R-Quadrat vs. angepasstes R-Quadrat: Was ist der Unterschied?
R-Quadrat vs. angepasstes R-Quadrat: Ein Überblick
Mit dem R-Quadrat und dem bereinigten R-Quadrat können Anleger die Wertentwicklung eines Investmentfonds an der einer Benchmark messen. Anleger können sie auch verwenden, um die Wertentwicklung ihres Portfolios anhand einer bestimmten Benchmark zu berechnen.
In der Welt des Investierens wird das R-Quadrat als Prozentsatz zwischen 0 und 100 ausgedrückt, wobei 100 eine perfekte Korrelation und Null überhaupt keine Korrelation signalisiert. Die Abbildung gibt nicht an, wie gut eine bestimmte Gruppe von Wertpapieren abschneidet. Es wird nur gemessen, wie eng die Renditen mit denen der gemessenen Benchmark übereinstimmen. Es ist auch rückwärtsgerichtet – es ist kein Prädiktor für zukünftige Ergebnisse.
Das angepasste R-Quadrat kann eine genauere Ansicht dieser Korrelation liefern, indem auch berücksichtigt wird, wie viele unabhängige Variablen zu einem bestimmten Modell hinzugefügt werden, an dem der Aktienindex gemessen wird. Dies geschieht, weil solche Hinzufügungen unabhängiger Variablen normalerweise die Zuverlässigkeit dieses Modells erhöhen – was für Anleger die Korrelation mit dem Index bedeutet.
Die zentralen Thesen
- Sowohl das R-Quadrat als auch das bereinigte R-Quadrat helfen den Anlegern, die Korrelation zwischen einem Investmentfonds oder Portfolio mit einem Aktienindex zu messen.
- Das angepasste R-Quadrat, eine modifizierte Version des R-Quadrats, erhöht die Präzision und Zuverlässigkeit, indem die Auswirkungen zusätzlicher unabhängiger Variablen berücksichtigt werden, die dazu neigen, die Ergebnisse von R-Quadrat-Messungen zu verzerren.
R-Quadrat-Scores
Ein R-Quadrat-Ergebnis von 70 bis 100 zeigt an, dass ein bestimmtes Portfolio den betreffenden Aktienindex genau nachbildet, während ein Wert zwischen 0 und 40 eine sehr geringe Korrelation mit dem Index anzeigt. Höhere R-Quadrat-Werte zeigen auch die Zuverlässigkeit der misst die Volatilität eines Wertpapiers oder eines Portfolios.
Während das R-Quadrat eine Zahl zurückgeben kann, die einen Korrelationsgrad mit einem Index angibt, weist es bestimmte Einschränkungen auf, wenn es darum geht, den Einfluss unabhängiger Variablen auf die Korrelation zu messen. Hier ist das angepasste R-Quadrat zur Messung der Korrelation nützlich.
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R-Quadrat angepasst
Das Hinzufügen unabhängigerer Variablen oder Prädiktoren zu einem Regressionsmodell erhöht tendenziell den R-Quadrat-Wert, was die Hersteller des Modells dazu verleitet, noch mehr hinzuzufügen. Dies wird als Überanpassung bezeichnet und kann einen ungerechtfertigten hohen R-Quadrat-Wert zurückgeben. Das angepasste R-Quadrat wird verwendet, um zu bestimmen, wie zuverlässig die Korrelation ist und wie viel durch Hinzufügen unabhängiger Variablen bestimmt wird.
In einem Portfoliomodell mit mehr unabhängigen Variablen hilft das angepasste R-Quadrat dabei, zu bestimmen, wie stark die Korrelation mit dem Index durch das Hinzufügen dieser Variablen verursacht wird. Das angepasste R-Quadrat kompensiert das Hinzufügen von Variablen und erhöht sich nur, wenn der neue Prädiktor das Modell über das hinaus verbessert, was durch die Wahrscheinlichkeit erhalten würde. Umgekehrt nimmt sie ab, wenn ein Prädiktor das Modell weniger verbessert als zufällig vorhergesagt.