금융 세계에서 R- 제곱은 벤치 마크 지수의 움직임으로 설명 할 수있는 펀드 또는 증권의 움직임의 백분율을 나타내는 통계적 측정 값입니다. 상관 관계가 독립 변수와 종속 변수 간의 관계의 강도를 설명하는 경우 R- 제곱은 한 변수의 분산이 두 번째 변수의 분산을 어느 정도까지 설명하는지 설명합니다. R 제곱의 공식은 단순히 상관 제곱입니다.
R- 제곱의 일반적인 실수
가장 일반적인 실수는 +/- 1에 접근하는 R- 제곱이 통계적으로 유의하다고 가정하는 것입니다. +/- 1에 가까워지면 실제 통계적 유의성이 높아지지만 추가 테스트 없이는 결과만으로는 알 수 없습니다. 통계 테스트는 전혀 간단하지 않습니다. 여러 가지 이유로 복잡해질 수 있습니다. 간단히 말해서, 상관 관계 (및 R- 제곱)에 대한 중요한 가정은 변수가 독립적이며 변수 간의 관계가 선형이라는 것입니다. 이론적으로 이러한 계산을 테스트하여 상관 관계 계산이 적절한 지 확인합니다.
두 번째로 가장 흔한 실수는 데이터를 공통 단위로 정규화하는 것을 잊어 버리는 것입니다. 두 베타에서 상관 관계 (또는 R- 제곱)를 계산하는 경우 단위가 이미 정규화되었습니다. 단위는 베타입니다. 그러나 주식을 연관 시키려면 주식을 수익률로 정규화하고 가격 변동을 공유하지 않는 것이 중요합니다. 이것은 투자 전문가들 사이에서도 너무 자주 발생합니다.
주가 상관 관계 (또는 R- 제곱)의 경우 본질적으로 두 가지 질문을합니다. 특정 기간 동안의 수익은 무엇이며, 해당 차이가 동일한 기간 동안 다른 증권 변동과 어떤 관련이 있습니까? 지난 52 주 동안 수익률이 매일 변동률 인 경우 두 증권은 높은 상관 관계 (또는 R- 제곱)를 가질 수 있지만 지난 52 주 동안 수익률이 월별 변동 인 경우 상관 관계가 낮습니다. 어느 쪽이 더 낫습니까? 완벽한 답은 없으며 테스트의 목적에 따라 다릅니다.
Excel에서 R- 제곱을 계산하는 방법
Excel에서 R 제곱을 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
가장 간단한 방법은 두 개의 데이터 세트를 가져오고 내장 R 제곱 공식을 사용하는 것입니다. 다른 대안은 상관 관계를 찾아 제곱하는 것입니다. 둘 다 아래에 표시됩니다.
