Vad är skillnaden mellan r-kvadrat och korrelation?

Statistical Programming with R by Connor Harris (November 2024)

Statistical Programming with R by Connor Harris (November 2024)
Vad är skillnaden mellan r-kvadrat och korrelation?
Anonim
a:

R-kvadrerad är en statistisk analys av den praktiska användningen och pålitligheten av beta (och i förlängning alfa) korrelationer av värdepapper. Korrelation mäter länken mellan två värdepapper, R-kvadraten mäter en säkerhet mot ett fastställt riktmärke eller index, såsom att jämföra en obligation till ett aggregatobligationsindex jämfört med jämförelsen med S & P 500. Det tidigare exemplet ger en bra indikation på hur En obligation utförs mot andra värdepapper av dess typ (hur säker det är), medan den senare ger lite användbar information. R-kvadrat är ett kraftfullt verktyg i ekonomin, inte bara för att det mäter skillnaderna i användbarhet av sådana korrelationer, men för att det ger dem tillgängliga numeriska värden.

R-kvadrat definierar det praktiska värdet av korrelationer på en procentskala från 0 till 100. En hög R-kvadrat (från 85 till 100) indikerar att säkerhetsprestandemönstret för säkerheten är nära kopplat till det valda indexet. En låg R-kvadrat (något under 70) indikerar att det finns väldigt lite samband mellan säkerhetsprestandemönster och index.

Korrelationen mäts emellertid på en skala från -1 till 1 och visar prestandamönstret för två värdepapper i förhållande till varandra. En korrelation nära 1 indikerar att när en säkerhet stiger eller faller i värde, uppträder den andra på samma sätt. En korrelation av 0 indikerar att det inte finns någon länk i värdepappersbeteendet. En korrelation på nära -1 visar att när en säkerhet stiger faller den andra i proportion. Att hitta två perfekt korrelerade värdepapper är mycket osannolikt; därför faller de flesta mellan -1 och 1.