Korrelatsioon - ülevaade, valem ja praktiline näide

Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise seose statistiline mõõde. Mõõtu saab kõige paremini kasutada muutujate vahel, mis näitavad omavahel lineaarset suhet. Andmete sobivust saab visuaalselt kujutada hajusdiagrammil. Hajusdiagrammi abil saame üldiselt hinnata muutujate suhet ja teha kindlaks, kas need on omavahel seotud või mitte.

Korrelatsioonikordaja on väärtus, mis näitab muutujate vahelise seose tugevust. Koefitsient võib võtta mis tahes väärtused vahemikus -1 kuni 1. Väärtuste tõlgendused on järgmised:

• -1: Täiuslik negatiivne korrelatsioon. Muutujad kipuvad liikuma vastassuunas (st kui üks muutuja suureneb, siis teine ​​muutuja väheneb).
• 0: Seos puudub. Muutujatel pole omavahelist seost.
• 1: Täiuslik positiivne korrelatsioon. Muutujad kipuvad liikuma samas suunas (st kui üks muutuja suureneb, suureneb ka teine ​​muutuja).

Mõiste üks peamisi rakendusi rahanduses on portfellihaldus Portfellihaldus Karjääriprofiil Portfellihaldus haldab klientide investeeringuid ja varasid, mille hulka kuuluvad pensionifondid, pangad, riskifondid, perekontorid. Portfellihaldur vastutab kliendi vajadustele vastava õige varade ja investeerimisstrateegia säilitamise eest. Palk, oskused ,. Selle statistilise kontseptsiooni põhjalik mõistmine on portfelli edukaks optimeerimiseks hädavajalik.

Seos ja põhjuslik seos

Korrelatsiooni ei tohi segi ajada põhjuslikkusega. Kuulus väljend „korrelatsioon ei tähenda põhjuslikku seost” on kahe statistilise mõiste mõistmiseks ülioluline.

Kui kaks muutujat on korrelatsioonis, ei tähenda see, et üks muutuja põhjustab muutusi teises muutujas. Korrelatsioon hindab ainult muutujate vahelisi seoseid ja seoseni viivad võivad olla erinevad tegurid. Põhjus võib olla korrelatsiooni põhjus, kuid see pole ainus võimalik seletus.

Finance's Math for Corporate Finance kursus uurib finantsmodelleerimiseks vajalikke finantsmatemaatika kontseptsioone. Mis on finantsmudelid Ettevõtte finantstulemuste prognoosimiseks tehakse finantsmudelid Excelis. Ülevaade sellest, mis on finantsmudelid, kuidas ja miks mudelit üles ehitada.

Kuidas leida korrelatsiooni?

Korrelatsioonikordaja, mis näitab kahe muutuja vahelise seose tugevust, leiate järgmise valemi abil:

Kus:

• r_xy - muutujate x ja y vahelise lineaarse seose korrelatsioonikordaja
• x_i - valimi x-muutuja väärtused
• x̅ - x-muutuja väärtuste keskmine
• y_i- valimi y-muutuja väärtused
• ȳ - y-muutuja väärtuste keskmine

Korrelatsioonikordaja arvutamiseks ülaltoodud valemi abil peate tegema järgmised sammud:

1. Hankige andmemudel x-muutuja ja y-muutuja väärtustega.
2. Arvuta keskmised (keskmised) x̅ x-muutuja jaoks ja ȳ y-muutuja jaoks.
3. X-muutuja jaoks lahutage x-muutuja igast väärtusest keskmine (nimetagem seda uut muutujat a-ks). Tehke sama y-muutuja puhul (nimetagem seda muutujat b).
4. Korrutage iga a-väärtus vastava b-väärtusega ja leidke nende korrutiste summa (lõplik väärtus on valemis lugeja).
5. Ruudutage iga a-väärtus ja arvutage tulemuse summa
6. Leidke eelmises etapis saadud väärtuse ruutjuur (see on valemis nimetaja).
7. Jagage saadud väärtus 4. samm aastal saadud väärtuse järgi 7. samm.

Näete, et korrelatsioonikordaja käsitsi arvutamine on äärmiselt tüütu protsess, eriti kui andmekogum on suur. Siiski on palju tarkvaratööriistu, mis aitavad koefitsiendi arvutamisel aega kokku hoida. Funktsioon CORREL Funktsioon CORREL Funktsioon CORREL on liigitatud Exceli statistiliste funktsioonide alla. See arvutab kahe muutuja vahelise korrelatsioonikordaja. Finantsanalüütikuna on funktsioon CORREL väga kasulik, kui soovime leida korrelatsiooni kahe muutuja vahel, näiteks on Exceli a-ga korrelatsioon üks lihtsamaid viise kahe muutuja vahelise korrelatsiooni kiireks arvutamiseks suure andmekogumi jaoks.

Korrelatsiooni näide

John on investor. Tema portfell jälgib peamiselt S&P 500 tootlust ja John soovib lisada Apple Inc. aktsia. Enne Apple'i lisamist oma portfelli soovib ta hinnata aktsia ja S&P 500 S&P - Standard and Poor's Standard and Poor's - seost. S&P) on finantsturu analüüsi pakkumisel turuliider, eriti võrdlusaluse ja investeeritava osas, tagamaks, et aktsiate lisamine ei suurenda tema portfelli süstemaatilist riski. Koefitsiendi leidmiseks kogub John viimase viie aasta jooksul järgmised hinnad (Samm 1):

Kasutades ülaltoodud valemit, saab John määrata korrelatsiooni S&P 500 indeksi ja Apple Inc. hindade vahel.

Esiteks arvutab John iga väärtpaberi keskmised hinnad antud ajavahemikel (2. samm):

Pärast keskmiste hindade arvutamist võime leida teised väärtused. Arvutuste kokkuvõte on esitatud allolevas tabelis:

Saadud arvude abil saab John arvutada koefitsiendi:

Koefitsient näitab, et S&P 500 ja Apple Inc. hindadel on kõrge positiivne korrelatsioon. See tähendab, et nende vastavad hinnad kipuvad liikuma samas suunas. Seetõttu suurendaks Apple oma portfelli lisamine süstemaatilise riski taset.

Seotud lugemised

Täname, et lugesite Finance'i selgitust korrelatsiooni kohta. Finance on finantsmodelleerimise ja hindamise analüütiku (FMVA) ™ ametlik pakkuja. FMVA® sertifikaat. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, J.P. Morgan ja Ferrari sertifitseerimisprogramm, mille eesmärk on muuta keegi maailmatasemel finantsanalüütikuks.

Finantsanalüüsi alal õppimiseks ja teadmiste arendamiseks soovitame tungivalt allpool olevaid täiendavaid finantsressursse:

• Ankurdamise eelarvamus Ankurdamise kallutatus Ankurdamise kallutatus tekib siis, kui inimesed tuginevad otsuste langetamisel liiga palju juba olemasolevale teabele või esimesele teabele, mille nad leiavad. Ankrud on käitumise rahastamise oluline mõiste.
• Dünaamiline finantsanalüüs Dünaamiline finantsanalüüs See juhend õpetab teid täiustatud valemite ja funktsioonide abil Excelis dünaamilist finantsanalüüsi tegema. INDEX, MATCH ja INDEX MATCH MATCH funktsioonid, ühendades CELL, COUNTA, MID ja OFFSET valemis. Kasutades muudavad need Exceli funktsioonid teie finantsaruannete analüüsi dünaamilisemaks
• Hüpoteeside testimine Hüpoteeside testimine Hüpoteeside testimine on statistilise järelduse meetod. Seda kasutatakse selleks, et kontrollida, kas populatsiooni parameetri kohta käiv väide on õige. Hüpoteesi testimine
• Poissoni jaotus Poissoni jaotus Poissoni jaotus on tööriist, mida kasutatakse tõenäosusteooria statistikas, et ennustada variatsiooni suurust teadaoleva keskmise esinemissageduse järgi