Ang mga namumuhunan ay gumagamit ng mga modelo ng paggalaw ng mga presyo ng pag-aari upang mahulaan kung saan ang presyo ng isang pamumuhunan ay sa anumang oras. Ang mga pamamaraan na ginagamit upang gawin ang mga hula na ito ay bahagi ng isang patlang sa mga istatistika na kilala bilang pagsusuri ng pagbabalik. Ang pagkalkula ng tira pagkakaiba ng isang hanay ng mga halaga ay isang tool sa pagtatasa ng pagbabalik na sumusukat kung gaano tumpak ang mga hula ng modelo na tumutugma sa mga aktwal na halaga.
Linya ng Pagbabalik
Ang linya ng pagbabalik nagpapakita kung paano nagbago ang halaga ng asset dahil sa mga pagbabago sa iba't ibang mga variable. Kilala rin bilang isang trend line, ang linya ng pagbabalik ay nagpapakita ng "trend" ng presyo ng asset. Ang linya ng pagbabalik ay kinakatawan ng isang linear equation:
Y = a + bX
kung saan ang "Y" ay ang halaga ng pag-aari, "a" ay isang pare-pareho, "b" ay isang multiplier at "X" ay isang variable na may kaugnayan sa halaga ng asset.
Halimbawa, kung hinuhulaan ng modelo na ang isang isang silid-tulugan na bahay ay nagbebenta ng $ 300,000, ang isang dalawang silid-tulugan na bahay ay nagbebenta ng $ 400,000, at ang isang tatlong-silid na bahay ay nagbebenta ng $ 500,000, ang linya ng pagbabalik ay magiging ganito:
Y = 200,000 + 100,000X
kung saan ang "Y" ay ang presyo ng nagbebenta ng bahay at ang "X" ay ang bilang ng mga silid-tulugan.
Y = 200,000 + 100,000 (1) = 300,000
Y = 200,000 + 100,000 (2) = 400,000
Y = 200,000 + 100,000 (3) = 500,000
Scatterplot
A scatterplot nagpapakita ng mga punto na kumakatawan sa aktwal na mga ugnayan sa pagitan ng halaga ng asset at ang variable. Ang terminong "scatterplot" ay mula sa katotohanan na, kapag ang mga puntong ito ay naka-plot sa isang graph, ang mga ito ay lumilitaw na "nakakalat" sa paligid, sa halip na ganap na nakahiga sa linya ng pagbabalik. Gamit ang halimbawa sa itaas, maaari kaming magkaroon ng scatterplot sa mga puntong ito ng data:
Point 1: 1BR na ibinebenta para sa $ 288,000
Point 2: 1BR na ibinebenta para sa $ 315,000
Point 3: 2BR na ibinebenta para sa $ 395,000
Point 4: 2BR na ibinebenta para sa $ 410,000
Point 5: 3BR na ibinebenta para sa $ 492,000
Ang Point 6: 3BR ay naibenta para sa $ 507,000
Pagkalipas ng Pagkalkula ng Pagkakaiba
Ang pagkalkula ng tira ng pagkakaiba ay nagsisimula sa kabuuan ng mga parisukat ng mga pagkakaiba sa pagitan ng halaga ng asset sa linya ng pagbabalik at ang bawat kaukulang halaga ng asset sa scatterplot.
Ang mga parisukat ng mga pagkakaiba ay ipinapakita dito:
Point 1: $ 288,000 - $ 300,000 = (- $ 12,000); (-12,000)2 = 144,000,000
Point 2: $ 315,000 - $ 300,000 = (+ $ 15,000); (+15,000)2 = 225,000,000
Point 3: $ 395,000 - $ 400,000 = (- $ 5,000); (-5,000)2 = 25,000,000
Point 4: $ 410,000 - $ 400,000 = (+ $ 10,000); (+10,000)2 = 100,000,000
Point 5: $ 492,000 - $ 500,000 = (- $ 8,000); (-8,000)2 = 64,000,000
Point 6: $ 507,000 - $ 500,000 = (+ $ 7,000); (+7,000)2 = 49,000,000
Ang kabuuan ng mga parisukat = 607,000,000
Ang natitirang pagkakaiba ay matatagpuan sa pamamagitan ng pagkuha ng kabuuan ng mga parisukat at paghati nito sa pamamagitan ng (n-2), kung saan ang "n" ay ang bilang ng mga punto ng data sa scatterplot.
RV = 607,000,000 / (6-2) = 607,000,000 / 4 = 151,750,000.
Mga Paggamit para sa Residual Variance
Habang ang bawat punto sa scatterplot ay hindi magkakasunod sa linya ng pagbabalik, ang isang matatag na modelo ay magkakaroon ng mga scatterplot point sa isang regular na pamamahagi sa paligid ng linya ng pagbabalik. Ang natitirang pagkakaiba ay kilala rin bilang "pagkakaiba ng pagkakamali." Ang isang mataas na natitirang pagkakaiba ay nagpapakita na ang linya ng pagbabalik sa orihinal na modelo ay maaaring mali. Maaaring ipakita ng ilang mga pag-andar ng spreadsheet ang proseso sa likod ng paglikha ng linya ng pagbabalik na mas malapit sa data ng scatterplot.
