R-Squared vs. Beta: огляд
Більшість інвесторів акцій знайомі з використанням бета-та альфа-кореляцій, щоб зрозуміти, як конкретні цінні папери виконувались проти своїх однолітків, але R-квадрат є більш корисним інструментом для інвестора.
- R-квадрат (R 2) допомагає визначити практичне використання та надійність бета-версії та співвідношення цінних паперів шляхом розширення альфа. Бета - це міра того, наскільки тісні зміни цін акцій відповідають іншим акціям або сектору.
Кореляції можуть показати, наскільки тісний рух однієї інвестиції паралельний руху індексу з часом. R-квадрат використовується для визначення того, наскільки надійно вони рухаються в одному напрямку.
Ви можете обчислити R-квадрат за допомогою формули. Номери також публікуються в Інтернеті.
R-квадрат
R-квадрат (R 2) - метод, який інвестор або аналітик може використовувати, щоб побачити, наскільки ефективні цінні папери відносно базового індексу. Як інвестор, ви хочете знати, як працює ваш холдинг з часом порівняно з іншими. Якщо, наприклад, у вас є Microsoft, ви хочете дізнатися, чи працює вона як Apple, або HP, або як вона працює порівняно з індексом технологій, таким як індекс технологічного сектору S&P в Північній Америці.
Перевірка бета-версії допомагає. Цей номер легко доступний на біржових котируваннях, таких як в Інвестопедії.
Однак R-квадрат є більш потужним інструментом, оскільки він вимірює відмінності у корисності таких кореляцій і надає цій різниці числове значення.
R-квадрат визначає практичне значення кореляцій за відсотковою шкалою від 0 до 100. Високе число R-квадрата (від 85 до 100) вказує на те, що модель продуктивності захисного кодексу близько відповідає обраному індексу. Низький R-квадрат (що-небудь нижче 70) вказує на те, що між схемою продуктивності безпеки та схемою індексу існує невеликий зв’язок.
Визначити R-квадрат можна за допомогою стандартної формули. Деякі компанії, що надають пайові інвестиційні фонди, повідомляють про R-квадрат своїх коштів у рекламній літературі, а інші - ні. Yahoo Finance та Morningstar щодня обчислюють та публікують дані R-квадрата, а також бета-цифри.
Бета-версія
Бета - це числове представлення того, наскільки тісний рух цін обраного активу проти руху інших активів. Це співвідношення вимірюється за шкалою від -1 до 1 і показує, як обидва цінні папери рухаються між собою.
Кореляція, близька до 1, вказує на те, що два цінні папери зростають або падають за подібною схемою. Кореляція 0 вказує на відсутність подібності в поведінці двох цінних паперів. Кореляція, близька до -1, показує, що обидва цінні папери мають тенденцію рухатися в протилежних напрямках один від одного, або навпаки.
Цей коефіцієнт кореляції - бета-версія акції.
Пошук двох ідеально співвідносних цінних паперів є надзвичайно незвичним. Показання нижче 1, 0 вказують, що безпека є менш мінливою, ніж орієнтир, тоді як показання рівно 1, 0 вказують, що її ціна повинна змінюватися з орієнтиром. Показання, що перевищують 1, 0, вказують на те, що актив є більш мінливим, ніж орієнтир.
З іншого боку, альфа-кореляція часто розглядається як ключовий показник ефективності фондових фондів. Альфа - це показник коригування ризику діяльності фонду або активу порівняно з базовим показником. Альфа 1, 0 вказує на те, що інвестиції перевищили показник на 1%. Альфа менше 0 вказує на те, що інвестиція повертається менше, ніж орієнтир.
Спеціальні міркування
Загалом, інвестиції з високим показником бета-версії розглядаються як відносно ризикові. Акції з високою бета-версією, як правило, зростатимуть швидше, ніж їх орієнтири на бичачих ринках, і швидше падатимуть на ведмежих ринках. Протягом декількох ринкових циклів фонд з високою бета-версією може бути нестабільним без значної віддачі.
Високий показник R-квадрата від 85% до 100% вказує на те, що акції або фонд прогнозовано рухаються в тісному співвідношенні з орієнтиром.
Ключові вивезення
- Бета-версія акції вказує на те, наскільки тісно рухається ціна за тією ж схемою, що й відповідний індекс за часом. Альфа-акція вказує на ефективність роботи порівняно з відповідним індексом. Квадратура в квадраті показує, наскільки точні ці показники ефективності з часом.
