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Ajuste R-Cuadrado vs.R-Cuadrado: Descripción general

Los R-cuadrados cuadrados y ajustados permiten a los inversores medir el rendimiento de los fondos mutuos frente al rendimiento del índice de referencia. Los inversores también pueden utilizarlos para calcular el rendimiento de su cartera frente a un índice de referencia en particular.

En el mundo de la inversión, los R-cuadrados se expresan como un porcentaje entre 0 y 100, con 100 señalización de correlación perfecta y cero sin correlación en absoluto. La figura no muestra qué tan bien se está desempeñando un grupo particular de valores. Solo mide qué tan cerca se alinean los rendimientos con los rendimientos del índice de referencia medido. También mira hacia atrás, no predice resultados futuros.

Un R-cuadrado ajustado puede dar una imagen más precisa de esta correlación al tener en cuenta el número de variables independientes agregadas a un modelo particular para el que se mide el índice bursátil. Esto se hace porque la confiabilidad de ese modelo generalmente aumenta con variables independientes, lo que, para los inversionistas, significa la correlación con el índice.

Conclusiones clave

  • El cuadrado R ajustado y el cuadrado R ajustado ayudan a los inversores a medir la correlación entre un fondo mutuo o una cartera con un índice bursátil.
  • R-cuadrados ajustados, una versión modificada de R-cuadrado, mejora la precisión y confiabilidad al considerar el impacto de variables independientes adicionales que normalmente filtran los resultados de la medición de R-cuadrado.

Puntajes E-Square

Un resultado cuadrático R de 70 a 100 indica que una cartera en particular rastrea el índice bursátil en cuestión, con una puntuación entre 0 y 40 que indica una correlación muy baja con el índice. Los valores de R-cuadrado más altos indican la confiabilidad de las lecturas beta. Beta mide la volatilidad de un valor o cartera.

Si bien una R-cuadrática puede devolver una cifra que indica un nivel de correlación con un índice, tiene ciertas limitaciones para medir el impacto de las variables independientes en la correlación. Aquí es donde un R-cuadrado ajustado es útil para medir la correlación.

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Cuadrado R ajustado

Agregar más variables independientes o predictores a un modelo de regresión generalmente aumenta el valor cuadrático R, lo que persuade a los fabricantes del modelo más grande a agregar. Esto se denomina sobreajuste y puede devolver un valor alto de R cuadrado sin un cuadrado. Se usa un R-cuadrado ajustado para determinar la confiabilidad de la correlación y la cantidad determinada por la adición de variables independientes.

En un modelo de cartera con más variables independientes, un R-cuadrado ajustado ayudará a determinar la magnitud de la correlación con el índice debido a la suma de esas variables. El R-cuadrado ajustado compensa la adición de variables y solo aumenta si el nuevo pronosticador mejora el modelo por encima de lo que se encontraría por probabilidad. Por el contrario, disminuye cuando un pronosticador mejora el modelo en menos de lo que predice el azar.