Ne ölçüyor
R-kare, bağımlı değişkendeki değişimin ne kadarının model tarafından açıklandığı.
R-kare 0,8 ise, değişimin yüzde 80’i açıklanıyor demektir. Kalan yüzde 20 modelin dışında.
Yüksek R-kare iyi gibi görünüyor. Ama bağlam olmadan iyi ya da kötü demek mümkün değil.
Bağlama göre değişir
Farklı problemlerde farklı R-kare beklenir.
Tek bir hissenin getirisini endeksle açıklayan bir regresyonda R-kare genelde düşüktür. Çünkü hissenin hareketinin büyük kısmı şirkete özgü ve endeksle açıklanamaz. Burada 0,3 bile makul.
Kesitsel getiri tahmininde R-kare çok düşüktür, yüzde birkaç. Bu bir başarısızlık değil, hisse getirilerinin doğası. Getirilerin büyük kısmı öngörülemez.
Muhasebe kalemleri arasındaki bir ilişkide ise R-kare yüksek olmalı. Çünkü orada gerçek bir muhasebe bağı var.
Yani “R-kare düşük, model kötü” demek yanlış. Soru şu: bu problem için bu R-kare beklenen mi?
Düşük R-kare yanıltıcı değil
Kesitsel getiri modellerinde düşük R-kare özellikle önemli.
Bizim kompozit skorumuzun kesitsel tahmin gücü, korelasyon olarak 0,072. Bu, R-kare olarak yüzde birin altına denk geliyor.
Kulağa değersiz geliyor. Değil. Bu kadar küçük bir açıklama gücü bile, çok sayıda karara tutarlı biçimde uygulandığında portföyde fark yaratabiliyor.
Bu, sinyal gürültü oranının düşük olduğu bir alanda normal. Yüksek R-kare beklemek, gürültüyü sinyal sanmaya götürür.
Aşırı yüksek R-kare şüphe uyandırmalı
Beklenenden çok yüksek bir R-kare, iyi haber değil, uyarı işareti olabilir.
Getiri tahmininde yüzde 90 R-kare gören biri, sevinmeden önce sormalı: burada veri sızıntısı mı var?
Sıkça karşılaşılan sebep, sahte regresyon. İki trendli seriyi (mesela iki fiyat serisi) regresyona sokarsanız, aralarında gerçek ilişki olmasa bile yüksek R-kare çıkar. Çözüm, fiyat yerine getiri kullanmak.
Düzeltilmiş R-kare
Sıradan R-kare bir sorun taşıyor: modele değişken ekledikçe her zaman yükseliyor. İşe yaramaz bir değişken bile R-kareyi biraz artırıyor.
Düzeltilmiş R-kare bunu cezalandırıyor. Eklenen değişken yeterince katkı yapmıyorsa, düzeltilmiş R-kare düşüyor.
Bu yüzden model karşılaştırırken düzeltilmiş R-kareye bakmak gerekiyor. İki model arasında seçim yaparken, sıradan R-kare her zaman daha çok değişkenli olanı seçtirir. Düzeltilmiş R-kare daha dürüst.
Nasıl okumalı
R-kare gördüğünüzde önce sorun: bu problem için beklenen değer ne?
Getiri tahmininde düşük R-kare normal, panik yapmayın.
Beklenenden çok yüksekse, sızıntı ya da sahte regresyon ihtimalini kontrol edin.
Model karşılaştırırken düzeltilmiş R-kareyi kullanın.
Ve unutmayın: yüksek R-kare, modelin doğru olduğunu değil, veriye iyi uyduğunu gösteriyor. İkisi farklı şeyler, özellikle örnek dışında.
Sıradaki
Sıradaki yazıda örneklem dönemini ele alıyoruz. Bir makaleyi okurken neden ilk bakılacak şeylerden biri olduğunu göreceğiz.
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.