Isi kandungan
- Memahami Korelasi
- Mengira ρ
- Korelasi Positif
- Korelasi Negatif
- Garisan bawah
Koefisien korelasi (ρ) adalah ukuran yang menentukan sejauh mana dua pergerakan pembolehubah dikaitkan. Koefisien korelasi yang paling biasa, yang dihasilkan oleh korelasi momen produk Pearson, boleh digunakan untuk mengukur hubungan linear antara dua pembolehubah. Walau bagaimanapun, dalam hubungan bukan linear, pekali korelasi ini tidak boleh selalu menjadi ukuran pergantungan yang sesuai.
Takeaways Utama
- Koefisien korelasi digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua pembolehubah. Hubungan korelasi adalah hubungan antara dua pembolehubah di mana kedua pembolehubah bergerak seiring-iaitu, dalam arah yang sama. Hubungan korelasi atau korelasi negatif adalah hubungan antara dua pembolehubah di mana mereka bergerak ke arah yang bertentangan. Hubungan negatif adalah konsep utama dalam pembinaan portfolio, kerana ia membolehkan penciptaan portfolio pelbagai yang dapat bertahan dengan volatiliti portfolio dan pulangan yang lancar.
Memahami Korelasi
Julat nilai untuk pekali korelasi ialah -1.0 hingga 1.0. Dalam erti kata lain, nilai tidak boleh melebihi 1.0 atau kurang daripada -1.0 di mana korelasi -1, 0 menunjukkan korelasi negatif yang sempurna, dan korelasi 1.0 menunjukkan korelasi positif yang sempurna. Bila-bila masa pekali korelasi, dilambangkan sebagai r, lebih besar daripada sifar, itu hubungan yang positif. Sebaliknya, pada bila-bila masa nilai kurang daripada sifar, ia adalah hubungan negatif. Nilai sifar menunjukkan bahawa tiada hubungan antara dua pembolehubah.
Korelasi antara pembolehubah tidak (semestinya) menyiratkan sebab.
Di pasaran kewangan, pekali korelasi digunakan untuk mengukur korelasi antara dua sekuriti. Apabila dua saham, sebagai contoh, bergerak ke arah yang sama, pekali korelasi adalah positif. Sebaliknya, apabila dua stok bergerak ke arah yang bertentangan, pekali korelasi adalah negatif.
- Jika pekali korelasi dua pembolehubah adalah sifar, ia menandakan bahawa tiada hubungan linear antara pembolehubah. Walau bagaimanapun, ini hanya untuk hubungan linear; terdapat kemungkinan bahawa pembolehubah mempunyai hubungan curvilinear yang kuat. Apabila nilai ρ hampir kepada sifar, secara amnya di antara -0.1 dan +0.1, pembolehubah dikatakan tidak mempunyai hubungan linear atau hubungan linear yang sangat lemah . Contohnya, katakan harga kopi dan komputer diperhatikan dan didapati mempunyai korelasi +.0008; ini bermakna bahawa tiada korelasi, atau hubungan, antara kedua-dua pembolehubah.
Mengira ρ
Untuk mengira korelasi, seseorang mesti terlebih dahulu menentukan kovarians dua pembolehubah yang berkenaan. Seterusnya, seseorang mesti mengira sisihan piawai setiap pembolehubah. Pekali korelasi ditentukan dengan membahagikan kovarians dengan hasil daripada kedua-dua penyelarasan piawai.
Penyimpangan piawai adalah ukuran penyebaran data dari purata. Kovarians adalah ukuran bagaimana dua pembolehubah berubah bersama, tetapi magnitudnya tidak terbatas, jadi sukar untuk mentafsir. Dengan membahagikan kovarians dengan hasil daripada dua penyimpangan piawai, seseorang dapat mengira versi yang dinormalisasikan dari statistik. Ini adalah koefisien korelasi.
Ku Korelasi = ρ = σX σY cov (X, Y)
Korelasi Positif
Hubungan positif, apabila koefisien korelasi lebih besar dari 0, menandakan bahawa kedua-dua pemboleh ubah bergerak ke arah yang sama atau berkorelasi. Apabila ρ ialah +1, ia menandakan bahawa kedua-dua pembolehubah yang dibandingkan mempunyai hubungan positif yang sempurna; apabila satu pembolehubah bergerak lebih tinggi atau lebih rendah, pembolehubah lain bergerak ke arah yang sama dengan magnitud yang sama.
Semakin dekat nilai ρ ialah +1, semakin kuat hubungan linear. Contohnya, katakan nilai harga minyak secara langsung berkaitan dengan harga tiket pesawat, dengan pekali korelasi +0.8. Hubungan antara harga minyak dan tambang penerbangan mempunyai korelasi positif yang sangat kuat sejak nilai itu hampir kepada +1. Oleh itu, jika harga minyak berkurangan, tambang penerbangan terus mengikuti. Sekiranya harga minyak bertambah, begitu juga dengan harga tiket pesawat.
Dalam carta di bawah, kami membandingkan salah satu bank AS terbesar JPMorgan Chase & Co. (JPM) dengan SPFR ETF Pilih Kewangan (XLF). Seperti yang anda boleh bayangkan JP Morgan sepatutnya mempunyai korelasi positif kepada industri perbankan secara keseluruhan.
Kita dapat melihat pekali korelasi (bahagian bawah carta) pada saat ini di.7919, yang hampir menandakan hubungan positif yang kuat. Bacaan di atas.50 biasanya memberi isyarat kepada korelasi positif yang kuat.
Lihat Perdagangan
Memahami korelasi antara dua stok atau stok dan industrinya boleh membantu pelabur mengukur bagaimana stok perdagangan berbanding dengan rakan sebayanya. Semua jenis sekuriti, termasuk bon, sektor dan ETF boleh dibandingkan dengan pekali korelasi.
Korelasi Negatif
Korelasi negatif (songsang) berlaku apabila pekali korelasi kurang daripada 0 dan menunjukkan bahawa kedua-dua pembolehubah bergerak ke arah yang bertentangan. Ringkasnya, sebarang bacaan antara 0 dan -1 bermakna kedua-dua sekuriti bergerak dalam arah yang bertentangan. Apabila ρ adalah -1, perhubungan dikatakan berkorelasi dengan sempurna; Pendek kata, jika satu pemboleh ubah bertambah, pembolehubah lain berkurang dengan magnitud yang sama, dan sebaliknya. Walau bagaimanapun, sejauh mana dua sekuriti bersekutu secara negatif mungkin berbeza-beza dari masa ke masa dan hampir tidak pernah sama sekali berkorelasi, sepanjang masa.
Contohnya, katakanlah kajian dilakukan untuk menilai hubungan antara suhu luar dan bil pemanas. Kajian ini menyimpulkan bahawa terdapat kaitan negatif antara harga bil pemanasan dan suhu luar. Pekali korelasi dikira menjadi -0.96. Ini korelasi negatif yang kuat menandakan bahawa apabila suhu berkurangan di luar, harga bil pemanasan meningkat dan sebaliknya.
Ketika datang untuk melabur, korelasi negatif tidak semestinya bermakna sekuriti harus dielakkan. Pekali korelasi dapat membantu pelabur mempelbagaikan portfolio mereka dengan memasukkan campuran pelaburan yang mempunyai korelasi negatif atau rendah ke pasaran saham. Ringkasnya, apabila mengurangkan risiko turun naik dalam portfolio, kadang-kadang bertentangan menarik.
Sebagai contoh, andaikan anda mempunyai portfolio seimbang bernilai $ 100, 000 yang dilaburkan 60% dalam stok dan 40% dalam bon. Dalam satu tahun prestasi ekonomi yang kukuh, komponen saham portfolio anda mungkin menjana pulangan sebanyak 12%, sementara komponen bon boleh kembali -2% kerana kadar faedah berada pada trend yang meningkat. Oleh itu, pulangan keseluruhan portfolio anda ialah 6.4% ((12% x 0.6) + (-2% x 0.4). Pada tahun berikutnya, apabila ekonomi melambatkan dengan ketara dan kadar faedah diturunkan, portfolio saham anda mungkin menghasilkan -5 % sementara portfolio bon anda boleh kembali 8%, memberikan pulangan portfolio keseluruhan sebanyak 0.2%.
Bagaimana jika, bukan portfolio seimbang, portfolio anda adalah 100% ekuiti? Dengan menggunakan andaian pulangan yang sama, portfolio semua ekuiti anda akan mendapat pulangan sebanyak 12% pada tahun pertama dan -5% pada tahun kedua, yang lebih tidak menentu daripada pulangan portfolio seimbang sebanyak 6.4% dan 0.2%.
Garisan bawah
Pekali korelasi boleh membantu dalam menentukan hubungan antara pelaburan anda dan pasaran keseluruhan atau sekuriti lain.
Statistik jenis ini berguna dalam banyak cara dalam kewangan. Contohnya, dapat membantu menentukan sejauh mana kebolehan dana bersama dibandingkan indeks penanda arasnya, atau ia boleh digunakan untuk menentukan bagaimana kebiasaannya berurusan dengan dana atau kelas aset lain. Dengan menambahkan dana bersama yang rendah atau negatif kepada portfolio yang sedia ada, manfaat kepelbagaian diperolehi.
