Công thức bình phương R, hồi quy và diễn giải
Thời gian đọc 4 phút 31 giây
Yarilet Perez là một nhà báo đa phương tiện có kinh nghiệm và là người kiểm tra thực tế với bằng Thạc sĩ Khoa học về Báo chí. Cô ấy đã làm việc ở nhiều thành
Công thức bình phương R, hồi quy và diễn giải
Thời gian đọc 4 phút 31 giây
Yarilet Perez là một nhà báo đa phương tiện có kinh nghiệm và là người kiểm tra thực tế với bằng Thạc sĩ Khoa học về Báo chí. Cô ấy đã làm việc ở nhiều thành phố để đưa tin tức nóng hổi, chính trị, giáo dục, v.v. Chuyên môn của cô là về tài chính cá nhân, đầu tư và bất động sản.
Investopedia / Xiaojie Liu
R-squared (R2) là thước đo thống kê thể hiện tỷ lệ phương sai của một biến phụ thuộc được giải thích bởi một hoặc nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy. Trong khi mối tương quan giải thích độ mạnh của mối quan hệ giữa một biến độc lập và biến phụ thuộc, R-squared giải thích mức độ phương sai của một biến giải thích phương sai của biến thứ hai. Vì vậy, nếu R2 của một mô hình là 0,5 thì khoảng một nửa biến thể quan sát được có thể được giải thích bằng thông tin đầu vào của mô hình.
Công thức cho bình phương R
r
2
=
1
–
Biến thể không giải thích được
Tổng Biến thể
started{aligned}
Các giá trị bình phương R nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và thường được biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm từ 0% đến 100%. Bình phương R là 100% có nghĩa là tất cả các chuyển động của chứng khoán (hoặc một biến phụ thuộc khác) hoàn toàn được giải thích bằng các chuyển động trong chỉ mục (hoặc (các) biến độc lập mà bạn quan tâm).
Trong đầu tư, giá trị bình phương R cao, nằm trong khoảng từ 85% đến 100%, cho biết hiệu quả hoạt động của cổ phiếu hoặc quỹ di chuyển tương đối phù hợp với chỉ số. Một quỹ có bình phương R thấp, ở mức 70% hoặc ít hơn, cho thấy chứng khoán thường không tuân theo các chuyển động của chỉ số. Giá trị R bình phương cao hơn sẽ cho biết con số beta hữu ích hơn. Ví dụ: nếu một cổ phiếu hoặc quỹ có giá trị R bình phương gần bằng 100%, nhưng có hệ số beta dưới 1, thì rất có thể cổ phiếu hoặc quỹ đó sẽ chào bán lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro.
Bình phương R so với Bình phương R đã điều chỉnh
R-Squared chỉ hoạt động như dự định trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản với một biến giải thích. Với hồi quy bội gồm nhiều biến độc lập, R-Squared phải được điều chỉnh.
R bình phương đã điều chỉnh so sánh sức mạnh mô tả của các mô hình hồi quy bao gồm nhiều yếu tố dự đoán khác nhau. Mỗi yếu tố dự đoán được thêm vào một mô hình đều tăng bình phương R và không bao giờ giảm nó. Do đó, một mô hình có nhiều số hạng hơn có vẻ phù hợp hơn chỉ vì nó có nhiều số hạng hơn, trong khi bình phương R đã điều chỉnh bù cho việc bổ sung các biến và chỉ tăng nếu số hạng mới nâng cao mô hình hơn những gì sẽ là. thu được theo xác suất và giảm khi một yếu tố dự báo nâng cao mô hình ít hơn so với những gì được dự đoán một cách tình cờ.
Trong điều kiện trang bị quá mức, giá trị R bình phương cao không chính xác sẽ thu được, ngay cả khi mô hình thực sự có khả năng dự đoán giảm. Đây không phải là trường hợp với điều chỉnh bình phương R.
R-Bình phương so với Beta
Beta và R-squared là hai thước đo tương quan có liên quan nhưng khác nhau nhưng beta là thước đo của rủi ro tương đối. Một quỹ tương hỗ có R-squared cao có mối tương quan cao với điểm chuẩn. Nếu phiên bản beta cũng cao, thì nó có thể tạo ra lợi nhuận cao hơn so với điểm chuẩn, đặc biệt là trong thị trường giá lên. Bình phương R đo lường mức độ tương quan của từng thay đổi về giá của một nội dung với điểm chuẩn.
Thử nghiệm đo lường mức độ thay đổi về giá đó so với điểm chuẩn. Được sử dụng cùng nhau, R-squared và beta cung cấp cho các nhà đầu tư một bức tranh toàn cảnh về hiệu suất của các nhà quản lý tài sản. Phiên bản beta chính xác là 1,0 có nghĩa là rủi ro (độ biến động) của nội dung giống với rủi ro của điểm chuẩn. Về cơ bản, R-squared là một kỹ thuật phân tích thống kê để sử dụng thực tế và đảm bảo độ tin cậy của beta chứng khoán.
Hạn chế của R-Squared
R-squared sẽ cung cấp cho bạn ước tính về mối quan hệ giữa các chuyển động của một biến phụ thuộc dựa trên chuyển động của một biến độc lập. Nó không cho bạn biết mô hình bạn chọn là tốt hay xấu, cũng như không cho bạn biết liệu dữ liệu và dự đoán có sai lệch hay không. R-square cao hay thấp không nhất thiết là tốt hay xấu, vì nó không thể hiện độ tin cậy của mô hình cũng như không cho biết bạn đã chọn phương pháp hồi quy phù hợp hay chưa. Bạn có thể nhận được R bình phương thấp cho mẫu tốt hoặc R bình phương cao cho mẫu vừa vặn kém và ngược lại.
Giá trị bình phương R tốt là gì?
Giá trị R-Squared “tốt” sẽ phụ thuộc vào ngữ cảnh. Trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như khoa học xã hội, ngay cả R-Squared tương đối thấp chẳng hạn như 0,5 cũng có thể được coi là tương đối mạnh. Trong các lĩnh vực khác, các tiêu chuẩn để đọc R-Squared tốt có thể cao hơn nhiều, chẳng hạn như 0,9 hoặc cao hơn. Về tài chính, R-Squared trên 0,7 thường được coi là thể hiện mức độ tương quan cao, trong khi thước đo dưới 0,4 sẽ cho thấy mức độ tương quan thấp. Tuy nhiên, đây không phải là một quy tắc cứng nhắc và sẽ phụ thuộc vào phân tích cụ thể.
Giá trị R bình phương là 0,9 nghĩa là gì?
Về cơ bản, giá trị R-Squared là 0,9 sẽ chỉ ra rằng 90% phương sai của biến phụ thuộc đang được nghiên cứu được giải thích bằng phương sai của biến độc lập. Ví dụ: nếu một quỹ tương hỗ có giá trị R-Squared là 0,9 so với điểm chuẩn của nó, thì điều đó có nghĩa là 90% phương sai của quỹ được giải thích bằng phương sai của chỉ số điểm chuẩn.
Bình phương R cao hơn có tốt hơn không?
Ở đây một lần nữa, nó phụ thuộc vào ngữ cảnh. Giả sử bạn đang tìm kiếm một quỹ chỉ số sẽ theo dõi một chỉ số cụ thể chặt chẽ nhất có thể. Trong trường hợp đó, bạn sẽ muốn R-Squared của quỹ càng cao càng tốt vì mục tiêu của quỹ là phù hợp—chứ không phải vượt quá—chỉ số. Mặt khác, nếu bạn đang tìm kiếm các quỹ được quản lý tích cực, thì Bình phương R cao có thể được coi là một dấu hiệu xấu, cho thấy rằng các nhà quản lý quỹ không bổ sung đủ giá trị so với tiêu chuẩn của họ.
Khái niệm phân tích kỹ thuật nâng cao
Các tỷ số tài chính
Phân tích tài chính
Quản lý rủi ro
Phân tích định lượng
Hướng dẫn về quỹ tương hỗ
Công thức bình phương R, hồi quy và diễn giải
Thời gian đọc 4 phút 31 giây
Yarilet Perez là một nhà báo đa phương tiện có kinh nghiệm và là người kiểm tra thực tế với bằng Thạc sĩ Khoa học về Báo chí. Cô ấy đã làm việc ở nhiều thành
