מהי רב-קולינריות?
רב-קולינריות היא התרחשות של אינטרקורלציות גבוהות בין משתנים עצמאיים במודל רגרסיה מרובה. רב-קולינריות יכולה להביא לתוצאות מוטות או מטעות כאשר חוקר או אנליסט מנסה לקבוע עד כמה ניתן להשתמש בכל משתנה עצמאי בצורה היעילה ביותר כדי לחזות או להבין את המשתנה התלוי במודל סטטיסטי. באופן כללי, רב-קולינריות יכולה להוביל למרווחי ביטחון רחבים יותר וערכי הסתברות פחות אמינים עבור המשתנים הבלתי תלויים. כלומר, ההסקנות הסטטיסטיות ממודל בעל ריבוי קולינריות אינן אמינות.
הבנת רב-קולינריות
אנליסטים סטטיסטיים משתמשים במודלים רבים של רגרסיה כדי לחזות את הערך של משתנה תלוי מוגדר על סמך ערכים של שני משתנים עצמאיים או יותר. המשתנה התלוי מכונה לעיתים משתנה התוצאה, היעד או הקריטריון. דוגמה לכך היא מודל רגרסיה רב משתנים שמנסה לצפות בתשואות המניות על בסיס פריטים כמו יחסי מחיר לרווח, שווי שווי, ביצועי עבר או נתונים אחרים. תשואת המניות היא המשתנה התלוי וקטעי הנתונים הכספיים השונים הם המשתנים הבלתי תלויים.
Takeaways מפתח
- Multinollinearity הוא מושג סטטיסטי בו מתואמים משתנים עצמאיים במודל. רב-קולינריות בין משתנים עצמאיים תביא להסעות סטטיסטיות פחות אמינות. עדיף להשתמש במשתנים עצמאיים שאינם מתואמים או חוזרים על עצמם בעת בניית מודלים של רגרסיה מרובים המשתמשים בשני משתנים או יותר..
ריבוי-קולינריות במודל רגרסיה מרובה מצביע על כך שמשתנים עצמאיים Collinear קשורים בצורה מסוימת, אם כי הקשר עשוי להיות לא מקרי או לא. לדוגמה, ביצועי העבר עשויים להיות קשורים להיוון שוק, מכיוון שמניות שביצעו ביצועים טובים בעבר יהיו בעלות ערך שוק עולה. במילים אחרות, רב-קולינריות יכולה להתקיים כאשר שני משתנים עצמאיים נמצאים בקורלציה גבוהה. זה יכול לקרות גם אם מחושב משתנה עצמאי ממשתנים אחרים במערך הנתונים או אם שני משתנים עצמאיים מספקים תוצאות דומות וחוזרות על עצמן.
אחת הדרכים הנפוצות ביותר לחיסול בעיית ריבוי הקולינריות היא לזהות תחילה משתנים עצמאיים קולניאריים ואז להסיר את כולם מלבד אחד. אפשר גם לבטל ריבוי-קולינריות על ידי שילוב של שני משתנים קולניאריים או יותר למשתנה יחיד. לאחר מכן ניתן לבצע ניתוח סטטיסטי לחקר הקשר בין המשתנה התלוי שצוין לבין משתנה עצמאי יחיד.
דוגמה לרב-קולינריות
להשקעה, רב-קוליניאריות היא שיקול נפוץ בעת ביצוע ניתוח טכני כדי לחזות סבירות תנועות מחיר עתידיות של נייר ערך, כמו מניה או עתיד סחורות. אנליסטים בשוק רוצים להימנע משימוש במדדים טכניים שקשורים זה לזה בכך שהם מבוססים על תשומות דומות מאוד או קשורות; הם נוטים לחשוף תחזיות דומות לגבי המשתנה התלוי בתנועת המחירים. במקום זאת, ניתוח השוק צריך להתבסס על משתנים עצמאיים שונים באופן מובהק כדי להבטיח שהם מנתחים את השוק מנקודות מבט אנליטיות שונות ובלתי תלויות.
האנליסט הטכני המציין ג'ון בולינגר, יוצר האינדיקטור של Bingeringer Bands, מציין כי "כלל קרדינלי לשימוש מוצלח בניתוח טכני מחייב הימנעות ממדדים רב-קולינריים."
כדי לפתור את הבעיה, אנליסטים נמנעים משימוש בשני אינדיקטורים טכניים או יותר מאותו סוג. במקום זאת, הם מנתחים אבטחה באמצעות סוג מחוון אחד, כמו מחוון תנופה ואז מבצעים ניתוח נפרד באמצעות סוג אחר של מחוון, כמו מחוון מגמה.
דוגמה לבעיה פוטנציאלית רב-קרדינרית היא ביצוע ניתוח טכני רק באמצעות מספר אינדיקטורים דומים, כגון stochastics, מדד החוזק היחסי (RSI) ו- Williams% R, שכולם אינדיקטורים מומנטום המסתמכים על תשומות דומות וסביר להניח שייצרו דומים תוצאות. במקרה זה, עדיף להסיר את כל המדדים מלבד אחד, או למצוא דרך למזג כמה מהם לאינדיקטור אחד בלבד, תוך להוסיף גם אינדיקטור מגמה שלא סביר שיתואם מאוד עם אינדיקטור המומנטום.
