O Coeficiente de correlação de Pearson é uma medida estatística que calcula a força da relação entre os movimentos relativos de duas variáveis. Os valores do coeficiente de correlação variam de -1,0 a 1,0. Se um número calculado for maior que 1,0 ou menor que -1,0, isto indica que houve um erro na medida da correlação. Isto porque uma correlação de -1,0 mostra uma correlação negativa perfeita, enquanto uma correlação de 1,0 mostra uma correlação positiva perfeita. Uma correlação de 0.0 significa que não há relação entre o movimento das duas variáveis.

As estatísticas de correlação podem ser utilizadas tanto em finanças quanto em investimentos. Por exemplo, um coeficiente de conexão poderia ser determinado para decidir o grau de relação entre o custo do petróleo bruto e o custo do estoque de uma organização fornecedora de petróleo, por exemplo, a Exxon Mobil Corporation. Como as organizações petrolíferas obtêm benefícios mais notáveis à medida que os custos do petróleo aumentam, a relação entre os dois fatores é profundamente positiva.

Existem alguns tipos de coeficientes de conexão, porém o mais comum é a relação Pearson (r). Isto estima a qualidade e o rolamento da conexão reta entre duas variáveis. Não consegue captar relações não lineares entre duas variáveis e não consegue diferenciar entre variáveis dependentes e independentes.
Uma estimativa de métodos precisamente 1.0 é uma conexão positiva ideal entre as duas variáveis. Para um incremento positivo em uma variável, há também um incremento positivo na variável subseqüente. Uma estimativa dos métodos – 1.0 existe uma conexão negativa ideal entre as duas variáveis. Isto demonstra que os fatores se movem de forma inversa – para um incremento positivo em uma variável, há uma redução na variável subseqüente. Na hipótese remota de que a conexão entre dois fatores é 0, não há conexão entre eles.

Especuladores podem utilizar mudanças nas medidas de relacionamento para distinguir novos padrões nos mercados orçamentários, na economia e nos custos de estoque.

Principais tomadas de decisão

Os coeficientes de correlação são usados para medir a força da relação entre duas variáveis.
A correlação de Pearson é a mais usada em estatísticas. Esta mede a força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis.
Os valores sempre variam entre -1 (forte relação negativa) e +1 (forte relação positiva). Valores em ou próximos a zero implicam em uma relação fraca ou sem relação.
Valores com coeficiente de correlação menor que +0,8 ou maior que -0,8 não são considerados significativos.

Coeficiente de correlação de Pearson e Investimento

A conexão entre duas variáveis é especialmente útil quando se acrescentam recursos aos mercados orçamentários. Por exemplo, uma relação pode ser útil para decidir o desempenho de uma loja compartilhada em relação ao seu recorde de referência, ou de outra reserva ou classe de recursos. Ao incluir uma loja comum baixa ou associada negativamente a uma carteira atual, o especialista financeiro obtém benefícios aprimorados.

Por assim dizer, os especialistas financeiros podem utilizar recursos ou proteções conectadas de forma contrária para apoiar sua carteira e diminuir o risco de mercado devido à imprevisibilidade ou mudanças de valor selvagem. Numerosos especuladores suportam o perigo do valor de uma carteira, o que diminui adequadamente qualquer aumento de capital ou infortúnio, uma vez que eles precisam do pagamento do lucro ou rendimento das ações ou títulos.

Além disso, os especialistas financeiros podem decidir quando a relação entre duas variáveis muda. Por exemplo, as ações bancárias têm regularmente uma relação profundamente positiva com os custos de financiamento, uma vez que as taxas de crédito são frequentemente determinadas dependendo das taxas de empréstimo do mercado. Caso o custo das ações de um banco esteja caindo enquanto as taxas de empréstimo estão subindo, os especialistas financeiros podem perceber que algo não é normal. No caso de os custos de estoque dos bancos comparativos na divisão estarem subindo adicionalmente, os especialistas financeiros podem supor que o declínio do estoque do banco não é devido a taxas de empréstimo.

Equação de Coeficiente de Relacionamento

Para calcular a conexão minuto a minuto do item Pearson, deve-se inicialmente decidir a covariância das duas variáveis que estão sendo referidas. Em seguida, deve-se verificar o desvio padrão de cada fator. O coeficiente de conexão é controlado pela separação da covariância pelo resultado dos desvios-padrão dos dois fatores. Assim, de acordo com a fórmula do coeficiente de correlação, o banco com desempenho inadequado a partir do exemplo provavelmente trata de uma questão interna.
O desvio padrão é uma medida da dispersão dos dados em relação à sua média. A covariância é uma medida de como duas variáveis mudam juntas, mas sua magnitude é ilimitada, portanto é difícil de interpretar. Dividindo a covariância pelo produto dos dois desvios-padrão, pode-se calcular a versão normalizada da estatística. Este é o coeficiente de correlação