R au carré vs. R au carré ajusté : Une vue d’ensemble
Le R au carré et le R au carré ajusté permettent aux investisseurs de mesurer la performance d’un fonds commun de placement par rapport à celle d’un indice de référence. Les investisseurs peuvent également les utiliser pour calculer la performance de leur portefeuille par rapport à un indice de référence donné.
Dans le monde de l’investissement, le R au carré est exprimé en pourcentage entre 0 et 100, 100 indiquant une corrélation parfaite et zéro aucune corrélation du tout. Ce chiffre n’indique pas la performance d’un groupe particulier de titres. Il mesure seulement le degré d’alignement des rendements avec ceux de l’indice de référence mesuré. Il s’agit également d’un indicateur rétrospectif, qui ne permet pas de prédire les résultats futurs.
Le R au carré ajusté peut fournir une vision plus précise de cette corrélation en prenant également en compte le nombre de variables indépendantes ajoutées à un modèle particulier par rapport auquel l’indice boursier est mesuré. En effet, ces ajouts de variables indépendantes augmentent généralement la fiabilité de ce modèle, ce qui signifie, pour les investisseurs, la corrélation avec l’indice.
Points clés à retenir
- Le R au carré et le R au carré ajusté aident tous deux les investisseurs à mesurer la corrélation entre un fonds commun de placement ou un portefeuille et un indice boursier.
- Le R-carré ajusté, une version modifiée du R-carré, ajoute précision et fiabilité en tenant compte de l’impact de variables indépendantes supplémentaires qui ont tendance à fausser les résultats des mesures du R-carré.
Scores du R au carré
Un résultat R au carré de 70 à 100 indique qu’un portefeuille donné suit de près l’indice boursier en question, tandis qu’une note entre 0 et 40 indique une très faible corrélation avec l’indice. Des valeurs R au carré plus élevées indiquent également la fiabilité des relevés bêta. Le bêta mesure la volatilité d’un titre ou d’un portefeuille.
Bien que R au carré puisse renvoyer un chiffre indiquant un niveau de corrélation avec un indice, il présente certaines limites lorsqu’il s’agit de mesurer l’impact de variables indépendantes sur la corrélation. C’est là que le R au carré ajusté est utile pour mesurer la corrélation.
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R au carré ajusté
L’ajout de variables indépendantes ou de prédicteurs à un modèle de régression tend à augmenter la valeur du R au carré, ce qui incite les concepteurs du modèle à en ajouter encore plus. C’est ce que l’on appelle le surajustement, qui peut donner une valeur R au carré élevée injustifiée. Le R au carré ajusté est utilisé pour déterminer le degré de fiabilité de la corrélation et la part déterminée par l’ajout de variables indépendantes.
Dans un modèle de portefeuille qui comporte davantage de variables indépendantes, le R au carré ajusté aidera à déterminer dans quelle mesure la corrélation avec l’indice est due à l’ajout de ces variables. Le R au carré ajusté compense l’ajout de variables et n’augmente que si le nouveau prédicteur améliore le modèle au-delà de ce qui serait obtenu par probabilité. Inversement, il diminue lorsqu’un prédicteur améliore le modèle moins que ce qui est prévu par le hasard.