R-quadrato vs R-quadrato aggiustato: qual è la differenza?
R-Squared vs. R-Squared aggiustato: una panoramica
R-squared e R-squared corretto consentono agli investitori di misurare la performance di un fondo comune di investimento rispetto a quella di un benchmark. Gli investitori possono anche utilizzarli per calcolare la performance del proprio portafoglio rispetto a un determinato benchmark.
Nel mondo degli investimenti, R-quadrato è espresso come una percentuale compresa tra 0 e 100, con 100 che segnala una correlazione perfetta e zero nessuna correlazione. La figura non indica la performance di un particolare gruppo di titoli. Misura solo quanto strettamente i rendimenti si allineano con quelli del benchmark misurato. È anche retrospettivo: non è un predittore di risultati futuri.
L’R-quadrato aggiustato può fornire una visione più precisa di tale correlazione tenendo conto anche di quante variabili indipendenti vengono aggiunte a un particolare modello rispetto al quale viene misurato l’ indice azionario. Ciò viene fatto perché tali aggiunte di variabili indipendenti di solito aumentano l’affidabilità di quel modello, ovvero, per gli investitori, la correlazione con l’indice.
Punti chiave
- R-squared e R-squared aggiustato aiutano gli investitori a misurare la correlazione tra un fondo comune o un portafoglio con un indice azionario.
- R-quadrato aggiustato, una versione modificata di R-quadrato, aggiunge precisione e affidabilità considerando l’impatto di ulteriori variabili indipendenti che tendono a distorcere i risultati delle misurazioni R-quadrato.
- L’R-quadrato previsto, a differenza dell’R-quadrato aggiustato, viene utilizzato per indicare quanto bene un modello di regressione predice le risposte per nuove osservazioni.
- Un malinteso sull’analisi di regressione è che un valore R quadrato basso è sempre una cosa negativa.
R-Squared
R-quadrato (R 2 ) è una misura statistica che rappresenta la proporzione della varianza per una variabile dipendente spiegata da una o più variabili indipendenti in un modello di regressione . R-quadrato spiega in che misura la varianza di una variabile spiega la varianza della seconda variabile. Quindi, se R 2 di un modello è 0,50, allora circa la metà della variazione osservata può essere spiegata dagli input del modello.
Un risultato R quadrato compreso tra 70 e 100 indica che un determinato portafoglio segue da vicino l’indice azionario in questione, mentre un punteggio compreso tra 0 e 40 indica una correlazione molto bassa con l’indice. Valori di R quadrato più elevati indicano anche l’affidabilità delle letture misura la volatilità di un titolo o di un portafoglio.
Sebbene R-quadrato possa restituire una cifra che indica un livello di correlazione con un indice, presenta alcune limitazioni quando si tratta di misurare l’impatto delle variabili indipendenti sulla correlazione. È qui che l’R-quadrato aggiustato è utile per misurare la correlazione.
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R-Squared rettificato
R-quadrato aggiustato è una versione modificata di R-quadrato che è stato aggiustato per il numero di predittori nel modello. L’R-quadrato corretto aumenta quando il nuovo termine migliora il modello più di quanto ci si aspetterebbe per caso. Diminuisce quando un predittore migliora il modello meno del previsto. Tipicamente, l’R-quadrato aggiustato è positivo, non negativo. È sempre inferiore all’R-quadrato.
L’aggiunta di più variabili o predittori indipendenti a un modello di regressione tende ad aumentare il valore R quadrato, il che induce i creatori del modello ad aggiungere ancora più variabili. Questo è chiamato overfitting e può restituire un valore R quadrato elevato ingiustificato. L’R-quadrato aggiustato viene utilizzato per determinare quanto è affidabile la correlazione e quanto è determinata dall’aggiunta di variabili indipendenti.
In un modello di portafoglio che ha più variabili indipendenti, l’R-quadrato aggiustato aiuterà a determinare quanta parte della correlazione con l’indice è dovuta all’aggiunta di tali variabili. L’R-quadrato aggiustato compensa l’aggiunta di variabili e aumenta solo se il nuovo predittore migliora il modello al di sopra di quanto sarebbe ottenuto per probabilità. Al contrario, diminuirà quando un predittore migliora il modello meno di quanto previsto per caso.
Differenze chiave
La differenza più evidente tra l’R-quadrato corretto e l’R-quadrato è semplicemente che l’R-quadrato aggiustato considera e testa diverse variabili indipendenti rispetto all’indice azionario e l’R-quadrato no. Per questo motivo, molti professionisti degli investimenti preferiscono utilizzare l’R-quadrato corretto perché ha il potenziale per essere più accurato. Inoltre, gli investitori possono ottenere ulteriori informazioni su ciò che sta influenzando un titolo testando varie variabili indipendenti utilizzando il modello R-quadrato aggiustato.
R-quadrato, d’altra parte, ha i suoi limiti. Uno dei limiti più essenziali all’uso di questo modello è che R-quadrato non può essere utilizzato per determinare se le stime e le previsioni dei coefficienti sono distorte o meno. Inoltre, nella regressione lineare multipla, l’R-quadrato non può dirci quale variabile di regressione è più importante dell’altra.
R-quadrato aggiustato vs. R-quadrato previsto
L’R-quadrato previsto, a differenza dell’R-quadrato aggiustato, viene utilizzato per indicare quanto bene un modello di regressione predice le risposte per nuove osservazioni. Quindi, laddove l’R-quadrato aggiustato può fornire un modello accurato che si adatta ai dati correnti, l’R-quadrato previsto determina la probabilità che questo modello sia accurato per i dati futuri.
Esempi di R-Squared vs. R-Squared aggiustato
Quando si analizza una situazione in cui vi è una garanzia di bias minimo o nullo, è perfettamente utile utilizzare R-quadrato per calcolare la relazione tra due variabili. Tuttavia, quando si studia la relazione tra, ad esempio, la performance di un singolo titolo e il resto dell’S & P500, è importante utilizzare l’R-quadrato corretto per determinare eventuali incongruenze nella correlazione.
Se un investitore è alla ricerca di un fondo indicizzato che segua da vicino l’S & P500, vorrà testare diverse variabili indipendenti rispetto all’indice azionario come il settore, le attività gestite, da quanto tempo il titolo è stato disponibile sul mercato e così via. per assicurarsi che abbiano la cifra più precisa della correlazione.
considerazioni speciali
R-Squared e bontà di adattamento
L’idea di base dell’analisi di regressione è che se le deviazioni tra i valori osservati ei valori previsti del modello lineare sono piccole, il modello dispone di dati ben adattati. La bontà di adattamento è un modello matematico che aiuta a spiegare e tenere conto della differenza tra questi dati osservati e i dati previsti. In altre parole, la bontà di adattamento è un test di ipotesi statistica per vedere quanto bene i dati del campione si adattano a una distribuzione da una popolazione con una distribuzione normale.
Valore R quadrato basso vs. valore R quadrato elevato
Un malinteso sull’analisi di regressione è che un valore R quadrato basso è sempre una cosa negativa. Non è così. Ad esempio, alcuni set di dati o campi di studio hanno una quantità intrinsecamente maggiore di variazione inspiegabile. In questo caso, i valori di R quadrato saranno naturalmente inferiori. Gli investigatori possono trarre conclusioni utili sui dati anche con un valore R quadrato basso.
In un caso diverso, come nell’investimento, un valore R quadrato elevato, in genere compreso tra l’85% e il 100%, indica che la performance del titolo o del fondo si muove relativamente in linea con l’indice. Questa è un’informazione molto utile per gli investitori, quindi un valore R quadrato più elevato è necessario per un progetto di successo.
Domande frequenti sull’R-Squared vs. R-Squared aggiustato
Qual è la differenza tra R-Squared e R-Squared aggiustato?
La differenza più vitale tra l’R-quadrato aggiustato e l’R-quadrato è semplicemente che l’R-quadrato aggiustato considera e testa diverse variabili indipendenti rispetto al modello e l’R-quadrato no.
Qual è il migliore, R-Squared o R-Squared aggiustato?
Molti investitori preferiscono l’R-quadrato aggiustato perché l’R-quadrato aggiustato può fornire una visione più precisa della correlazione tenendo conto anche di quante variabili indipendenti vengono aggiunte a un particolare modello rispetto al quale viene misurato l’indice azionario.
Devo usare R-Squared o R-Squared aggiustato?
Molti investitori hanno avuto successo utilizzando R-quadrato aggiustato su R-quadrato grazie alla sua capacità di fare una visione più accurata della correlazione tra una variabile e l’altra. L’R-quadrato aggiustato fa ciò tenendo conto di quante variabili indipendenti vengono aggiunte a un particolare modello rispetto al quale viene misurato l’indice azionario.
Che cos’è un valore R quadrato accettabile?
Molte persone credono che ci sia un numero magico quando si tratta di determinare un valore R quadrato che segna il segno di uno studio valido, ma non è così. Poiché alcuni set di dati sono intrinsecamente impostati per avere variazioni più inaspettate di altri, ottenere un valore R quadrato elevato non è sempre realistico. Tuttavia, in alcuni casi l’ideale è un valore R quadrato compreso tra il 70 e il 90%.
La linea di fondo
R-squared e R-squared corretto consentono agli investitori di misurare la performance di un fondo comune di investimento rispetto a quella di un benchmark. Molti investitori hanno avuto successo utilizzando R-quadrato aggiustato su R-quadrato grazie alla sua capacità di fare una visione più accurata della correlazione tra una variabile e l’altra.