Satura rādītājs
- Korelācijas formula
- Izplatītas kļūdas ar korelāciju
- Korelācijas atrašana programmā Excel
Korelācija mēra divu mainīgo lineāro sakarību. Izmērot un sasaistot katra mainīgā dispersiju, korelācija dod norādi par attiecību stiprumu. Citiem vārdiem sakot, korelācija atbild uz jautājumu: Cik mainīgais A (neatkarīgais mainīgais) izskaidro mainīgo B (atkarīgs mainīgais)?
Taustiņu izņemšana
- Korelācija ir divu mainīgo lielumu variācijas statistiskā lineārā korespondence. Finansēs korelāciju izmanto vairākos analīzes aspektos, ieskaitot aprēķinu vai portfeļa standarta novirzi.Skaitļošanas korelācija var būt laikietilpīga, taču tāda programmatūra kā Excel ļauj to viegli aprēķināt.
Korelācijas formula
Korelācija apvieno vairākus svarīgus un saistītus statistikas jēdzienus, proti, dispersiju un standartnovirzi. Variants ir mainīgā izkliede ap vidējo lielumu, un standartnovirze ir dispersijas kvadrātsakne.
Formula ir šāda:
Tā kā korelācija vēlas novērtēt divu mainīgo lineāro sakarību, patiesībā ir nepieciešams noskaidrot, cik daudz kovariācijas ir šiem diviem mainīgajiem un cik lielā mērā šo kovariāciju atspoguļo katra mainīgā standarta novirzes atsevišķi.
Izplatītas kļūdas ar korelāciju
Visizplatītākā kļūda ir, pieņemot, ka korelācija, kas tuvojas +/- 1, ir statistiski nozīmīga. Nolasījums, kas tuvojas +/- 1, noteikti palielina faktiskās statistiskās nozīmības izredzes, taču bez turpmākas pārbaudes to nav iespējams uzzināt. Korelācijas statistiskā pārbaude var būt sarežģīta vairāku iemeslu dēļ; tas nepavisam nav vienkārši. Kritisks korelācijas pieņēmums ir tāds, ka mainīgie ir neatkarīgi un ka attiecības starp tiem ir lineāras. Teorētiski jūs pārbaudītu šos apgalvojumus, lai noteiktu, vai ir piemērots korelācijas aprēķins.
Atcerieties, ka korelācija starp diviem mainīgiem lielumiem nenozīmē, ka A izraisīja B vai otrādi.
Otra biežākā kļūda ir aizmirst normalizēt datus kopējā vienībā. Ja aprēķina korelāciju divām beta vērtībām, vienības jau tiek normalizētas: pati beta ir vienība. Tomēr, ja vēlaties korelēt krājumus, ir ļoti svarīgi tos normalizēt procentos, nevis dalīties ar cenu izmaiņām. Tas notiek pārāk bieži, pat investīciju profesionāļu vidū.
Akciju cenas korelācijai jūs būtībā uzdodat divus jautājumus: Kāda ir atdeve noteiktā laika posmā un kā šī atdeve korelē ar cita vērtspapīra atdevi tajā pašā laika posmā? Tāpēc ir grūti savstarpēji saistīt akciju cenas: Diviem vērtspapīriem varētu būt augsta korelācija, ja ienesīgums ir procentuālo izmaiņu procentuālais daudzums dienā pēdējo 52 nedēļu laikā, bet zems korelācijas līmenis, ja ienesīgums ir ikmēneša izmaiņas pēdējo 52 nedēļu laikā. Kurš ir labāks"? Patiešām nav pilnīgas atbildes, un tas ir atkarīgs no testa mērķa.
Korelācijas atrašana programmā Excel
Ir vairākas metodes korelācijas aprēķināšanai programmā Excel. Vienkāršākais ir iegūt divas datu kopas blakus un izmantot iebūvēto korelācijas formulu:
Tas ir ērts veids, kā aprēķināt korelāciju tikai starp divām datu kopām. Bet ko darīt, ja vēlaties izveidot korelācijas matricu virknei datu kopu? Lai to izdarītu, jums jāizmanto Excel datu analīzes spraudnis. Spraudni var atrast cilnes Dati sadaļā Analizēt.
Atlasiet atgriešanās tabulu. Šajā gadījumā mūsu slejas ir nosauktas, tāpēc mēs vēlamies atzīmēt izvēles rūtiņu “Etiķetes pirmajā rindā”, lai Excel zina, ka tās jāuzskata par nosaukumiem. Tad jūs varat izvēlēties izvadīt uz tās pašas lapas vai uz jaunas lapas.
Kad esat nospiedis taustiņu Enter, dati tiek automātiski izveidoti. Lai sakoptu rezultātu, varat pievienot tekstu un nosacītu formatējumu.
