Czy mogę używać współczynnika korelacji do przewidywania zwrotów z rynku akcji?
Współczynnik korelacji ma ograniczone możliwości w przewidywaniu powraca na giełdzie dla poszczególnych zasobów. Mimo to pomiar statystyczny może mieć wartość w przewidywaniu zakresu, w jakim dwa akcje poruszają się względem siebie, ponieważ współczynnik korelacji jest miarą zależności między tym, jak dwa akcje poruszają się w tandemie, a także siłą tego związek.
Nowoczesna teoria portfela
Chociaż współczynnik korelacji może nie być w stanie przewidzieć przyszłych zwrotów akcji, narzędzie jest pomocne w zrozumieniu (i łagodzeniu) ryzyka, ponieważ jest centralnym składnikiem efektywna granica zapewnia krzywą relację między możliwym zwrotem dla kombinacji aktywów w portfelu a określoną kwotą ryzyka dla tej kombinacji aktywów.
Kluczowe wnioski
- Korelacja mierzy wielkość współprzemieszczania między dwoma inwestycyjnymi papierami wartościowymi.
- Krytyką współczesnej teorii portfela jest założenie, że korelacja między aktywami jest ustalana w czasie, podczas gdy w rzeczywistości jest dynamiczna i zmienia się.
- Współczynniki korelacji mieszczą się w skali od -1 do 1, gdzie 1 oznacza doskonałą korelację, -1 oznacza odwrotną korelację, a 0 oznacza brak korelacji.
- Zrozumienie korelacji może pomóc inwestorom w budowaniu zdywersyfikowanych portfeli, ale poza tym współczynniki korelacji nie mają rzeczywistej mocy predykcyjnej.
Współczynnik korelacji
Współczynnik korelacji mierzony jest w skali od -1 do 1. Współczynnik korelacji 1 wskazuje na doskonałą dodatnią korelację między cenami dwóch akcji, co oznacza, że akcje zawsze poruszają się w tym samym kierunku o tę samą wartość. Współczynnik -1 wskazuje na doskonałą korelację ujemną, co oznacza, że w przeszłości akcje zawsze zmieniały się w przeciwnym kierunku. Jeśli dwa akcje mają współczynnik korelacji równy 0, oznacza to, że nie ma korelacji, a zatem nie ma związku między nimi. Niezwykłe jest posiadanie doskonałej dodatniej lub ujemnej korelacji.
Inwestorzy mogą korzystać ze współczynnika korelacji, aby wybrać aktywa z ujemnymi korelacjami do włączenia do swoich portfeli. Obliczenie współczynnika korelacji obejmuje kowariancję dwóch rozważanych zmiennych i odchylenie standardowe każdej zmiennej.
Podczas gdy odchylenie standardowe jest miarą rozproszenia danych od ich średniej, kowariancja jest miarą tego, jak dwie zmienne zmieniają się razem. Dzieląc kowariancję przez iloczyn dwóch odchyleń standardowych, można obliczyć współczynnik korelacji i określić, w jakim stopniu aktywa w portfelu będą prawdopodobnie zmieniać się w tandemie.
Moc predykcyjna
Współczynnik korelacji to w zasadzie regresja liniowa przeprowadzana na stopach zwrotu każdej ze spółek względem innych. Jeśli zostanie odwzorowany graficznie, dodatnia korelacja pokazałaby linię opadającą w górę. Ujemna korelacja wskazywałaby na opadającą linię. Chociaż współczynnik korelacji jest miarą historycznego związku między dwoma zasobami, może również stanowić wskazówkę co do przyszłych relacji między aktywami.
Jednak korelacja między dwiema inwestycjami jest dynamiczna i podlega zmianom. Korelacja może się zmieniać, zwłaszcza w okresach większej zmienności, właśnie wtedy, gdy wzrasta ryzyko dla portfeli. Jako taki, MPT może mieć ograniczenia w swojej zdolności do ochrony przed ryzykiem w okresach dużej zmienności ze względu na założenie, że korelacje pozostają stałe. Ograniczenia MPT ograniczają również moc predykcyjną współczynnika korelacji.
Podsumowanie
Współczesna teoria portfela wykorzystuje korelację do uwzględnienia zdywersyfikowanych aktywów, które mogą pomóc zmniejszyć ogólne ryzyko portfela. Jedną z głównych krytyki MPT jest jednak to, że zakłada on, że korelacja między aktywami jest statyczna w czasie. W rzeczywistości korelacje często się zmieniają, zwłaszcza w okresach większej zmienności. Krótko mówiąc, chociaż korelacja ma pewną wartość predykcyjną, miara ma ograniczenia w jej stosowaniu.