعب الكرة المتحرك وتنبؤاته متحيزة. R-squared المضبوطة هي نسخة معدلة من R-squared لعدد المتنبئين في النموذج.
