Il coefficiente di correlazione è una misura statistica che calcola la forza della relazione tra i movimenti relativi di due variabili. I valori del coefficiente di correlazione vanno da -1.0 a 1.0. Se un numero calcolato è maggiore di 1,0 o minore di -1,0, ciò indica che c’è stato un errore nella misurazione della correlazione. Questo perché una correlazione di -1.0 mostra una perfetta correlazione negativa, mentre una correlazione di 1.0 mostra una perfetta correlazione positiva. Una correlazione di 0.0 significa che non c’è alcuna relazione tra il movimento delle due variabili.

Le statistiche di correlazione possono essere utilizzate sia nella finanza che negli investimenti. Per esempio, si potrebbe determinare un coefficiente di connessione per decidere il grado di relazione tra il costo del petrolio grezzo e il costo delle scorte di un’organizzazione che fornisce petrolio, per esempio la Exxon Mobil Corporation. Dal momento che le organizzazioni petrolifere ottengono benefici più notevoli con l’aumento del costo del petrolio, il rapporto tra i due fattori è profondamente positivo.

Ci sono alcuni tipi di coefficienti di connessione, tuttavia quello più comune è il rapporto Pearson (r). Questo stima la qualità e l’incidenza della connessione diretta tra due variabili. Non può catturare le relazioni non lineari tra due variabili e non può distinguere tra variabili dipendenti e indipendenti.
Una stima di metodi esattamente 1.0 permette una connessione positiva ideale tra le due variabili. Per un incremento positivo in una variabile, c’è anche un incremento positivo nella variabile successiva. Una stima dei metodi – 1.0 permette una connessione ideale negativa tra le due variabili. Questo dimostra che i fattori si muovono in modo inverso – per un incremento positivo in una variabile, c’è una riduzione nella variabile successiva. Nella remota possibilità che la connessione tra due fattori sia 0, non c’è alcuna connessione tra di essi.

Gli speculatori possono utilizzare i cambiamenti nelle misure di relazione per distinguere nuovi modelli nei mercati di bilancio, nell’economia e nei costi delle azioni.

Prelievi

I coefficienti di correlazione sono utilizzati per misurare la forza della relazione tra due variabili.
La correlazione Pearson è quella più comunemente usata in statistica. Misura la forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili.
I valori variano sempre tra -1 (forte relazione negativa) e +1 (forte relazione positiva). I valori a zero o vicini a zero implicano una relazione debole o nulla.
I valori dei coefficienti di correlazione inferiori a +0,8 o superiori a -0,8 non sono considerati significativi.

Coefficiente di correlazione e investimenti

Il collegamento tra due variabili è particolarmente utile quando si aggiungono risorse ai mercati di bilancio. Ad esempio, una relazione può essere utile per decidere quanto bene un negozio condiviso si comporta rispetto al suo record di riferimento, o un’altra riserva o classe di risorse. Includendo un negozio comune basso o associato negativamente a un portafoglio corrente, lo specialista finanziario raccoglie maggiori benefici.

Per così dire, gli specialisti finanziari possono utilizzare risorse o protezioni collegate al contrario per sostenere il loro portafoglio e ridurre il rischio di mercato a causa dell’imprevedibilità o dei cambiamenti di valore selvaggi. Numerosi speculatori sostengono il pericolo di valore di un portafoglio, il che riduce adeguatamente gli aumenti di capitale o le disgrazie, in quanto hanno bisogno del pagamento del profitto o del rendimento delle azioni o dei titoli.

Le conoscenze di connessione consentono inoltre agli specialisti finanziari di decidere quando cambia la relazione tra due variabili. Ad esempio, le azioni bancarie hanno regolarmente un rapporto profondamente positivo con i costi di finanziamento, poiché i tassi di credito sono spesso determinati in base alle commissioni di mercato. Nel caso in cui il costo delle azioni di una banca sia in calo mentre le commissioni sui prestiti aumentano, gli specialisti finanziari possono capire che qualcosa non è normale. Nel caso in cui i costi di magazzino delle banche di confronto della divisione aumentino ulteriormente, gli specialisti finanziari possono presumere che la diminuzione dello stock di una banca non sia dovuta alle commissioni sui prestiti.

Equazione del coefficiente di relazione

Per calcolare la connessione al minuto dell’elemento Pearson, si dovrebbe inizialmente decidere la covarianza delle due variabili a cui si fa riferimento. Successivamente, si deve accertare la deviazione standard di ogni fattore. Il coefficiente di connessione è controllato separando la covarianza dal risultato delle deviazioni standard dei due fattori. Quindi, secondo la formula del coefficiente di correlazione, è probabile che la banca con prestazioni inadeguate dell’esempio abbia a che fare con un problema interno.
La deviazione standard è una misura della dispersione dei dati rispetto alla sua media. La covarianza è una misura di come due variabili cambiano insieme, ma la sua grandezza non ha limiti, quindi è difficile da interpretare. Dividendo la covarianza per il prodotto delle due deviazioni standard, si può calcolare la versione normalizzata della statistica. Questo è il coefficiente di correlazione