ertare.com

Cum se calculează coeficientul de corelație pentru două acțiuni

Adesea, este util să știm dacă două acțiuni tind să se miște împreună. Pentru a dezvolta a portofoliu diversificat

, Aveți nevoie de acțiuni care nu se mișcă în același mod. corelație Pearson ajută la măsurarea relației dintre întoarcerea a două acțiuni diferite.

pași

Partea 1
Calculați deviația standard și covarianța

Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 1
1
Colectați randamentul acțiunilor. Pentru a calcula coeficientul de corelare, veți avea nevoie de informații despre randamentele (modificările zilnice ale prețului) a două acțiuni în aceeași perioadă de timp. Randamentele sunt calculate ca diferența dintre prețurile de închidere ale acțiunii pe parcursul a două zile de tranzacționare. De exemplu, dacă o acțiune se închide marți la 2,00 $ și la miercuri 2,04 $, aceasta reprezintă un profit de 2%.
  • Puteți obține informații despre prețurile acțiunilor pe site-urile care monitorizează piața, cum ar fi Bloomberg și Yahoo! Finanțe.
  • Organizați întoarcerea în ordine când aveți datele, înregistrați cele două acțiuni în cauză ca acțiune X și acțiune Y pentru a vă simplifica calculele.
  • De exemplu, datele pentru acțiunea X ar putea fi 0,9, 1,3, 1,7, 0,4 și 0,7 pe parcursul a cinci zile, în timp ce datele pentru acțiunea Y ar putea fi de 2,5 , 3.5, 3.6, 3.1 și 2.3.
  • Coeficienții de corelație pot varia sau chiar schimba semnul în timp (de la pozitiv la negativ), deci perioada de timp aleasă este importantă.
  • Pentru cumpărătorii și vânzătorii pe termen scurt, pot fi suficiente informații de 20 sau 50 de zile, însă investitorii pe termen lung vor trebui să utilizeze 150 sau 250 de zile.
  • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 2
    2
    Calculați media din fiecare set. Găsiți media (medie) a seturilor de acțiuni returnate prin adăugarea acestora și împărțirea acestora pe numărul de zile din perioada de timp pe care ați ales-o (n). Media va fi reprezentată de scrisoarea greacă μ{ displaystyle mu}μx{ displaystyle mu {x}}la media rezultatelor acțiunilor X și μși{ displaystyle mu _ {y}}la media rezultatelor acțiunii Y.
  • Continuând cu exemplul anterior, numărul de zile, n, ar fi 5. Aceasta inseamna ca media randamentelor lui X ar fi μx=0,9+1,3+1,7+0,4+0,75{ displaystyle mu {x} = { frac {0,9 + 1,3 + 1,7 + 0,4 + 0,7} {5}}}sau 1.0.
  • În mod similar, media Y va fi returnată μși=2,5+3,5+3,6+3,1+2,35{ displaystyle mu _ {y} = { frac {2,5 + 3,5 + 3,6 + 3,1 + 2,3} {5}}}sau 3.0.
  • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 3
    3
    Calculați covarianța. Covarianța reprezintă relația dintre două variabile în mișcare. Dacă variabilele cresc sau scad în același timp, ele sunt corelate pozitiv, iar covarianța este pozitivă. Cu toate acestea, dacă se deplasează în opoziție unul cu celălalt, covarianța este negativă. Covarianța se calculează folosind următoarea formulă: σxși=Σn=1n(Xn-μx)×(șin-μși)n-1{ Displaystyle sigma {x} = { frac { sum _ {n = 1} ^ {n} (X_ {n} - mu {x}) ori (Y_ {n} - mu {y}}} {n-1}}}Xn{ displaystyle X_ {n}}și șin{ displaystyle Y_ {n}}reprezintă randamentele acțiunilor pentru fiecare zi a perioadei. Ideea este să adăugăm produsul diferenței dintre întoarcerea acțiunii și randamentul mediu pentru fiecare zi.
  • De exemplu, partea din formula de covarianță pentru prima zi va fi calculată ca (0,9-1,0)×(2,5-3,0){ displaystyle (0.9-1.0) ori (2.5-3.0)}0,774{ displaystyle { frac {0,77} {4}}}
    Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 4
    4
    Calculați varianța pentru fiecare acțiune. Varianța este similară covarianței, dar se calculează separat pentru fiecare variabilă sau, în acest caz, pentru fiecare set de returnări ale stocului. Varianța reprezintă cât de puternic se deplasează o variabilă deasupra sau sub media pe parcursul perioadei. Calculul este, de asemenea, similar cu cel al covarianței, dar înlocuiește produsul diferenței dintre cele două variabile cu pătratul diferenței dintre aceeași variabilă și media.
  • Mai exact, ecuația este Σn=1n(Vn-μV)2n-1{ Displaystyle { frac { sum _ {n = 1} ^ {n} (V {n} - mu {V}) ^ {2}} {n-1}}}(0,9-1,0)2{ displaystyle (0.9-1.0) ^ {2}}n-1{ displaystyle n-1}pentru a obține răspunsul.
  • De exemplu, calculul mai mare ar fi 0.832, deci variabila este această cifră împărțită la 4 sau 0.208. Aceasta înseamnă că varianța returnărilor lui X, σx2{ displaystyle sigma _ {x} ^ {2}}σși2=0,272{ displaystyle sigma _ {y} ^ {2} = 0,272}
    Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 5
    5
    Găsiți deviația standard. Abaterea standard, σ{ displaystyle sigma}rădăcină pătrată din variație. Pur și simplu obține rădăcina pătrată din σx2{ displaystyle sigma _ {x} ^ {2}}și σși2{ displaystyle sigma _ {y} ^ {2}}pentru a obține abaterile standard respective.
  • După calcule, rezultatele sunt σx=0,456{ displaystyle sigma _ {x} = 0,456}și σși=0,522{ displaystyle sigma _ {y} = 0,522}

    Partea 2
    Calculați coeficientul de corelație

    • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 6
    1


    Setați ecuația pentru coeficientul de corelație. Din fericire, coeficientul de corelație Pearson este mult mai ușor de calculat decât părțile componente (covarianță și deviații standard). Coeficientul de corelație X și Y, ρxși{ displaystyle rho _ {xy}}σxșiσx×σși{ displaystyle { frac { sigma {{}} { sigma {x} times sigma {y}}}}ρxși=0,19250,456×0,522{ displaystyle rho _ {xy} = { frac {0,1925} {0,456 ori 0,522}}}
    Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 7
    2
    Găsiți coeficientul de corelație. Începeți prin simplificarea fundului ecuației prin înmulțirea celor două deviații standard. Apoi, împărțiți covarianța în partea superioară a rezultatului. Soluția este coeficientul de corelație. Coeficientul de corelare este exprimat ca zecimal între -1 și 1 în loc ca procent.
  • Continuând cu exemplul, ecuația dă drept rezultat ρxși=0,809{ displaystyle rho _ {xy} = 0.809}
    Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 8
    3
    Calculați R pătrat. Pătratul coeficientului de corelație, numit "R pătrat", este, de asemenea, utilizat pentru a măsura cât de strâns sunt returnările liniare. În termeni simpli, ea reprezintă cât de mult din mișcarea unei variabile este cauzată de cealaltă. În plus, specifică ce variază acționează asupra celeilalte (dacă X determină Y să se miște sau invers). Calculați R pătrat prin împărțirea rezultatului coeficientului de corelație.
  • De exemplu, valoarea lui R pătrat pentru coeficientul de corelație al exemplului ar fi ρxși2=0,8092=0,654{ displaystyle rho _ {xy} ^ {2} = 0,809 ^ ​​{2} = 0,654}

    Partea 3
    Utilizați coeficientul de corelație

    • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 9
    1
    Acesta include rezultatul coeficientului de corelație. Coeficientul de corelare poate fi înțeles ca un indicator al două lucruri. Primul este dacă cele două variabile în cauză se mișcă în mod normal în aceeași direcție sau nu în același timp. Dacă da, coeficientul de corelare este pozitiv. Dacă nu, este negativă. Cel de-al doilea lucru pe care vă poate explica coeficientul de corelație este cât de asemănătoare sunt aceste mișcări. Un coeficient de corelare apropiat de 1 sau -1 reprezintă o corelare perfectă pozitivă sau negativă.
    • Coeficienții de corelație variază întotdeauna între 1 și -1. Un rezultat de 0 indică faptul că nu există nicio corelare.
    • De exemplu, rezultatul 0.809 din exemplul din secțiunea anterioară a acestui articol ar însemna că acțiunile X și Y sunt foarte corelate. Cele două valori înregistrează mișcări ale prețurilor în aceeași direcție și, de obicei, aproximativ la aceeași mărime.
  • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 10
    2
    Reduceți riscul în portofoliul dvs. Principala utilizare a coeficienților de corelație este în pregătirea portofoliilor de valori echilibrate. Acțiunile sau alte active dintr-un portofoliu pot fi evaluate în raport cu alte active din același portofoliu pentru a determina coeficientul de corelare dintre acestea. Obiectivul este de a plasa acțiunile cu corelații scăzute sau negative în același portofoliu. În acest fel, atunci când prețul primei acțiuni se mișcă, prețul celei de-a doua acțiuni se va mișca, probabil, într-un mod care este opus sau independent de primul. Rezultatul este diversificarea efectivă a unui portofoliu.
  • Această practică reduce numărul "riscul asistat", care reprezintă riscul intrinsec pentru valorile individuale.
  • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 11
    3
    Extindeți analiza la alte active. Coeficientul de corelare este, de asemenea, frecvent utilizat pentru evaluarea relațiilor dintre alte seturi de date, cum ar fi randamentele din fonduri mutuale, fondurile tranzacționabile pe piață (ETF) și indici de piață. Coeficienții de corelație între aceste seturi de date și rentabilitatea acțiunilor pot fi calculați pentru a diversifica un portofoliu sau pentru a determina modul în care prețul unei acțiuni se mișcă în raport cu alte mișcări de pe piață. Acest lucru poate fi util pentru estimarea modificării prețului unei acțiuni care ar avea loc în cazul unei alte schimbări de piață.
  • De exemplu, prețul acțiunilor unei societăți miniere de aur ar putea fi în mod pozitiv legat de prețul aurului (cu un coeficient de corelare pozitiv ridicat și pozitiv). Dacă se preconizează că prețul aurului va crește, un investitor ar avea motive să creadă că prețul unui stoc din companie va face și el acest lucru.
  • Imaginea intitulată Calculați Coeficientul de corelare a stocului Pasul 12
    4
    Glasați perechile de date cu privire la întoarcerea acțiunilor de obținere a "scatter diagramă". Puteți utiliza un program de calcul tabelar pentru a arăta datele și întoarcerea acțiunilor. Acest lucru facilitează observarea proprietăților datelor. De asemenea, utilizând software-ul de calcul tabelar, puteți desena o linie de potrivire optimă. Această linie este numită "regresie.
  • În Excel, puteți adăuga această linie făcând clic pe "grafic" și apoi în "Adăugați linia de trend". Programul va calcula apoi o linie de tendință bazată pe date.
  • Coeficientul de corelație este o măsură a cât de aproape randamentele cele două acțiuni ale liniei de regresie, adică modul în care satisfac aproape valori returnează o relație liniară ca Y = βX + α pentru constantele a și β sunt ajustate .
    • Distribuiți pe rețelele sociale:

    înrudit
    Cum se calculează rata datorieiCum se calculează rata datoriei
    Cum să găsiți coeficientul de corelațieCum să găsiți coeficientul de corelație
    Cum să vă gestionați investițiile într-o recesiuneCum să vă gestionați investițiile într-o recesiune
    Cum să analizați tendințele piețeiCum să analizați tendințele pieței
    Cum se calculează dividendeleCum se calculează dividendele
    Cum se calculează beta-ulCum se calculează beta-ul
    Cum se calculează costul achizițieiCum se calculează costul achiziției
    Cum se calculează valoarea de piață a unei companiiCum se calculează valoarea de piață a unei companii
    Cum se calculează valoarea activului netCum se calculează valoarea activului net
    Cum se calculează raportul preț-câștig (RPG)Cum se calculează raportul preț-câștig (RPG)
    » » Cum se calculează coeficientul de corelație pentru două acțiuni

    © 2011—2020 ertare.com