Шта је корелација?
Корелација у финансијској и инвестиционој индустрији је статистика која мери степен померања двеју хартија од вредности у односу једна на другу. Корелације се користе у напредном управљању портфељем, рачунајући се као коефицијент корелације, који има вредност која мора бити између -1, 0 и +1, 0.
Корелација не подразумева узрочност!
Формула за корелацију је
Сігналы абмеркавання Р = ∑ (Кс − Кс) 2 (И − И) 2 ∑ (Кс − Кс) (И − И) где је: р = коефицијент корелацијеКс = просек опажања променљиве КСИ = просек опажања променљиве И
Корелација
Објашњење корелације
Савршена позитивна корелација значи да је коефицијент корелације тачно 1. То подразумева да се једна безбедност креће, горе или доле, друга безбедност креће се у истој смеру. Савршена негативна корелација значи да се два средства крећу у супротним смеровима, док нулта корелација не подразумева никакав однос.
На пример, узајамни фондови са великим капиталом обично имају високу позитивну корелацију са Стандардом и Поор'с (С&П) 500 индексом - врло близу 1. Акције малог капитала имају позитивну корелацију са истим индексом, али није тако висока - углавном око 0, 8.
Међутим, цене опција и њихове основне цене акција имају негативну корелацију. Како се цене акција повећавају, цене опционих опција опадају. Ово је директна и негативна корелација велике величине.
Кључне Такеаваис
- Корелација је статистика која мери степен кретања две променљиве у односу једна на другу. У финансијама, корелација може да мери кретање акција са референтним индексом, као што је удружење Бета.Коррелационе мере, али не реците да ли к узрокује и или обрнуто или ако је асоцијација изазвана неким трећим (можда невидљивим) фактором.
Пример корелације
Менаџери инвестиција, трговци и аналитичари сматрају да је веома важно израчунати корелацију, јер користи диверзификације смањења ризика ослањају се на ову статистику. Финансијске прорачунске таблице и софтвер могу брзо израчунати вредност корелације.
Као хипотетички пример, претпоставимо да аналитичар мора израчунати корелацију за следећа два скупа података:
Кс: (41, 19, 23, 40, 55, 57, 33)
И: (94, 60, 74, 71, 82, 76, 61)
У проналажењу корелације налазе се три корака. Први је збрајање свих Кс вредности ради проналажења СУМ (Кс), сабирање свих вредности И за финансирање СУМ (И) и умножавање сваке Кс вредности са одговарајућом И вредности и збрајање за проналазак СУМ (Кс, И):
СУМ (Кс) = (41 + 19 + 23 + 40 + 55 + 57 + 33) = 268
СУМ (И) = (94 + 60 + 74 + 71 + 82 + 76 + 61) = 518
СУМ (Кс, И) = (41 к 94) + (19 к 60) + (23 к 74) +… (33 к 61) = 20.391
Следећи корак је узимање сваке вредности Кс, квадратни и збрајање свих ових вредности да бисте пронашли СУМ (к ^ 2). Исто се мора учинити за И вредности:
СУМ (Кс ^ 2) = (41 ^ 2) + (19 ^ 2) + (23 ^ 2) +… (33 ^ 2) = 11, 534
СУМ (И ^ 2) = (94 ^ 2) + (60 ^ 2) + (74 ^ 2) +… (61 ^ 2) = 39, 174
Примећујући да постоји седам запажања, н, следећа формула се може користити за проналажење коефицијента корелације, р:
Сігналы абмеркавання Р = (н × СУМ (Кс) 2) × (н × СУМ (И2) -СУМ (И) 2) н × (СУМ (Кс, И) - (СУМ (Кс) × (СУМ (И)))
У овом примеру би корелација била:
р = (7 к 20, 391 - (268 к 518) / СкуареРоот ((7 к 11, 534 - 268 ^ 2) к (7 к 39, 174 - 518 ^ 2)) = 3, 913 / 7, 248.4 = 0, 54
