Korrelációs képlet (Tartalomjegyzék)

  • Korrelációs képlet
  • Példák a korrelációs képletre (Excel sablonnal)
  • Korrelációs képlet kalkulátor

Korrelációs képlet

A korrelációt széles körben használják a portfólió mérésében és a kockázat mérésében. A korreláció két független változó közötti kapcsolatot méri, és korrelációs elemzéssel meghatározható a portfólióban lévő két állomány közötti kapcsolat fokának. A korreláció mértékét a korrelációs együtthatónak nevezik, és ez a kockázat fő mérőszáma. A korrelációs elemzés lehetővé teszi számunkra, hogy képet kapjunk a vizsgált két változó közötti kapcsolat fokáról és irányáról.

A korrelációs képlet megegyezik az 1. eszköz hozamának kovarianciájával és a 2. eszköz hozamának kovarianciájával / standard

Az 1. eszköz eltérése és a 2. eszköz standard eltérése.

  • ρ xy = Összefüggés két változó között
  • Cov (r x, r y ) = az X visszatérés kovarianciája és az Y visszatérésének kovarianciája
  • σ x = X szórása
    • σ y = Y szórása

A korreláció a hatásviszony okán alapul, és a vizsgálatban háromféle korreláció létezik, amelyet széles körben használnak és gyakorolnak.

  • Pozitív korreláció - Két változó között van pozitív korreláció, ha állítólag ugyanazon az irányban haladnak. Példa magasság és súly.
  • Negatív korreláció - Két változó között negatív korreláció létezik, amikor a változó ellentétes irányba változik. Példa a kereslet, a mennyiség és a kínálat törvényére.
  • Nincs korreláció - Nincs különbség a két változó között, ha a két változó között nincs közvetlen kapcsolat. Vagyis nincsenek kapcsolatuk egymás mozgásában.

Példák a korrelációs képletre (Excel sablonnal)

Vegyünk egy példát a korrelációs képlet kiszámításának jobb megértésére.

Itt töltheti le ezt a korrelációs sablont - Correlation Template

Korrelációs képlet - 1. példa

Egy alapkezelő ki akarja számítani a hitelviszonyt megtestesítő ingatlanok portfóliójában lévő két állomány közötti korrelációs együtthatót.

Megoldás:

A korrelációt az alábbiakban megadott képlet alapján számoljuk ki

ρ xy = Cov (r x, r y ) / (σ x * σ y)

  • Összefüggés = 0, 2 / (1, 4 * 1, 2)
  • Összefüggés = 0, 12

Összefüggési képlet - 2. példa

A hallgató meg akarja számítani a portfólió két állománya közötti korrelációs együtthatót.

Megoldás:

A korrelációt az alábbiakban megadott képlet alapján számoljuk ki

ρ xy = Cov (r x, r y ) / (σ x * σ y)

  • Összefüggés = -1 / (4 * 2)
  • Összefüggés = -0, 13

Korrelációs képlet - 3. példa

A kockázatitőke-alap értékeli portfólióját, és ki akarja számítani a portfólióban lévő két készlet közötti korrelációs együtthatót.

Megoldás:

A korrelációt az alábbiakban megadott képlet alapján számoljuk ki

ρ xy = Cov (r x, r y ) / (σ x * σ y)

  • Összefüggés = 4 / (0, 98 * 0, 12)
  • Összefüggés = 34.01

Magyarázat

A korrelációt alkalmazzuk a szórás mértékében.

  • Az 1 együttható tökéletes pozitív kapcsolatot jelent - az egyik változó növekedésével a másik arányosan növekszik.
  • A -1 együttható tökéletes negatív kapcsolatot jelent - az egyik változó növekedésével a másik arányosan csökken.
  • A 0 együttható azt jelenti, hogy nincs kapcsolat két változó között - az adatpontok az egész grafikonon vannak szétszórva.

A korreláció relevanciája és felhasználása

  • A korreláció feljogosítja a kutatót az etikátlanul előforduló változók felismerésére kísérleti tesztelés céljából
  • A korreláció nagyon fontos a pszichológia és az oktatás területén, mint a teszt pontszáma és a többi teljesítmény mutató közötti kapcsolat mérőszáma.
  • A korrelációs formula egy fontos képlet, amely megmondja a felhasználónak az x és az y változó közötti lineáris kapcsolat erősségét és irányát. Minél nagyobb az abszolút érték, annál erősebb a kapcsolat.
  • A kutatóknak kerülniük kell az összefüggés következtetését, és a korreláció nem megfelelő az egyetértés elemzésére. A korrelációs kutatások fontos szerepet játszottak és továbbra is fontos szerepet játszanak a kvantitatív kutatásban a változók gyűjteménye közötti kapcsolatok természetének feltárása szempontjából.

Korrelációs képlet kalkulátor

Használhatja a következő korrelációs számológépet

Con (r x, r y )
σ x
σ y
ρ xy

ρ xy =
Con (r x, r y )
(σ x * σ y )
0
= 0
(0 * 0)

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a korrelációs képlethez. Itt tárgyaljuk, hogyan kell kiszámítani a korrelációt, a gyakorlati példákkal együtt. Kínálunk korrelációs számológépet is letölthető Excel sablonnal. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

  1. Útmutató a portfólió variációs képletéhez
  2. Hogyan lehet kiszámítani a PEG arányt?
  3. Számológép az Adósok napjainak képletére
  4. A tőkeérték-képlet legjobb példái

Kategória:

Vállalkozói fejlesztés