Korelacijski koeficient
Korekcijski koeficient je statistični ukrep, ki izračuna moč razmerja med relativnimi premiki dveh spremenljivk. Vrednosti se gibljejo med -1, 0 in 1, 0. Izračunano število večje od 1, 0 ali manj kot -1, 0 pomeni, da je pri merjenju korelacije prišlo do napake. Korelacija -1, 0 kaže popolno negativno korelacijo, medtem ko korelacija 1, 0 kaže popolno pozitivno korelacijo. Korelacija 0, 0 ne kaže povezave med gibanjem obeh spremenljivk.
Korelacijska statistika se lahko uporablja pri financah in naložbah. Na primer, koeficient korelacije bi lahko izračunali za določitev stopnje korelacije med ceno surove nafte in ceno delnice podjetja, ki proizvaja nafto, kot je Exxon Mobil Corporation. Ker naftne družbe z rastjo cen nafte pridobivajo večji dobiček, je povezava med tema dvema spremenljivkama zelo pozitivna.
1:25Korelacijski koeficient
Razumevanje koeficienta korelacije
Obstaja več vrst korelacijskih koeficientov, toda najpogostejši je Pearsonova korelacija ( r ). Ta meri moč in smer linearnega razmerja med dvema spremenljivkama. Ne more zajeti nelinearnih razmerij med dvema spremenljivkama in ne more razlikovati med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami.
Vrednost natančno 1, 0 pomeni, da obstaja popoln pozitiven odnos med obema spremenljivkama. Za pozitiven porast ene spremenljivke je pozitiven tudi porast druge spremenljivke. Vrednost -1, 0 pomeni popolno negativno razmerje med obema spremenljivkama. To kaže, da se spremenljivke premikajo v nasprotnih smereh - za pozitivno povečanje ene spremenljivke je zmanjšanje druge spremenljivke. Če je korelacija med dvema spremenljivkama 0, med njimi ni nobene zveze.
Moč razmerja se v stopnji razlikuje glede na vrednost koeficienta korelacije. Na primer, vrednost 0, 2 kaže, da med dvema spremenljivkama obstaja pozitivna korelacija, vendar je šibka in verjetno nepomembna. Strokovnjaki menijo, da so korelacije pomembne, dokler vrednost ne presega vsaj 0, 8. Vendar bi korelacijski koeficient z absolutno vrednostjo 0, 9 ali več pomenil zelo močno razmerje.
Vlagatelji lahko uporabijo spremembe v korelacijski statistiki, da ugotovijo nove trende na finančnih trgih, gospodarstvu in cenah delnic.
Ključni odvzemi
- Korekcijski koeficienti se uporabljajo za merjenje jakosti razmerja med dvema spremenljivkama.
- Pearsonova korelacija je tista, ki se najpogosteje uporablja v statistiki. Ta meri moč in smer linearnega razmerja med dvema spremenljivkama.
- Vrednosti se vedno gibljejo med -1 (močno negativno razmerje) in +1 (močno pozitivno razmerje). Vrednosti na ali blizu nič pomenijo šibek odnos ali brez njega.
- Vrednosti korelacijskega koeficienta, manjše od +0, 8 ali večje od -0, 8, se ne štejejo za pomembne.
Korelacijska statistika in naložbe
Povezava med dvema spremenljivkama je še posebej koristna pri vlaganju na finančne trge. Primerjava lahko na primer pomaga pri določanju uspešnosti vzajemnega sklada glede na njegov referenčni indeks ali drug sklad ali razred sredstev. Z dodajanjem nizkega ali negativno koreliranega vzajemnega sklada obstoječemu portfelju vlagatelj pridobi prednosti diverzifikacije.
Z drugimi besedami, vlagatelji lahko uporabijo negativno povezana sredstva ali vrednostne papirje za varovanje svojega portfelja in zmanjšanje tržnega tveganja zaradi nestanovitnosti ali divjih nihanj cen. Številni vlagatelji varujejo cenovno tveganje portfelja, kar dejansko zmanjšuje morebitne kapitalske dobičke ali izgube, ker želijo dividendni dohodek ali donos iz delnic ali vrednostnega papirja.
Korelacijska statistika tudi omogoča vlagateljem, da ugotovijo, kdaj se korelacija med dvema spremenljivkama spremeni. Na primer, bančne zaloge imajo običajno zelo pozitivno korelacijo z obrestnimi merami, saj se posojilne mere pogosto izračunajo na podlagi tržnih obrestnih mer. Če cene delnic banke padajo, medtem ko obrestne mere rastejo, lahko vlagatelji zberejo, da se je nekaj premaknilo. Če cene delnic podobnih bank v tem sektorju tudi naraščajo, lahko vlagatelji sklepajo, da upadajoče bančne zaloge niso posledica obrestnih mer. Namesto tega se slabo uspešna banka verjetno ukvarja z notranjim, temeljnim vprašanjem.
Enačba korelacijske koeficienta
Za izračun korelacije Pearsonovega produkta in trenutka je treba najprej določiti kovarenco obeh zadevnih spremenljivk. Nato je treba izračunati standardni odklon vsake spremenljivke. Korelacijski koeficient se določi tako, da se kovariance deli z enačbo standardnih odstopanj obeh spremenljivk.
ρxy = Cov (x, y) σxσywhere: ρxy = Pearsonov korelacijski koeficient produkta-trenutkaCov (x, y) = Kovarijacija spremenljivk x in yσx = Standardni odklon xσy = Standardni odklon y \ start {poravnano} & \ rho_ { xy} = \ frac {\ text {Cov} (x, y)} {\ sigma_x \ sigma_y} \\ & \ textbf {kjer:} \\ & \ rho_ {xy} = \ besedilo {Pearsonov korelacijski koeficient izdelka-trenutka } \\ & \ text {Cov} (x, y) = \ text {Kovarijacija spremenljivk} x \ text {in} y \\ & \ sigma_x = \ text {Standardni odklon} x \\ & \ sigma_y = \ besedilo {standardni odklon} y \\ \ konec {poravnano} ρxy = σx σy Cov (x, y), kjer je: ρxy = koeficient korelacije Pearsonovega produkta in trenutkaCov (x, y) = kovarijacija spremenljivk x in yσx = standardni odklon xσy = standardni odklon y
Standardni odklon je merilo razpršenosti podatkov od njegovega povprečja. Kovariacija je merilo, kako se dve spremenljivki spreminjata skupaj, vendar je njena velikost neomejena, zato jo je težko razlagati. Z deljenjem kovariance na produkt obeh standardnih odstopanj lahko izračunamo normalizirano različico statistike. To je koeficient korelacije.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.