a:

Corelația măsoară relația liniară a două variabile. Prin măsurarea și corelarea varianței fiecărei variabile, corelația oferă o indicație a forței relației. Sau pentru a pune un alt mod, corelația răspunde la întrebarea: Cât de mult variația A (variabila independentă) explică variabila B (variabila dependentă)?

Formula de corelație

Corelația combină mai multe concepte statistice importante și conexe, și anume variația și deviația standard. Varianța este dispersia unei variabile în jurul valorii mediei, iar abaterea standard este rădăcina pătrată a varianței.

Formula este:

Deoarece corelația dorește să evalueze relația liniară a două variabile, ceea ce este cu adevărat necesar este să vedem ce cantitate de covarianță au cele două variabile și în ce măsură această covarianță este reflectată de abaterile standard ale fiecărei variabile individuale.

Greșelile obișnuite cu corelație

Singura greșeală cea mai comună este presupunerea că o corelare apropiată de +/- 1 este semnificativă din punct de vedere statistic. O lectură apropiată de +/- 1 crește cu siguranță șansele de semnificație statistică reală, dar fără alte teste este imposibil de știut. Testarea statistică a unei corelații poate fi complicată din mai multe motive; nu este deloc simplu. O ipoteză critică a corelației este că variabilele sunt independente și că relația dintre ele este liniară. Teoretic, ați încerca aceste afirmații pentru a determina dacă un calcul de corelare este adecvat.

A doua greșeală cea mai frecventă este uitarea normalizării datelor într-o unitate comună. Dacă se calculează o corelație pe două betas, atunci unitățile sunt deja normalizate: beta în sine este unitatea. Cu toate acestea, dacă doriți să corelați stocurile, este esențial să le normalizați în randament la sută și să nu împărțiți prețurile. Acest lucru se întâmplă prea frecvent, chiar și în rândul profesioniștilor din domeniul investițiilor.

În ceea ce privește corelarea prețurilor acțiunilor, în mod esențial, puneți două întrebări: Care este întoarcerea pe un anumit număr de perioade și cum se întoarce această corelare la randamentul altui titlu din aceeași perioadă? Din acest motiv, corelarea prețurilor acțiunilor este dificilă: Două valori mobiliare ar putea avea o corelație mare dacă randamentul este schimbări zilnice pe parcursul ultimelor 52 de săptămâni, dar o corelare scăzută dacă randamentul este lunar > modificări în ultimele 52 de săptămâni. Care este mai bun"? Nu există într-adevăr un răspuns perfect și depinde de scopul testului. ( Îmbunătățiți-vă abilitățile excelente, luând cursul cursului excelent al Academiei Investopedia ) Găsirea corelației în Excel

Există mai multe metode de calculare a corelației în Excel.

Cea mai simplă cale este să obțineți două seturi de date și să utilizați formula de corelare încorporată:

Acesta este un mod convenabil de a calcula o corelație între doar două seturi de date. Dar dacă doriți să creați o matrice de corelație într-o serie de seturi de date? Pentru aceasta, trebuie să utilizați pluginul Excel pentru analiza datelor. Pluginul poate fi găsit în fila Date, sub Analiză.

Selectați tabelul de returnări. În acest caz, coloanele noastre sunt intitulate, așa că dorim să bifăm caseta "Etichete în primul rând", astfel încât Excel știe să le trateze ca titluri. Apoi puteți alege să ieșiți pe aceeași foaie sau pe o foaie nouă.

Odată ce ați atins intrarea, datele se fac automat. Puteți adăuga un text și formatare condițională pentru a curăța rezultatul.