Multicolinearidade
Multicolinearidade é a ocorrência de altas intercorrelações entre variáveis independentes em um modelo de regressão múltipla. A multicolinearidade pode levar a resultados distorcidos ou enganosos quando um pesquisador ou analista tenta determinar até que ponto cada variável independente pode ser usada com mais eficiência para prever ou entender a variável dependente em um modelo estatístico. Em geral, a multicolinearidade pode levar a intervalos de confiança mais amplos e valores de probabilidade menos confiáveis (valores de P) para as variáveis independentes.
REPARTIÇÃO Multicolinearidade
Os analistas estatísticos usam vários modelos de regressão para prever o valor de uma variável dependente especificada com base nos valores de duas ou mais variáveis independentes. A variável dependente às vezes é chamada de variável de resultado, destino ou critério. A multicolinearidade em um modelo de regressão múltipla indica que variáveis independentes colineares estão relacionadas de alguma maneira, embora o relacionamento possa ou não ser casual.
Uma das maneiras mais comuns de eliminar o problema da multicolinearidade em um estudo é primeiro identificar variáveis independentes colineares e depois remover todas, exceto uma. Também é possível eliminar a multicolinearidade combinando duas ou mais variáveis colineares em uma única variável. A análise estatística pode então ser realizada para estudar a relação entre a variável dependente especificada e apenas uma única variável independente.
Multicolinearidade no investimento
Para investir, a multicolinearidade é uma consideração comum ao executar uma análise técnica para prever movimentos futuros prováveis de preços de um título, como um futuro de ações ou mercadorias. Os analistas de mercado desejam evitar o uso de indicadores técnicos que são colineares, pois são baseados em dados muito semelhantes ou relacionados; eles tendem a revelar previsões semelhantes em relação à variável dependente do movimento dos preços. Em vez disso, eles desejam realizar uma análise de mercado com base em variáveis independentes marcadamente diferentes que se referem a vários indicadores técnicos para garantir que analisem o mercado a partir de diferentes pontos de vista analíticos independentes.
O notável analista técnico John Bollinger, criador do indicador Bollinger Bands, observa que "uma regra fundamental para o uso bem-sucedido da análise técnica exige evitar a multicolinearidade entre os indicadores".
Para evitar o problema da multicolinearidade, os analistas evitam usar dois ou mais indicadores técnicos do mesmo tipo. Em vez disso, eles analisam uma segurança usando um tipo de indicador, como um indicador de momento, e depois fazem análises separadas usando um tipo diferente de indicador, como um indicador de tendência. Um exemplo de um potencial problema de multicolinearidade é a realização de análises técnicas usando apenas indicadores semelhantes, como estocásticos, o índice de força relativa (RSI) e Williams% R, que são indicadores de momento que dependem de entradas semelhantes e provavelmente produzem resultados semelhantes. resultados.
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