El coeficiente de correlación es una medida estadística que calcula la fuerza de la relación entre los movimientos relativos de dos variables. Los valores del coeficiente de correlación van de -1,0 a 1,0. Si un número calculado es mayor que 1,0 o menor que -1,0, esto indica que hubo un error en la medición de la correlación. Esto se debe a que una correlación de -1,0 muestra una perfecta correlación negativa, mientras que una correlación de 1,0 muestra una perfecta correlación positiva. Una correlación de 0,0 significa que no hay relación entre el movimiento de las dos variables.

Las estadísticas de correlación pueden utilizarse tanto en las finanzas como en las inversiones. Por ejemplo, se podría determinar un coeficiente de conexión para decidir el grado de relación entre el costo del petróleo crudo y el costo de las existencias de una organización de suministro de petróleo, por ejemplo, la Corporación Exxon Mobil. Dado que las organizaciones petroleras obtienen beneficios más notables a medida que aumentan los costos del petróleo, la relación entre ambos factores es profundamente positiva.

Hay unos pocos tipos de coeficientes de conexión, sin embargo el más común es la relación de Pearson (r). Esta estima la calidad y la influencia de la conexión recta entre dos variables. No puede captar las relaciones no lineales entre dos variables y no puede diferenciar entre variables dependientes e independientes.
En una estimación de métodos precisamente 1.0 hay una conexión positiva ideal entre las dos variables. Para un incremento positivo en una variable, también hay un incremento positivo en la variable siguiente. Una estimación de los métodos de – 1.0 hay una conexión negativa ideal entre las dos variables. Esto demuestra que los factores se mueven de manera inversa – para un incremento positivo en una variable, hay una reducción en la variable subsiguiente. En el caso de que la conexión entre dos factores sea 0, no hay conexión entre ellos.

Los especuladores pueden utilizar los cambios en las mediciones de las relaciones para distinguir nuevos patrones en los mercados presupuestarios, la economía y los costos de las acciones.

Claves para la toma de decisiones

Los coeficientes de correlación se utilizan para medir la fuerza de la relación entre dos variables.
La correlación de Pearson es la que más se utiliza en estadística. Mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables.
Los valores siempre oscilan entre -1 (fuerte relación negativa) y +1 (fuerte relación positiva). Los valores en o cerca de cero implican una relación débil o ninguna relación.
Los valores del coeficiente de correlación inferiores a +0,8 o superiores a -0,8 no se consideran significativos.

Estadísticas de correlación e inversión

La conexión entre dos variables es especialmente útil cuando se añaden recursos a los mercados presupuestarios. Por ejemplo, una relación puede ser útil para decidir el rendimiento de una tienda compartida en comparación con su registro de referencia, u otra reserva o clase de recursos. Al incluir un almacén común bajo o asociado de manera adversa a una cartera actual, el especialista financiero obtiene mayores beneficios.

Por así decirlo, los especialistas financieros pueden utilizar recursos o protecciones conectados de manera contraria para respaldar su cartera y disminuir el peligro del mercado debido a la imprevisibilidad o a los cambios bruscos de valor. Numerosos especuladores apoyan el peligro de valor de una cartera, lo que disminuye adecuadamente cualquier aumento de capital o infortunio ya que necesitan el pago de la ganancia o el rendimiento de la acción o el título.

La comprensión de la conexión permite además a los especialistas financieros decidir cuándo cambia la relación entre dos variables. Por ejemplo, las acciones de los bancos suelen tener una relación profundamente positiva con los costos de financiación, ya que las tasas de crédito suelen determinarse en función de las comisiones de los préstamos del mercado. En el caso de que el costo de las acciones de un banco disminuya mientras que las comisiones de los préstamos aumenten, los especialistas financieros pueden deducir que algo no es normal. En el caso de que el costo de las existencias de los bancos de la división esté aumentando adicionalmente, los especialistas financieros pueden suponer que la disminución de las existencias del banco no se debe a las comisiones de los préstamos.

Ecuación del coeficiente de relación

Para calcular la conexión del minuto del artículo de Pearson, uno debe decidir inicialmente la covarianza de las dos variables a las que se refiere. A continuación, uno debe determinar la desviación estándar de cada factor. El coeficiente de conexión se controla separando la covarianza por el resultado de las desviaciones estándar de los dos factores. Así, según la fórmula del coeficiente de conexión, el banco de resultados inadecuados del ejemplo probablemente se ocupa de un problema interno.
La desviación estándar es una medida de la dispersión de los datos con respecto a su promedio. La covarianza es una medida de cómo dos variables cambian juntas, pero su magnitud no tiene límites, por lo que es difícil de interpretar. Dividiendo la covarianza por el producto de las dos desviaciones estándar, se puede calcular la versión normalizada de la estadística. Este es el coeficiente de correlación