Sommario
- La formula per la correlazione
- Errori comuni con la correlazione
- Trovare la correlazione in Excel
La correlazione misura la relazione lineare di due variabili. Misurando e mettendo in relazione la varianza di ciascuna variabile, la correlazione fornisce un'indicazione della forza della relazione. O, in altre parole, la correlazione risponde alla domanda: quanto spiega la variabile A (la variabile indipendente) alla variabile B (la variabile dipendente)?
Key Takeaways
- La correlazione è la corrispondenza lineare statistica della variazione tra due variabili. In finanza, la correlazione viene utilizzata in diversi aspetti dell'analisi tra cui il calcolo o la deviazione standard del portafoglio. La correlazione del calcolo può richiedere molto tempo, ma un software come Excel semplifica il calcolo.
La formula per la correlazione
La correlazione combina diversi concetti statistici importanti e correlati, vale a dire varianza e deviazione standard. La varianza è la dispersione di una variabile attorno alla media e la deviazione standard è la radice quadrata della varianza.
La formula è:
Poiché la correlazione vuole valutare la relazione lineare di due variabili, ciò che è veramente necessario è vedere quale quantità di covarianza hanno queste due variabili e in che misura tale covarianza è riflessa dalle deviazioni standard di ciascuna variabile individualmente.
Errori comuni con la correlazione
L'errore più comune è assumere una correlazione che si avvicina a +/- 1 è statisticamente significativo. Una lettura che si avvicina a +/- 1 aumenta sicuramente le possibilità di reale significato statistico, ma senza ulteriori test è impossibile saperlo. Il test statistico di una correlazione può complicarsi per una serie di ragioni; non è affatto semplice. Un presupposto critico della correlazione è che le variabili sono indipendenti e che la relazione tra loro è lineare. In teoria, testereste queste affermazioni per determinare se un calcolo di correlazione è appropriato.
Ricorda, la correlazione tra due variabili NON implica che A abbia causato B o viceversa.
Il secondo errore più comune è dimenticare di normalizzare i dati in un'unità comune. Se si calcola una correlazione su due beta, le unità sono già normalizzate: la beta stessa è l'unità. Tuttavia, se si desidera correlare le azioni, è fondamentale normalizzarle in rendimenti percentuali e non condividere le variazioni dei prezzi. Ciò accade troppo spesso, anche tra i professionisti degli investimenti.
Per la correlazione dei prezzi delle azioni, si pongono essenzialmente due domande: qual è il rendimento in un determinato numero di periodi e in che modo tale rendimento è correlato al rendimento di un altro titolo nello stesso periodo? Questo è anche il motivo per cui è difficile correlare i prezzi delle azioni: due titoli potrebbero avere un'alta correlazione se il rendimento è una variazione percentuale giornaliera nelle ultime 52 settimane, ma una bassa correlazione se il rendimento è una variazione mensile nelle ultime 52 settimane. Qual è il migliore"? Non esiste davvero una risposta perfetta e dipende dallo scopo del test.
Trovare la correlazione in Excel
Esistono diversi metodi per calcolare la correlazione in Excel. Il più semplice è ottenere due set di dati fianco a fianco e utilizzare la formula di correlazione integrata:
Questo è un modo conveniente per calcolare una correlazione tra solo due set di dati. Ma cosa succede se si desidera creare una matrice di correlazione attraverso una serie di set di dati? Per fare ciò, è necessario utilizzare il plug-in di analisi dei dati di Excel. Il plug-in è disponibile nella scheda Dati, in Analizza.
Seleziona la tabella dei resi. In questo caso, le nostre colonne sono intitolate, quindi vogliamo selezionare la casella "Etichette in prima fila", quindi Excel sa come trattarle come titoli. Quindi puoi scegliere di stampare sullo stesso foglio o su un nuovo foglio.
Una volta premuto Invio, i dati vengono automaticamente creati. È possibile aggiungere del testo e la formattazione condizionale per ripulire il risultato.
