資金
跟踪誤差還是 R2？
假設我有基金 A 和基金 B，它們都旨在追踪標準普爾 500 指數。我想比較他們在一段時間內的表現，看看誰在跟踪指數方面做得更好。我應該計算兩個基金與其指數相比的跟踪誤差的標準偏差，還是執行以指數回報作為自變數、基金回報作為因變數的線性回歸，並查看兩個回歸的 R2 以查看回報多少指數能否解釋基金的收益？
嗨：以最壞的情況為例，一隻基金每月下跌 15 個基點（相對於指數），而另一隻基金在下個月上漲 1 個基點和下跌 1 個基點之間來回翻轉。那麼第二個基金的跟踪誤差標準差將遠大於第一個基金，但您顯然更喜歡它。所以，我認為一些 MSE 類型的統計數據會更有用。這樣你也能捕捉到偏見。不可避免地，使用某種基金回報對指數回報的回歸方法應該類似於 MSE 方法。例如，如果基金和指數的經驗平均值相同，那麼回歸的 R2 將等價於（嗯，它的某個函式）跟踪誤差的標準差。但是，一般來說，經驗手段不同，這就是為什麼經驗 MSE 可能是更好的方法。其他人可能出於其他原因更喜歡回歸方法，所以可能沒有一個答案？