Что означает отрицательная корреляция
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:
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
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.
Что означает отрицательный коэффициент корреляции?
Опубликовано 17.07.2021 · Обновлено 22.11.2021
Коэффициент корреляции применяется в статистике для описания закономерностей или отношений между двумя переменными. Отрицательная корреляция описывает степень, в которой повышение одной переменной привод к понижению другой. Например, для двух переменных, X и Y, увеличение X связано с уменьшением Y. Отрицательный коэффициент корреляции также называется обратной корреляцией. Корреляционные отношения обычно изображают на диаграммах рассеяния.
Отрицательная и положительная корреляция
Точно – 1. Совершенная отрицательная (нисходящая) линейная зависимость.
– 0,70. Сильная отрицательная (нисходящая) линейная зависимость
– 0,50. Умеренно отрицательные (пологие) отношения
– 0,30. Слабая отрицательная (наклонная) линейная зависимость
0. Нет линейной зависимости
+0,30. Слабая положительная (восходящая) линейная зависимость
+0,50. Умеренно положительная (восходящая) линейная зависимость
+0,70. Сильная положительная (восходящая) линейная зависимость
Ровно +1. Идеальная положительная (восходящая) линейная зависимость
Другой способ представления числового значения коэффициента корреляции – это процент. Движение на 20% выше для переменной X будет равняться движению вниз на 20% для переменной Y.
Экстремальные коэффициенты корреляции
Коэффициент корреляции, равный нулю или близкий к нулю, не показывает значимой связи между переменными. На самом деле эти числа встречаются редко, поскольку совершенно линейные отношения редки.
Примеры положительных и отрицательных коэффициентов корреляции
Например, при повышении температуры на улице количество снегопадов уменьшается; это показывает отрицательную корреляцию и, соответственно, будет иметь отрицательный коэффициент корреляции.
Положительный коэффициент корреляции – это соотношение между температурой и продажами мороженого; с повышением температуры растут и продажи мороженого. Эта связь будет иметь положительный коэффициент корреляции. Связь с коэффициентом корреляции, равным нулю или очень близким к нулю, может быть связана с температурой и продажами фаст-фуда (при условии нулевой корреляции для иллюстративных целей), потому что температура обычно не влияет на то, потребляют ли люди фаст-фуд.