У фінансовому світі R-квадрат - це статистичний показник, який представляє відсоток руху фонду чи цінного папера, який можна пояснити переміщенням у порівняльному індексі. Там, де кореляція пояснює міцність зв’язку між незалежною та залежною змінною, R-квадрат пояснює, в якій мірі дисперсія однієї змінної пояснює дисперсію другої змінної. Формула R-квадрата - це просто кореляційний квадрат.
Поширені помилки з R-Squared
Перша найпоширеніша помилка - припущення, що R-квадрат, що наближається до +/- 1, є статистично значущим. Читання, що наближається до +/- 1, безумовно, збільшує шанси на фактичну статистичну значимість, але без подальших перевірок неможливо дізнатися лише на основі результату. Статистичне тестування зовсім не є простим; це може ускладнитися з кількох причин. Якщо коротко торкнутися цього, критичним припущенням кореляції (і, таким чином, R-квадрата) є те, що змінні є незалежними і що зв'язок між ними лінійний. Теоретично ви б протестували ці твердження, щоб визначити, чи підходить розрахунок кореляції.
Друга найпоширеніша помилка - це забути нормалізувати дані в загальний блок. Якщо ви обчислюєте співвідношення (або R-квадрат) на двох бетах, то одиниці вже нормалізуються: Одиниця є бета-версією. Однак, якщо ви хочете співвідносити акції, важливо, щоб ви нормалізували їх у відсоткову віддачу, а не змінювались в ціні. Це трапляється занадто часто, навіть серед інвестиційних фахівців.
Що стосується співвідношення цін на акції (або R-квадрат), ви, по суті, задаєте два питання: Що таке повернення за певну кількість періодів, і як ця дисперсія стосується іншої дисперсії цінних паперів за той же період? Дві цінні папери можуть мати високу кореляцію (або R-квадрат), якщо дохідність щоденно змінюється у відсотках за останні 52 тижні, але низька кореляція, якщо повернення щомісячно змінюється за останні 52 тижні. Хто з них "кращий"? Істинної відповіді дійсно немає, і це залежить від мети тесту.
Як обчислити R-квадрат у Excel
Існує кілька методів обчислення R-квадрата в Excel.
Найпростіший спосіб - отримати два набори даних і використовувати вбудовану формулу R-квадрата. Інша альтернатива - знайти кореляцію, а потім покласти її на квадрат. Обидва показані нижче:
