Корреляция отрицательная что значит
Корреляция и коэффициент корреляции
Корреляция — степень связи между 2-мя или несколькими независимыми явлениями.
Корреляция бывает положительной и отрицательной.
Положительная корреляция (прямая) возникает при одновременном изменении 2-х переменных величин в одинаковых направлениях (в положительном или отрицательном). Например, взаимосвязь между количеством пользователей, приходящих на сайт из поисковой выдачи и нагрузкой на сервер: чем больше пользователей, тем больше нагрузка.
Корреляция отрицательна (обратная), если изменение одной величины приводит противоположному изменению другой. Например, с увеличением налоговой нагрузки на компании уменьшается их прибыль. Чем больше налогов, тем меньше денег на развитие.
Типичные виды корреляции
Эффективность корреляции как статистического инструмента заключается в возможности выражения связи между двумя переменными при помощи коэффициента корреляции.
При значении КК равным 1, следует понимать, что при каждом изменении 1-й переменной происходит эквивалентное изменение 2-й переменной в том же направлении.
Положительная корреляция концентраций этанола в синовии и крови
Отрицательная корреляция между показателями результатов в беге на 100 м с барьерами и прыжками в длину
| Значение | Интерпретация |
| до 0,2 | Очень слабая |
| до 0,5 | Слабая |
| до 0,7 | Средняя |
| до 0,9 | Высокая |
| свыше 0,9 | Очень высокая корреляция |
Данный метод обработки статистической информации популярен в экономических, технических, социальных и других науках в виду простоты подсчета КК, простотой интерпретации результатов и отсутствия необходимости владения математикой на высоком уровне.
Корреляционная зависимость отражает только взаимосвязь между переменными и не говорит о причинно-следственных связях: положительная или отрицательная корреляция между 2-мя переменными не обязательно означает, что изменение одной переменной вызывает изменение другой.
Например, есть положительная корреляция между увеличением зарплаты менеджеров по продажам и качеством работы с клиентами (повышения качества обслуживания, работа с возражениями, знание положительных качеств продукта в сравнении с конкурентами) при соответствующей мотивации персонала. Увеличившийся объем продаж, а следовательно и зарплата менеджеров, вовсе не означает что менеджеры улучшили качество работы с клиентами. Вполне вероятно, что случайно поступили крупные заказы и были отгружены или отдел маркетинга увеличил рекламный бюджет или произошло еще что-то.
Возможно существует некая третья переменная, влияющая на причину наличия или отсутствия корреляции.
Коэффициент корреляции не рассчитывается:
Отрицательная корреляция
Одна переменная растет, другая падает
Что такое отрицательная корреляция?
Отрицательная корреляция — это взаимосвязь между двумя переменными, которые движутся в противоположных направлениях. Другими словами, когда переменная A увеличивается, переменная B уменьшается. Отрицательная корреляция также известна как обратная корреляция.
Примеры отрицательной, положительной и низкой корреляции
Теперь давайте посмотрим на график с идеальной положительной корреляцией. На графике ниже вы можете видеть, что если Акция Y выросла на 1,0%, Акция X выросла на 1,6%.
Наконец, давайте рассмотрим другой пример, на этот раз двух низко коррелированных активов. Как видите, точки сильно разбросаны, и ни одна из них не лежит на линии наилучшего соответствия. Для этих двух акций практически нет корреляции между доходностью Акции Y и доходностью Акции X. Эти две ценные бумаги движутся совершенно независимо друг от друга.
Преимущества отрицательно коррелированных активов в портфелях
Концепция отрицательной корреляции важна для инвесторов или аналитиков, которые рассматривают возможность добавления новых инвестиций в свой портфель. Когда рыночная неопределенность высока, общим соображением является перебалансировка портфелей путем замены некоторых ценных бумаг, имеющих положительную корреляцию, на те, которые имеют отрицательную корреляцию.
Движение портфеля компенсирует друг друга, снижая риск, а также доходность. После того, как неопределенность на рынке уменьшится, инвесторы могут начать закрывать офсетные позиции. Примером отрицательно коррелированных ценных бумаг может быть опцион на акции и пут на акции, стоимость которых растет по мере падения цены акции.
Отрицательный коэффициент
Примеры активов с отрицательной корреляцией
Вот несколько распространенных примеров отрицательной корреляции между активами:
Дополнительные ресурсы:
Спасибо за то, что прочитали руководство Finansistem по обратно пропорциональным активам в инвестициях и финансах. Чтобы продолжить обучение, Finansistem настоятельно рекомендует:
Отрицательная корреляция
Опубликовано 27.06.2021 · Обновлено 27.06.2021
Что такое Отрицательная корреляция?
Понимание отрицательной корреляции
Коэффициент корреляции (обычно обозначаемый буквами «r» или «R») можно определить с помощью регрессионного анализа. Квадрат коэффициента корреляции (обычно обозначаемый «R 2 » или R-квадрат ) представляет степень или степень, в которой дисперсия одной переменной связана с дисперсией второй переменной и обычно выражается в процентах. Например, если у портфеля и его эталона корреляция 0,9, значение R-квадрата будет 0,81. Интерпретация этого рисунка состоит в том, что 81% вариации портфеля (в данном случае зависимая переменная) связана с вариацией эталона (независимая переменная) или может быть объяснена ею.
Ключевые моменты
Важность отрицательной корреляции
Концепция отрицательной корреляции является ключевой при построении портфеля. Отрицательная корреляция между секторами или географическими регионами позволяет создавать диверсифицированные портфели, которые могут лучше противостоять волатильности рынка и сглаживать доходность портфеля в долгосрочной перспективе.
Рассмотрим долгосрочную отрицательную корреляцию между акциями и облигациями. Акции обычно превосходят облигации в периоды высоких экономических показателей, но по мере того, как экономика замедляется, а центральный банк снижает процентные ставки для стимулирования экономики, облигации могут превзойти акции.
Примеры отрицательной корреляции
Примеры отрицательной корреляции распространены в инвестиционном мире. Хорошо известный пример – отрицательная корреляция между ценами на сырую нефть и ценами на акции авиакомпаний. Топливо для реактивных двигателей, которое получают из сырой нефти, требует значительных затрат для авиакомпаний и оказывает значительное влияние на их прибыльность и прибыль. Если цена на сырую нефть вырастет, это может отрицательно сказаться на прибыли авиакомпаний и, следовательно, на цене их акций. Но если цена на сырую нефть снизится, это должно увеличить прибыль авиакомпаний и, следовательно, их стоимость акций.
Вот как существование этого явления может помочь в построении диверсифицированного портфеля.Поскольку энергетический сектор имеет значительный вес в большинстве фондовых индексов (энергетика составляет лишь около 2% от S&P 500, но, например, составляет около 10,6% от канадского индекса TSX Composite), многие инвесторы в значительной степени зависят от цен на сырую нефть, которые обычно довольно летучие.12 Поскольку энергетический сектор – по очевидным причинам – имеет положительную корреляцию с ценами на сырую нефть, вложение части своего портфеля в акции авиакомпаний обеспечит хеджирование от падения цен на нефть.
Следует отметить, что этот инвестиционный тезис может работать не всегда, поскольку типичная отрицательная корреляция между ценами на нефть и акциями авиакомпаний может иногда становиться положительной. Например, во время экономического бума цены на нефть и акции авиакомпаний могут расти; и наоборот, во время рецессии цены на нефть и акции авиакомпаний могут снижаться одновременно.
Когда отрицательная корреляция между двумя переменными нарушается, это может нанести ущерб инвестиционным портфелям. Например, в четвертом квартале 2018 года фондовые рынки США продемонстрировали худшие показатели за десятилетие, отчасти вызванные опасениями, что Федеральная резервная система продолжит повышать процентные ставки. Опасения по поводу повышения процентных ставок также сказались на облигациях, которые упали вместе с акциями, поскольку нормальная отрицательная корреляция между акциями и облигациями упала до самого низкого уровня за последние два десятилетия. В такие моменты инвесторы часто к своему огорчению обнаруживают, что им негде спрятаться.
Что означают положительный, отрицательный и нулевой коэффициенты корреляции?
Опубликовано 29.06.2021 · Обновлено 03.10.2021
Коэффициенты корреляции – это индикаторы силы линейной связи между двумя разными переменными x и y. Коэффициент линейной корреляции больше нуля указывает на положительную взаимосвязь. Значение меньше нуля означает отрицательную связь. Наконец, нулевое значение указывает на отсутствие связи между двумя переменными x и y. В этой статье объясняется значение коэффициента линейной корреляции для инвесторов, как рассчитать ковариацию для акций и как инвесторы могут использовать корреляцию для прогнозирования рынка.
Ключевые выводы:
Понимание корреляции
Коэффициент корреляции ( ρ ) – это мера, которая определяет степень, в которой связано движение двух разных переменных. Наиболее распространенный коэффициент корреляции, генерируемый корреляцией произведения-момента Пирсона, используется для измерения линейной связи между двумя переменными. Однако в нелинейной зависимости этот коэффициент корреляции не всегда может быть подходящей мерой зависимости.
Краткий обзор
При интерпретации корреляции важно помнить, что наличие корреляции между двумя переменными не означает, что одна вызывает другую.
Корреляция и финансовые рынки
На финансовых рынках коэффициент корреляции используется для измерения акции движутся в противоположных направлениях, коэффициент корреляции отрицательный.
Например, предположим, что цены на кофе и компьютеры наблюдаются и обнаруживают корреляцию +,0008. Это означает, что между двумя переменными нет корреляции или взаимосвязи.
Расчет ρ
Стандартное отклонение – это мера разброса данных от среднего значения. Ковариация – это мера того, как две переменные изменяются вместе. Однако его масштабы безграничны, поэтому его трудно интерпретировать. Нормализованная версия статистики вычисляется путем деления ковариации на произведение двух стандартных отклонений. Это коэффициент корреляции.
Положительное соотношение
Положительная корреляция – когда коэффициент корреляции больше 0 – означает, что обе переменные движутся в одном направлении. Когда ρ равно +1, это означает, что две сравниваемые переменные имеют идеальную положительную взаимосвязь; когда одна переменная движется выше или ниже, другая переменная движется в том же направлении с той же величиной.
Чем ближе значение ρ к +1, тем сильнее линейная зависимость. Например, предположим, что стоимость цен на нефть напрямую связана с ценами на авиабилеты с коэффициентом корреляции +0,95. Взаимосвязь между ценами на нефть и стоимостью авиабилетов имеет очень сильную положительную корреляцию, так как значение близко к +1. Таким образом, если цена на нефть снижается, цены на авиабилеты также уменьшаются, а если цена на нефть растет, то же самое происходит и с ценами на авиабилеты.
На приведенной ниже диаграмме мы сравниваем один из крупнейших банков США, JPMorgan Chase & Co. ( биржевым фондом Financial Select SPDR Exchange Traded Fund (ETF) (XLF ).1 Как вы понимаете, компания JPMorgan Chase & Co. должна иметь положительную корреляцию с банковской отраслью в целом. Мы видим, что коэффициент корреляции в настоящее время составляет 0,98, что свидетельствует о сильной положительной корреляции. Значение выше 0,50 обычно свидетельствует о положительной корреляции.
Понимание корреляции между двумя акциями (или одной акцией) и отраслью может помочь инвесторам оценить, как акции торгуются по сравнению с аналогами. Все типы ценных бумаг, включая облигации, сектора и ETF, можно сравнить с помощью коэффициента корреляции.
Отрицательная корреляция
Примеры отрицательной корреляции
Когда дело доходит до инвестирования, отрицательная корреляция не обязательно означает, что следует избегать ценных бумаг. Коэффициент корреляции может помочь инвесторам диверсифицировать свой портфель, включив в него набор инвестиций, имеющих отрицательную или низкую корреляцию с фондовым рынком. Короче говоря, при снижении риска волатильности в портфеле иногда все же привлекаются противоположности.
Коэффициент линейной корреляции
Даже для небольших наборов данных вычисления коэффициента линейной корреляции могут оказаться слишком длинными, чтобы их можно было выполнять вручную. Таким образом, данные часто загружаются в калькулятор или, что более вероятно, в компьютер или статистическую программу, чтобы найти коэффициент.
Коэффициент Пирсона
Простая линейная регрессия описывает линейную связь между переменной ответа (обозначенной y) и независимой переменной (обозначенной x) с использованием статистической модели. Статистические модели используются для прогнозов.
Краткий обзор
Упростите линейную регрессию, вычислив корреляцию с помощью такого программного обеспечения, как Excel.
В финансах, например, корреляция используется в нескольких анализах, включая расчет стандартного отклонения портфеля. Поскольку это требует много времени, корреляцию лучше всего рассчитать с помощью такого программного обеспечения, как Excel. Корреляция объединяет статистические концепции, а именно дисперсию и стандартное отклонение. Дисперсия – это дисперсия переменной вокруг среднего значения, а стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии.
Поиск корреляции с помощью Excel
В Excel есть несколько методов расчета корреляции. Самый простой – получить два набора данных рядом и использовать встроенную формулу корреляции:
Если вы хотите создать корреляционную матрицу для ряда наборов данных, в Excel есть подключаемый модуль анализа данных, который находится на вкладке «Данные» в разделе «Анализ».
Выберите таблицу доходов. В этом случае наши столбцы имеют заголовки, поэтому мы хотим установить флажок «Ярлыки в первой строке», чтобы Excel обрабатывал их как заголовки. Затем вы можете выбрать вывод на том же листе или на новом листе.
Как только вы нажмете Enter, данные будут созданы автоматически. Вы можете добавить текст и условное форматирование, чтобы очистить результат.
Часто задаваемые вопросы о коэффициенте линейной корреляции
Что такое коэффициент линейной корреляции?
Коэффициент линейной корреляции – это число, вычисленное на основе заданных данных, которое измеряет силу линейной связи между двумя переменными, x и y.
Как найти коэффициент линейной корреляции?
Корреляция объединяет несколько важных и связанных статистических концепций, а именно дисперсию и стандартное отклонение. Дисперсия – это дисперсия переменной вокруг среднего значения, а стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии.
Вычисления слишком длинные, чтобы их можно было выполнять вручную, и программное обеспечение, такое как Excel или статистическая программа, является инструментами, используемыми для вычисления коэффициента.
Что подразумевается под линейной корреляцией?
Как найти коэффициент линейной корреляции на калькуляторе?
Графический калькулятор необходим для расчета коэффициента корреляции.Следующие инструкции предоставлены Statology.
Шаг 1. Включите диагностику
Вам нужно будет сделать этот шаг на калькуляторе только один раз. После этого вы всегда можете начать с шага 2 ниже. Если вы этого не сделаете, r (коэффициент корреляции) не будет отображаться при запуске функции линейной регрессии.
Нажмите [2nd], а затем [0], чтобы войти в каталог вашего калькулятора. Прокрутите, пока не увидите «DiagnosticsOn».
Нажимайте Enter, пока на экране калькулятора не появится надпись «Готово».
Это важно повторить: вам никогда не придется делать это снова, если вы не перезагрузите калькулятор.
Шаг 2: введите данные
Введите свои данные в калькулятор, нажав [STAT], а затем выбрав 1: Edit. Чтобы упростить задачу, вы должны ввести все свои «данные x» в L1 и все «данные y» в L2.
После того, как вы введете свои данные, вы перейдете к [STAT], а затем к меню CALC вверху. Наконец, выберите 4: LinReg и нажмите Enter.
Это оно! Готово! Теперь вы можете просто считать коэффициент корреляции прямо с экрана (его r). Помните, что если r не отображается на вашем калькуляторе, необходимо включить диагностику. Это то же самое место на калькуляторе, где вы найдете уравнение линейной регрессии и коэффициент детерминации.
Коэффициент линейной корреляции может быть полезен при определении взаимосвязи между инвестициями и рынком в целом или другими ценными бумагами. Его часто используют для прогнозирования доходности фондового рынка. Это статистическое измерение полезно во многих отношениях, особенно в финансовой отрасли. Например, это может быть полезно для определения того, насколько хорошо взаимный фонд ведет себя по сравнению с его эталонным индексом, или его можно использовать для определения того, как взаимный фонд ведет себя по отношению к другому фонду или классу активов. Добавляя взаимный фонд с низкой или отрицательной корреляцией к существующему портфелю, можно получить преимущества диверсификации.
Как мне интерпретировать отрицательную корреляцию?
Отрицательная или обратная корреляция между двумя переменными означает, что одна переменная увеличивается, а другая уменьшается, и наоборот. Эта взаимосвязь может представлять или не представлять причинно-следственную связь между двумя переменными, но она описывает наблюдаемую закономерность. Отрицательную корреляцию можно противопоставить положительной корреляции, которая возникает, когда две переменные имеют тенденцию двигаться в тандеме.
Понимание отрицательной корреляции важно для инвесторов, поскольку включение в портфель активов, которые имеют тенденцию двигаться в противоположных направлениях, является ключом к достижению хорошо диверсифицированного портфеля.Фактически, именно потому, что некоторые классы активов, например акции и облигации, как правило, демонстрируют отрицательную корреляцию друг с другом, диверсификация может увеличить ожидаемую доходность и в то же время снизить общий риск портфеля.
Здесь мы подробнее рассмотрим, как рассчитывается корреляция и почему отрицательно коррелированные активы работают вместе, чтобы дать инвесторам чистый положительный результат, а не просто компенсировать друг друга.
Ключевые выводы
Понимание отрицательной корреляции
Когда две переменные коррелированы, относительные изменения их значений кажутся связанными. Эта закономерность может быть результатом той же основной причины или может быть чистым совпадением. Таким образом, важно понимать пословицу «корреляция не подразумевает причинно-следственной связи». Тем не менее корреляция – важный статистический инструмент, используемый для измерения силы взаимосвязи между двумя или более переменными.
В действительности, очень немногие факторы полностью коррелированы в любом случае, и коэффициент корреляции будет находиться где-то в пределах отрицательного однозначного диапазона. Обратите внимание, что корреляция, равная нулю, предполагает, что нет никакой связи между двумя переменными, и их движения совершенно не связаны или случайны друг с другом.
Отрицательные корреляции возникают естественным образом во многих контекстах. Например, с увеличением количества снегопадов на дороге появляется все меньше водителей. Или, когда корова становится старше, ее молочная продуктивность падает. Чем больше вы тренируетесь, тем больше худеете. Чем больше кошек по соседству, тем меньше мышей. Отрицательные корреляции также появляются в мире экономики и финансов.
Как инвесторы используют корреляции
Инвесторы могут оценить концепцию отрицательной корреляции, просто определив две акции, которые кажутся отрицательно коррелированными. Например, если акции A имеют тенденцию падать, когда акции B растут, инвестор, владеющий обеими акциями, увидит, что убытки по одной акции компенсируются прибылью по другой. Две акции могут иметь отрицательную корреляцию, потому что они напрямую испытывают негативную обратную связь друг от друга или по-разному реагируют на одни и те же внешние стимулы.
В первом случае представьте себе двух конкурентов, таких как Coca-Cola и PepsiCo. Поскольку эти две фирмы ведут постоянную борьбу за долю на рынке в секторе напитков, то, что хорошо для Coca-Cola, обязательно может быть плохой новостью для Pepsi и наоборот. Отличный новый продукт Pepsi может поднять цену акций, в то время как Coke упадет. Следовательно, у ближайших конкурентов на высококонкурентных рынках может быть отрицательная корреляция.
Во втором случае две акции могут естественно реагировать на одну и ту же внешнюю или косвенную причину противоположным образом. Например, финансовые акции, такие как банки или страховые компании, как правило, растут при повышении процентных ставок, в то время как сектор недвижимости и коммунальных услуг особенно сильно пострадает от тех же новостей.
Многие инвесторы изучают Современная теория портфеля (MPT), формирующая теория, лежащая в основе диверсификации портфеля, указывает, что объединение рискованных активов не обязательно означает, что общий риск портфеля будет увеличиваться до тех пор, пока между ними существует отрицательная корреляция.
Краткий обзор
Корреляция может иметь или не иметь смысла. Могут быть задействованы многие сложные факторы, и наблюдаемая корреляция может оказаться ложной.
Отрицательная корреляция между акциями и облигациями
Одна из наиболее широко признанных отрицательных корреляций между классами активов – это корреляция акций и облигаций. Традиционно финансовые эксперты рекомендовали владеть как акциями, так и облигациями с весом, который зависит от инвестиционных целей, временного горизонта и устойчивости к риску. Причина, по которой держатся как акции, так и облигации, заключается в том, что, когда акции падают, облигации имеют тенденцию расти. Это снижает риски за счет диверсификации.
Почему считается, что акции и облигации имеют отрицательную корреляцию? Теория утверждает, что инфляция, которая представляет собой общий рост цен, приносит пользу ценам на акции, потому что повышенные затраты будут переложены на потребителей и приведут к увеличению номинальной прибыли. С другой стороны, по облигациям, по которым часто выплачивается фиксированная процентная ставка, стоимость этих купонных выплат будет снижаться из-за инфляции, что сделает их менее ценными. Более того, сумма, первоначально вложенная в долгосрочную облигацию, известную как основная сумма, будет иметь меньшую покупательную способность, когда она будет возвращена через несколько лет, чем сегодня. В результате инфляция играет важную роль в понимании взаимосвязи между ценами акций и облигаций.
Вторая причина связана с относительной рискованностью. Облигации часто считаются менее волатильными и в целом более консервативными, чем акции. Если инвесторы чувствуют, что акции перекуплены или экономика нестабильна и вероятна распродажа, они могут вывести средства из более рискованных активов, таких как акции, и вложить эти деньги в облигации. Это известно как « бегство к безопасности », когда давление продажи акций ускоряет снижение цен, в то время как цены на облигации повышаются.
Отрицательные корреляции и торговля на Форекс
Причина взаимозависимости валютных пар во многом связана с характером международной торговли и глобальных финансовых потоков. Страны с большим торговым дефицитом имеют валюты, которые, как правило, имеют отрицательную корреляцию со странами, демонстрирующими положительное сальдо. Аналогичным образом, валюты богатых сырьевыми товарами экспортеров часто будут иметь отрицательную корреляцию со странами, которые сильно зависят от импорта.
Отрицательные корреляции и управление бизнесом
В бизнесе отрицательные корреляции могут быть определены руководством как способ естественным образом компенсировать риски ведения бизнеса. Они известны как естественные изгороди. Руководители также могут рассматривать существующие отношения, например, между расходами на маркетинг и продажами, в рамках анализа рынка.
Например, если дорогостоящая маркетинговая кампания встречает снижение продаж, это может сигнализировать о том, что маркетинг имеет неприятные последствия или отталкивает клиентов, и его следует пересмотреть. Однако корреляции не следует слишком быстро интерпретировать как свидетельство того, что одна переменная вызывает изменение другой переменной. Деловая среда часто представляет собой очень сложные причины и корреляции, которые могут иметь или не иметь смысла.
Краткий обзор
Хотя вычисление корреляции может занять много времени, вы можете легко вычислить его с помощью такого программного обеспечения, как Excel.
Часто задаваемые вопросы об отрицательной корреляции
Что означает отрицательная корреляция?
Отрицательная корреляция описывает обратную связь между двумя факторами или переменными. Например, X и Y будут иметь отрицательную корреляцию, если цена X обычно повышается, когда Y падает; и Y увеличивается, когда X падает.
Что такое пример отрицательной корреляции?
В дополнение к примерам, приведенным выше, часто упоминаемый пример отрицательной корреляции – между долларом США и золотом. По мере того, как доллар США обесценивается по отношению к основным валютам или из-за инфляции, обычно наблюдается рост долларовой цены на золото; а по мере повышения курса доллара США золото падает в цене. Вот почему золото считается хорошей защитой от инфляции.
Что вы имеете в виду под положительной или отрицательной корреляцией?
Положительная корреляция будет противоположностью отрицательной корреляции. Другими словами, X и Y будут положительно коррелированы, если они оба растут вместе или падают вместе. Обратите внимание, что корреляции могут и часто меняются со временем, и тот факт, что X и Y теперь положительно коррелированы, не означает, что они останутся таковыми. В будущем они могут иметь отрицательную корреляцию.
Что считается слабой отрицательной корреляцией?
Отрицательные корреляции описывают взаимосвязь между факторами, которые движутся в противоположных направлениях. Хотя отрицательные корреляции возникают в нескольких контекстах, они особенно интересны в финансовом мире, поскольку отрицательно коррелированные активы имеют фундаментальное значение для диверсификации портфеля и стратегий снижения рисков. Хотя обратные отношения могут сохраняться, корреляция не обязательно означает причинно-следственную связь. Более того, корреляции имеют тенденцию сдвигаться и меняются как по силе, так и по направлению с течением времени.