Мультиколінеарність
Мультиколінеарність - це виникнення високих взаємозв'язків серед незалежних змінних у моделі множинної регресії. Мультиколінеарність може призвести до перекручених чи оманливих результатів, коли дослідник чи аналітик намагається визначити, наскільки вдало кожна незалежна змінна може бути використана найбільш ефективно для прогнозування або розуміння залежної змінної в статистичній моделі. Взагалі, мультиколінеарність може призвести до більш широких довірчих інтервалів та менш надійних значень ймовірності (P значень) для незалежних змінних.
НАРУШЕННЯ ВНИЗ Мультиколінеарність
Аналітики статистики використовують кілька моделей регресії для прогнозування значення зазначеної залежної змінної на основі значень двох або більше незалежних змінних. Залежну змінну іноді називають змінною результату, цілі або критерієм. Мультиколінеарність в моделі множинної регресії вказує на те, що колінеарні незалежні змінні певним чином пов'язані, хоча відносини можуть бути, а можуть і не бути випадковими.
Один із найпоширеніших способів усунення проблеми мультиколінеарності в дослідженні - спочатку визначити колінеарні незалежні змінні та потім видалити всі, крім однієї. Також можна усунути мультиколінеарність, поєднавши дві або більше колінеарних змінних в одну змінну. Потім може бути проведений статистичний аналіз для вивчення зв'язку між вказаною залежною змінною та лише однією незалежною змінною.
Мультиколінеарність в інвестуванні
Для інвестицій мультиколінеарність - це звичайне врахування при проведенні технічного аналізу для прогнозування ймовірних майбутніх цінових змін цінних паперів, таких як акція чи товарне майбутнє. Аналітики ринку хочуть уникати використання технічних показників, які є колінеарними, оскільки вони базуються на дуже подібних або пов'язаних з ними даних; вони, як правило, виявляють подібні прогнози щодо залежної змінної руху цін. Натомість вони хочуть провести аналіз ринку на основі помітно різних незалежних змінних, які посилаються на різні технічні показники, щоб переконатися, що вони аналізують ринок з різних незалежних аналітичних точок зору.
Зазначений технічний аналітик Джон Боллінгер, творець індикатора Bollinger Bands, зазначає, що "для кардинального правила успішного використання технічного аналізу потрібно уникати багатоколінеарності на тлі показників".
Щоб уникнути проблеми мультиколінеарності, аналітики уникають використання двох або більше технічних показників одного типу. Натомість вони аналізують захист, використовуючи один тип індикатора, наприклад індикатор імпульсу, а потім роблять окремий аналіз, використовуючи інший тип індикатора, наприклад індикатор тренда. Прикладом потенційної проблеми мультиколінеарності є проведення технічного аналізу лише з використанням декількох подібних показників, таких як стохастика, індекс відносної міцності (RSI) та Вільямс% R, які є всіма показниками імпульсу, які покладаються на аналогічні входи і, ймовірно, можуть виробляти подібні результати.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.