आर-स्क्वेर्ड (आर2) मापता है कि रिग्रेशन मॉडल डेटा के लिए कितना अच्छा फिट है. यह आपको बताता है कि आपके द्वारा पढ़ रहे कारकों (स्वतंत्र वेरिएबल) द्वारा परिणाम (आश्रित वेरिएबल) में किस प्रतिशत के अंतर को समझाया जाता है.
उदाहरण के लिए, अगर इसका मूल्य है, (R2), 0.8 (या 80%), तो इसका मतलब है कि परिणाम में हुए परिवर्तनों का 80% आपके मॉडल द्वारा बताया जा सकता है, और शेष 20% अन्य कारकों के कारण होता है जो शामिल नहीं हैं.
0 से 100 के बीच प्रतिशत के रूप में व्यक्त किए गए आर-स्क्वेर्ड मेट्रिक, इस संबंध को मापने में मदद करता है. 100 का आर-स्कयर्ड, फंड के परफॉर्मेंस को बेंचमार्क को पूरी तरह से दर्शाता है, जबकि कम नंबर से पता चलता है कि फंड के उतार-चढ़ाव बेंचमार्क की मूवमेंट पर कम निर्भर होते हैं.
इसलिए, आइए आर-क्वायर मेट्रिक के अर्थ और महत्व की जांच करते हैं, इसकी गणना कैसे की जाती है और इसकी सीमाएं क्या हैं.
R-स्क्वेयर क्या है?
R-स्क्वायरड एक सांख्यिकीय माप है जिसका उपयोग रिग्रेशन एनालिसिस में Kia जाता है. यह आश्रित वेरिएबल में अंतर के अनुपात को दर्शाता है जिसे इंडिपेंडेंट वेरिएबल द्वारा समझाया जा सकता है. दूसरे शब्दों में, यह मापता है2 मॉडल की भविष्यवाणी वास्तविक डेटा के अनुरूप कितनी अच्छी है.
संबंध आपको बताता है कि एक चर दूसरी पर कितना निर्भर करता है. लेकिन, आर-स्क्वेर्ड यह मूल्यांकन करता है कि एक वेरिएबल में वेरिएंस को किसी अन्य वेरिएबल के वेरिएंस का उपयोग करके कैसे समझा जा सकता है. उदाहरण के लिए, प्रत्येक म्यूचुअल फंड स्कीम में एक संबंधित बेंचमार्क होता है. अपने बेंचमार्क इंडेक्स के संबंध में म्यूचुअल फंड की आर-स्कयर्ड आपको बताती है कि फंड का परफॉर्मेंस बेंचमार्क को दर्शाता है और इससे प्रभावित होता है..
R-स्क्वेर्ड कैसे काम करता है?
R-स्क्वेर्ड एक सांख्यिकीय उपाय है (आमतौर पर 0 से 100 के बीच) जो यह आकलन करने में मदद करता है कि म्यूचुअल फंड की परफॉर्मेंस अपने बेंचमार्क इंडेक्स को कितनी करीब से दिखाता है. यह अनिवार्य रूप से फंड के रिटर्न और इंडेक्स के रिटर्न के बीच कनेक्शन को दर्शाता है. आर-क्वायर की गणना करते समय कई चरण शामिल होते हैं, अधिकांश ऑनलाइन प्लेटफॉर्म फंड इन्फॉर्मेशन पेज पर वैल्यू को सुविधाजनक रूप से प्रदर्शित करते हैं.
सरल शब्दों में, रिलेशनशिप की मजबूती निर्धारित करने के लिए आर-स्क्वेर्ड डेटा के भीतर परिवर्तनों का उपयोग करता है. खुद को जटिल गणना करने की कोई आवश्यकता नहीं है - अधिकांश ब्रोकर आसानी से उपलब्ध R-स्कुएर्ड वैल्यू प्रदान करते हैं.
एक म्यूचुअल फंड खोजने के लिए, जो अपने बेंचमार्क को करीब से ट्रैक करता है, फंड के इन्फॉर्मेशन पेज पर आर-स्क्वेर्ड वैल्यू (अक्सर "आर 2" के रूप में दर्शाया जाता है) की तलाश करें.
यहां R-स्क्वेर्ड कैटेगरी का सामान्य विवरण दिया गया है:
- कम संबंध (1-40%): फंड के परफॉर्मेंस का बेंचमार्क से कमजोर लिंक है.
- औसत संबंध (41-70%): फंड का परफॉर्मेंस बेंचमार्क के साथ कुछ हद तक जुड़ा होता है.
- उच्च संबंध (71-100%): फंड का परफॉर्मेंस बेंचमार्क को लगभग दर्शाता है.
R-स्कुयर्ड का विकल्प आपके निवेश लक्ष्यों पर निर्भर करता है. अगर आप ऐसे फंड को पसंद करते हैं जो बेंचमार्क के समान व्यवहार करता है, तो आप 90% से अधिक उच्च R-क्वायर का लक्ष्य बनाएंगे .
आर-स्क्वेर्ड फॉर्मूला और वैल्यू की गणना करना
म्यूचुअल फंड और अन्य एसेट के लिए आर-स्कॉयर्ड वैल्यू की गणना करने की प्रक्रिया काफी समय ले सकती है. फॉर्मूला, जैसा कि नीचे दिखाया गया है, काफी सरल है. लेकिन, फॉर्मूला में इस्तेमाल किए गए मेट्रिक्स को खोजना कठिन हो सकता है.
| R-स्क्वेयर = 1 - (अस्पष्ट वेरिएशन ⁇ कुल वेरिएशन |
अप्रत्याशित परिवर्तन की गणना करने के लिए, आपको नीचे दिए गए चरणों का पालन करना होगा:
- सर्वश्रेष्ठ फिट लाइन खोजने के लिए आश्रित और स्वतंत्र वेरिएबल के डेटा पॉइंट का उपयोग करें.
- फिर, अनुमानित मूल्यों और वास्तविक मूल्यों के बीच अंतर खोजें.
- ऊपर प्राप्त अंतर को वर्ग करें और कुल एरर को प्राप्त करने के लिए सभी अंतर जोड़ें.
- यह अस्पष्ट भिन्नता है.
कुल वेरिएशन खोजने के लिए:
- प्रत्येक वास्तविक मूल्य और औसत मूल्य के बीच अंतर खोजें.
- उपरोक्त अंतरों में से प्रत्येक को वर्ग करें और उन्हें जोड़ें.
यह कहने की ज़रूरत नहीं है कि अगर आप अस्थिर मार्केट में इन्वेस्ट कर रहे हैं, तो इससे गलतियों और समय लेने की संभावना हो सकती है. R-स्कुएर्ड की गणना करने का एक बेहतर विकल्प एक्सेल स्प्रेडशीट में नीचे दिए गए फॉर्मूला का उपयोग करना है:
| R-स्कुयर्ड = RSQ ([डेटा सेट 1],[डेटा सेट 2]) |
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R-स्क्वायरड की व्याख्या कैसे करें
R-स्कुयर्ड को आमतौर पर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है और इसका मूल्य 0% से 100% तक हो सकता है . वैल्यू जितनी अधिक होगी, उतना ही अधिक आश्रित वेरिएबल के वेरिएशन को इंडिपेंडेंट वेरिएबल के वेरिएशन द्वारा समझाया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, म्यूचुअल फंड और इसके बेंचमार्क का मामला लें. यह फंड यहां आश्रित वेरिएबल है, और बेंचमार्क इंडिपेंडेंट वेरिएबल है. म्यूचुअल फंड में 70% R-स्कॉयर्ड का मतलब है कि बेंचमार्क के वेरिएशन में म्यूचुअल फंड के वेरिएशन का केवल 70% होता है. शेष 30% अन्य नॉन-बेंचमार्क से संबंधित कारकों के कारण होता है.
R-स्क्वायरड का उपयोग कैसे करें
निवेश के मामले में, R-स्क्वेयर एक प्रमुख मेट्रिक के रूप में कार्य करता है ताकि यह आकलन Kia जा सके कि किसी निर्धारित बेंचमार्क इंडेक्स के फंड या सिक्योरिटी की परफॉर्मेंस कितनी निकटता से चलती है. अनिवार्य रूप से, यह फंड या सिक्योरिटी के प्राइस के उतार-चढ़ाव के प्रतिशत को मापता है जिसे इंडेक्स के खुद के प्राइस में बदलाव के कारण देखा जा सकता है. उच्च R-स्क्वायरड वैल्यू एक मजबूत सहसंबंध और बेंचमार्क की तुलना में अधिक उच्च घोषित ट्रैकिंग क्षमता को दर्शाती है.
उदाहरण के लिए, अगर किसी फंड में 85% का R-स्क्वेयर होता है, तो इसका मतलब है कि प्राइस मूवमेंट का एक बड़ा हिस्सा (85%) इंडेक्स के उतार-चढ़ाव से समझा जा सकता है. इसके विपरीत, 70% का R-स्क्वायरड फंड कमजोर सहसंबंध का संकेत देता है, जो दर्शाता है कि इसकी परफॉर्मेंस इंडेक्स के मूवमेंट से कम प्रभावित होती है. यह जानकारी उन निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण है जो फंड के जोखिम और रिटर्न प्रोफाइल की प्रकृति को समझना चाहते हैं.
इसके अलावा, R-स्क्वायरड बीटा की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो मार्केट के सापेक्ष सिक्योरिटी के उतार-चढ़ाव का मापन है. अधिक R-स्क्वेयर आमतौर पर अधिक भरोसेमंद बीटा फिगर को दर्शाता है. उदाहरण के लिए, अगर कोई स्टॉक 100% के करीब R-स्क्वायरड दिखाता है लेकिन इसका बीटा 1 से कम है, तो यह बेहतर जोखिम-एडजस्टेड रिटर्न प्रदान करता है, जिससे यह पता चलता है कि यह जोखिम के सापेक्ष उच्च रिटर्न जनरेट करता है.
फंड के लिए आर-क्वालर्ड कैसे पढ़ें?
उच्च आर-स्क्वेर्ड फंड और इसके बेंचमार्क के बीच मजबूत संबंध को दर्शाता है, जिसका मतलब है कि म्यूचुअल फंड पोर्टफोलियो का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बेंचमार्क की मूवमेंट को दर्शाता है. इसके विपरीत, कम R-स्कुएर्ड बेंचमार्क पर कम निर्भरता का सुझाव देता है. लेकिन, कम R-स्कुएर्ड का मतलब आवश्यक रूप से खराब परफॉर्मेंस नहीं है; यह फंड के प्रकार के आधार पर अलग-अलग होता है.
उदाहरण के लिए, इंडेक्स फंड का उद्देश्य बेंचमार्क को करीब से ट्रैक करना है, जिसके परिणामस्वरूप स्वाभाविक रूप से उच्च R-स्क्वेर्ड वैल्यू होती है. इसके विपरीत, अन्य इक्विटी फंड के पास कम R-स्कुएर्ड वैल्यू हो सकती है क्योंकि वे अपने पोर्टफोलियो को सख्ती से डुप्लीकेट किए बिना बेंचमार्क को आउटपरफॉर्म करने का प्रयास करते हैं. एक 100% R-स्कुएर्ड यह दर्शाता है कि बेंचमार्क पोर्टफोलियो के परफॉर्मेंस को पूरी तरह से समझाता है.
म्यूचुअल फंड में आर-क्वायर की वैल्यू कैसे उपयोगी है?
आपके पोर्टफोलियो के लिए सही प्रकार का निवेश चुनने के लिए R-स्कुएर्ड वैल्यू का उपयोग किया जा सकता है. अगर आप बेंचमार्क इंडेक्स के रिटर्न या परफॉर्मेंस को कम करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए, आपको म्यूचुअल फंड की तुलना करनी चाहिए और उन लोगों को चुनना चाहिए जहां R-स्कुअर्ड वैल्यू बहुत अधिक है - बेहतर रूप से 95% या उससे अधिक.
आप इंडेक्स फंड में इस तरह के उच्च आर-स्कॉयर्ड देख सकते हैं, जो विशेष रूप से बेंचमार्क इंडेक्स के मूवमेंट को मिमिक करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं. ऐक्टिव रूप से मैनेज किए जाने वाले अन्य फंड में R-स्क्वेर्ड वैल्यू कम हो सकती है.
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R स्क्वेयर वैल्यू के लाभ
R-स्क्वायरड के लाभ इस प्रकार हैं:
- भविष्यवाणी: R-स्क्वेयर किसी अन्य की वैल्यू के आधार पर एक वेरिएबल की वैल्यू का अनुमान लगाने में मदद करता है.
- मॉडल सटीकता: यह दिए गए डेटा मॉडल का उपयोग करके किए गए पूर्वानुमानों की सटीकता का आकलन करता है.
- संबंध की क्षमता: R-स्क्वेयर अलग-अलग वेरिएबल के बीच सहयोग या सहसंबंध की डिग्री को दर्शाता है.
- रेंज: R-स्क्वेयर्ड वैल्यू 0 से 1 की रेंज के भीतर आती हैं.
- स्वतंत्रता: 0 का R-वर्ग यह दर्शाता है कि वेरिएबल स्वतंत्र हैं और उनका कोई पूर्वानुमानित संबंध नहीं है.
- परफेक्ट सहसंबंध: 1 का R-स्क्वायरड एक परफेक्ट सहसंबंध को दर्शाता है, जिसका मतलब है कि एक वेरिएबल का भविष्यवाणी अन्य से पूरी तरह से Kia जा सकता है.
- निर्धारण की सीमा: 0 से 1 के बीच के इंटरमीडिएट वैल्यू वेरिएबल के बीच अलग-अलग निर्भरता के स्तर को दर्शाती हैं. उच्च वैल्यू मजबूत संबंध और बेहतर भविष्यवाणी सटीकता को दर्शाती है.
आर-स्क्वेर्ड मापन की कमी
आर-स्कॉयर्ड वैल्यू अपने बेंचमार्क के खिलाफ एसेट को मापने के लिए उपयोगी हो सकती हैं. लेकिन, यह नीचे बताए गए अन्य क्षेत्रों में कम पड़ जाता है:
- यह ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करता है, जो अपने आप पुनरावृत्ति नहीं कर सकता है.
- यह अन्य इन्वेस्टमेंट के साथ तुलना करने की सुविधा नहीं देता है.
- यह आपको एसेट के प्रदर्शन को मापने में मदद नहीं कर सकता है.
R-स्कुएर्ड को बेहतर बनाने के सुझाव
आर-स्क्वेर्ड में सुधार मॉडल को बेहतर बनाने की प्रक्रिया को दर्शाता है. यह आमतौर पर सही प्रीडिक्टर (स्वतंत्र वेरिएबल) को सावधानीपूर्वक चुनकर किया जाता है. ध्यान रखें कि सभी वेरिएबल परिणाम को समझाने में समान रूप से योगदान नहीं देते हैं, इसलिए केवल सबसे उपयुक्त को पहचानना और इसका उपयोग करना आर-क्वायर को बढ़ा सकता है.
अधिकांश रूप से, इसके लिए विस्तृत विश्लेषण की आवश्यकता होती है, जैसे डेटा ट्रेंड और रिलेशनशिप की जांच करना या चरण-दर-चरण रिग्रेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करना, जहां वेरिएबल को मॉडल पर उनके प्रभाव के आधार पर जोड़ा जाता है या. यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि अंतिम लक्ष्य वेरिएबल को शामिल करना है जो वास्तविक रूप से परिणाम को समझाने में मदद करते हैं और Noise या भ्रम को जोड़ने वाले लोगों से बचते हैं.
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फाइन-ट्यूनिंग से संबंधित एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू "मल्टीकोलिनियरिटी" को संबोधित करना है. यह तब होता है जब इंडिपेंडेंट वेरिएबल एक-दूसरे से बहुत घनिष्ठ रूप से संबंधित होते हैं. जब ऐसा होता है, तो यह आमतौर पर मॉडल की सटीकता को अलग करता है और परिणामों को कम विश्वसनीय बनाता है.
अब, इसे नियंत्रित करने के लिए, आप इन तरीकों का उपयोग कर सकते हैं:
- मल्टीकोलिनियरिटी का पता लगाने के लिए वेरिएंस इन्फ्लेशन फैक्टर (VIF) एनालिसिस करें
या - वेरिएबल के बीच संबंध को कम करने के लिए प्रिन्सिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) लागू करें.
यह ध्यान रखना चाहिए कि मल्टीकोलिनियरिटी को मैनेज करके, आप मॉडल की स्पष्टता में सुधार कर सकते हैं और इस तरह से, आर-स्क्वेर्ड में सुधार कर सकते हैं.
इसके अलावा, आप वेरिएबल के बीच "ऑनलाइनियर रिलेशनशिप" देखकर भी मॉडल को रिफाइन कर सकते हैं. कभी-कभी, साधारण लीनियर रिलेशनशिप डेटा की वास्तविक प्रकृति को कैप्चर नहीं करती है. इसलिए, डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को बेहतर तरीके से कैप्चर करने के लिए, आप निम्नलिखित पर विचार कर सकते हैं:
- उच्च-ऑर्डर की शर्तें (जैसे कि वेरिएबल के वर्ग या क्यूब)
- वेरिएबल के बीच अंतरण, या
- ट्रांसफॉर्मिंग वेरिएबल (जैसे लॉग या स्क्वेयर रूट लेना).
लेकिन, ध्यान रखें कि इस दृष्टिकोण के लिए विषय क्षेत्र के बारे में गहरी जानकारी की आवश्यकता होती है. इसके बाद ही आप सबसे सार्थक परिवर्तनों की पहचान कर सकते हैं.
"गुड" R-स्क्वेर्ड वैल्यू क्या है?
R-स्कुएर्ड वैल्यू की क्वालिटी संदर्भ-आश्रित है. सोशल साइंसेज जैसे क्षेत्रों में, कम से कम 0.5 तक आर-स्क्वेर्ड को स्वीकार्य माना जा सकता है, जबकि दूसरों में, 0.9 या उससे अधिक की उच्च वैल्यू की उम्मीद की जाती है. फाइनेंस में, 0.7 से अधिक आर-क्वायर आमतौर पर एक मजबूत संबंध को दर्शाता है, जबकि 0.4 से कम वैल्यू एक कमजोर सहसंबंध का संकेत देती है. लेकिन, ये कठोर दिशानिर्देश नहीं हैं और विशिष्ट विश्लेषण के आधार पर अलग-अलग हो सकते हैं.
क्या उच्च R-स्क्वेयर बेहतर है?
R-स्क्वायरड की व्याख्या विश्लेषण किए जा रहे निवेश के प्रकार पर निर्भर करती है. इंडेक्स फंड के मामले में, लक्ष्य किसी विशिष्ट इंडेक्स की परफॉर्मेंस को दोहराना है. इस परिस्थिति में उच्च R-स्क्वेयर्ड वैल्यू अनुकूल है, क्योंकि यह दर्शाता है कि फंड के रिटर्न इंडेक्स के मूवमेंट को निकटता से दर्शाते हैं. इसके विपरीत, ऐक्टिव रूप से मैनेज किए जाने वाले फंड के लिए, उच्च R-स्क्वेयर को नकारात्मक माना जा सकता है. ऐसा इसलिए है क्योंकि यह संकेत दे सकता है कि फंड के मैनेजर ऐसे रिटर्न नहीं जनरेट कर रहे हैं जो बेंचमार्क से काफी अधिक हो, जिससे वैल्यू-एडेड परफॉर्मेंस की कमी का संकेत मिलता है.
एडजस्टेड R-स्क्वेर्ड: एक प्रभावी विकल्प
आर-क्वायर भी सीमित कर रहा है क्योंकि यह केवल एक इंडिपेंडेंट वेरिएबल या बेंचमार्क के लिए अकाउंट कर सकता है. लेकिन, अधिकांश एसेट और म्यूचुअल फंड में एक से अधिक बेंचमार्क हो सकते हैं. एडजस्टेड आर-स्कॉयर्ड आपको एसेट पर कई स्वतंत्र वेरिएबल या बेंचमार्क के प्रभाव को मापने में मदद कर सकता है.
इसे आसान बनाने के लिए, जब अधिक वेरिएबल जोड़ दिए जाते हैं, तो R-स्कुयर्ड वैल्यू हमेशा बढ़ती रहती है. लेकिन यह वृद्धि अनिवार्य रूप से बढ़ते सहसंबंध में परिवर्तित नहीं हो सकती है. एडजस्टेड आर-स्कॉयर्ड, लेकिन, आपको विभिन्न बेंचमार्क के प्रभाव को अधिक सटीक रूप से जानने में मदद कर सकता है.
R-स्क्वेर्ड बनाम एडजस्टेड R-स्क्वेर्ड
यहां एक टेबल में R-स्क्वायरड और एडजस्टेड R-स्क्वेयर के बीच मुख्य अंतर का सारांश दिया गया है:
पैरामीटर |
R-स्क्वेर्ड |
एडजस्टेड R-स्क्वेयर |
अर्थ |
निर्णय के गुणांक की गणना करते समय सभी स्वतंत्र वेरिएबल पर विचार करें. |
केवल स्वतंत्र वेरिएबल पर विचार करता है जो आश्रित वेरिएबल को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं. |
उपयोग |
मुख्य रूप से साधारण रेखीय रिग्रेशन में इस्तेमाल Kia जाता है. |
लाइनर और मल्टीपल रिग्रेशन दोनों में इस्तेमाल Kia जाता है. |
वैल्यू की रेंज |
0 से 1 तक होती है और नकारात्मक नहीं हो सकता है. |
अगर R-स्क्वेयर्ड वैल्यू शून्य के बहुत करीब है, तो नकारात्मक हो सकता है. वैल्यू स्वतंत्र वेरिएबल के महत्व पर निर्भर करती है. |
लेकिन दोनों मेट्रिक्स मूल्यवान जानकारी प्रदान करते हैं, लेकिन एडजस्टेड R-स्क्वायरड को आमतौर पर म्यूचुअल फंड और इसके बेंचमार्क के बीच वास्तविक संबंध का अधिक विश्वसनीय इंडिकेटर माना जाता है, विशेष रूप से बड़ी संख्या में होल्डिंग वाले फंड के लिए.
प्रत्येक मेट्रिक का उपयोग कब करें?
- R-स्क्वेर्ड: तुरंत मूल्यांकन के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु, विशेष रूप से सीमित संख्या में होल्डिंग वाले फंड के लिए.
- समायोजित R-स्कुयर्ड: अधिक सटीक विश्लेषण के लिए पसंद किया जाता है, विशेष रूप से बड़े और अधिक विविध पोर्टफोलियो वाले फंड के लिए.
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि न तो आर-स्क्वेयर किया गया है और न ही एडजस्टेड आर-स्क्वेर्ड एक परफेक्ट उपाय है. म्यूचुअल फंड के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए इनका उपयोग अन्य निवेश रिसर्च के साथ किया जाना चाहिए.
R-स्क्वेयर्ड बनाम बीटा
R-स्क्वायरड और बीटा दो सांख्यिकीय टूल हैं. दोनों निवेशकों को म्यूचुअल फंड की परफॉर्मेंस और जोखिम को समझने में मदद करते हैं. जब "बीटा" की बात आती है, तो यह मापता है कि फंड के उतार-चढ़ाव या बेंचमार्क इंडेक्स (जैसे निफ्टी 50) की तुलना में इसकी वैल्यू में कितना उतार-चढ़ाव होता है. 1 बीटा का मतलब है फंड के मूवमेंट बेंचमार्क के मूवमेंट से मेल अकाउंट्स हैं. अगर बीटा 1 से अधिक है, तो फंड बेंचमार्क से अधिक अस्थिर होता है, और अगर यह 1 से कम है, तो यह कम उतार-चढ़ाव वाला होता है.
दूसरी ओर, आर-स्क्वेर्ड आपको बताता है कि फंड के मूवमेंट को बेंचमार्क द्वारा कितनी अच्छी तरह से समझाया जाता है. उच्च आर-स्कुएर्ड का अर्थ है, फंड का परफॉर्मेंस बेंचमार्क का करीब से पालन करता है, जबकि कम आर-स्कुएर्ड यह दर्शाता है कि फंड के परफॉर्मेंस को बेंचमार्क द्वारा अच्छी तरह से समझाया नहीं गया है.
इसके अलावा, यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि इन दो मेट्रिक्स का इस्तेमाल अक्सर एक साथ किया जाता है. उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि किसी फंड में उच्च बीटा (उच्च अस्थिरता दर्शाता है) है लेकिन कम आर-स्क्वेयर है. अब, यह सुझाव देता है कि फंड की अस्थिरता बेंचमार्क से संबंधित नहीं हो सकती है. इसका मतलब यह भी है कि केवल बीटा पर निर्भर रहना भ्रामक हो सकता है.
इसलिए, आर-स्क्वेर्ड और बीटा दोनों को देखकर, इन्वेस्टर को इस बात की स्पष्ट जानकारी मिलती है कि फंड अपने बेंचमार्क के संबंध में कैसे प्रदर्शन करता है. अंत में, यह बेहतर सूचित निर्णय लेने में मदद करता है.
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R-स्कुएर्ड की सीमाएं
आर-स्क्वेर्ड कोएफिशिएंट उस डिग्री का आकलन करने के लिए एक मेट्रिक प्रदान करता है जिसके लिए एक आश्रित वेरिएबल में वेरिएशन को स्वतंत्र वेरिएबल द्वारा समझाया जा सकता है. लेकिन, यह मॉडल की क्वालिटी या डेटा या भविष्यवाणी में पूर्वाग्रह की उपस्थिति को आनुवंशिक रूप से नहीं दर्शाता है.
मॉडल की विश्वसनीयता या चुने गए रिग्रेशन विश्लेषण की उपयुक्तता निर्धारित करने के लिए अकेले उच्च या कम आर-स्कॉयर्ड वैल्यू अपर्याप्त है. एक सुविनिर्दिष्ट मॉडल कम R-स्क्वेयर प्रदर्शित कर सकता है, जबकि खराब फिटेड मॉडल उच्च R-स्क्वेर्ड प्रदर्शित कर सकता है. परिणामस्वरूप, रिग्रेशन मॉडल की परफॉर्मेंस और वैधता का मूल्यांकन करते समय आर-क्वायर के अतिरिक्त कारकों पर विचार करना आवश्यक है.
प्रमुख टेकअवे
- आर-स्क्वेर्ड 0 से 100 तक का एक सांख्यिकीय उपाय है जो यह दर्शाता है कि म्यूचुअल फंड का परफॉर्मेंस अपने बेंचमार्क इंडेक्स के साथ कितनी करीब से मेल खाता है.
- उच्च आर-स्क्वेर्ड (100 से अधिक) फंड के परफॉर्मेंस को बेंचमार्क इंडेक्स को लगभग दर्शाता है.
- कम R-स्कुअर्ड से पता चलता है कि फंड के उतार-चढ़ाव बेंचमार्क की गतिविधियों से कम प्रभावित होते हैं.
- R-स्कुएर्ड को समझने से निवेशकों को यह आकलन करने में मदद मिलती है कि बेंचमार्क के बाद निष्क्रिय रूप से फंड को कैसे मैनेज किया जाता है.
- R-स्क्वायरड फंड की परफॉर्मेंस को प्रभावित करने वाले सभी कारकों के लिए नहीं है. निवेश निर्णय लेने से पहले एक्सपेंस रेशियो और निवेश फिलॉसॉफी जैसे अन्य पहलुओं पर विचार करें.
निष्कर्ष
R-स्क्वायरड केवल कई कारकों में से एक है जिसे आपको निवेश का मूल्यांकन करने के लिए ध्यान में रखना चाहिए. क्योंकि मेट्रिक एसेट या उसके व्यापक मार्केट से संबंधित जोखिम की परफॉर्मेंस को नहीं मापता है, इसलिए आपको एसेट के बीटा, स्टैंडर्ड डेविएशन और उतार-चढ़ाव जैसे अन्य पहलुओं को भी ध्यान में रखना होगा. फिर आप अधिक सोच-समझकर निर्णय ले सकते हैं.
आवश्यक विश्लेषण और उस फंड की पहचान करने के बाद, आप बजाज फिनसर्व म्यूचुअल फंड प्लेटफॉर्म पर जा सकते हैं और अपनी लंपसम राशि या SIP निवेश शुरू कर सकते हैं. चुनने के लिए उपलब्ध 1,000 से अधिक फंड के साथ, आप अपने जोखिम प्राथमिकताओं और फाइनेंशियल लक्ष्यों के अनुरूप फंड खोजने के लिए बाध्य हैं.
