Ce este corelația?
Corelația, în industriile de finanțe și investiții, este o statistică care măsoară gradul în care două titluri se mișcă unul față de celălalt. Corelațiile sunt utilizate în gestionarea avansată a portofoliului, calculate ca coeficient de corelație, care are o valoare care trebuie să se încadreze între -1, 0 și +1, 0.
Corelația nu implică cauzalitate!
Formula de corelare este
R = ∑ (X − X) 2 (Y − Y) 2 ∑ (X − X) (Y − Y) unde: r = coeficientul de corelațieX = media observațiilor variabilei XY = media observațiilor a variabilei Y
Corelație
Explicarea corelației
O corelație pozitivă perfectă înseamnă că coeficientul de corelație este exact 1. Aceasta implică faptul că, pe măsură ce o securitate se deplasează, în sus sau în jos, cealaltă securitate se deplasează în pauză, în aceeași direcție. O corelație negativă perfectă înseamnă că două active se mișcă în direcții opuse, în timp ce o corelație zero nu implică nicio relație.
De exemplu, fondurile mutuale cu capacități mari au, în general, o corelație pozitivă mare cu indicele Standard and Poor's (S&P) 500 - foarte aproape de 1. Stocurile cu capacități mici au o corelație pozitivă cu același indice, dar nu este la fel de mare - în general în jur de 0, 8.
Cu toate acestea, prețurile de opțiune și prețurile stocurilor subiacente vor avea o corelație negativă. Pe măsură ce prețul acțiunilor crește, prețurile la opțiunea de vânzare scad. Aceasta este o corelație negativă directă și de mare magnitudine.
Cheie de luat cu cheie
- Corelația este o statistică care măsoară gradul în care două variabile se mișcă unul față de celălalt. În finanțare, corelația poate măsura mișcarea unui stoc cu cea a unui indice de referință, cum ar fi asocierea Beta.Correlație, dar nu vă spun dacă x cauzează y sau invers, sau dacă asocierea este cauzată de un al treilea factor (poate nevăzut).
Exemplu de corelare
Managerii de investiții, comercianții și analiștii consideră că este foarte important să se calculeze corelația, deoarece beneficiile de reducere a riscurilor ale diversificării se bazează pe această statistică. Fișele de calcul și software-ul financiar pot calcula rapid valoarea corelației.
Ca un exemplu ipotetic, presupunem că un analist trebuie să calculeze corelația pentru următoarele două seturi de date:
X: (41, 19, 23, 40, 55, 57, 33)
Y: (94, 60, 74, 71, 82, 76, 61)
Există trei etape implicate în găsirea corelației. Prima este să adăugați toate valorile X pentru a găsi SUM (X), adăugați toate valorile Y pentru a finanța SUM (Y) și multiplicați fiecare valoare X cu valoarea Y corespunzătoare și sumați-le pentru a găsi SUM (X, Y):
SUM (X) = (41 + 19 + 23 + 40 + 55 + 57 + 33) = 268
SUM (Y) = (94 + 60 + 74 + 71 + 82 + 76 + 61) = 518
SUM (X, Y) = (41 x 94) + (19 x 60) + (23 x 74) +… (33 x 61) = 20.391
Următorul pas este să luăm fiecare valoare X, să o pătrundem și să însumăm toate aceste valori pentru a găsi SUM (x ^ 2). Același lucru trebuie făcut și pentru valorile Y:
SUM (X ^ 2) = (41 ^ 2) + (19 ^ 2) + (23 ^ 2) +… (33 ^ 2) = 11, 534
SUM (Y ^ 2) = (94 ^ 2) + (60 ^ 2) + (74 ^ 2) +… (61 ^ 2) = 39, 174
Observând că există șapte observații, n, următoarea formulă poate fi utilizată pentru a găsi coeficientul de corelație, r:
r = (n × SUM (X) 2) × (n × SUM (Y2) -suma (Y) 2) n × (SUM (X, Y) - (sumă (X) x (sumă (Y)))
În acest exemplu, corelația ar fi:
r = (7 x 20.391 - (268 x 518) / SquareRoot ((7 x 11.534 - 268 ^ 2) x (7 x 39.174 - 518 ^ 2)) = 3.913 / 7.248, 4 = 0, 54
