Pot folosi coeficientul de corelație pentru a prezice randamentele bursiere?
Coeficientul de corelație are o capacitate limitată în predicția se întoarce în piața de valori pentru stocurile individuale. Cu toate acestea, măsurarea statistică poate avea valoare în prezicerea măsurii în care două stocuri se mișcă unul față de celălalt, deoarece coeficientul de corelație este o măsură a relației dintre modul în care două stocuri se mișcă în tandem între ele, precum și puterea relaţie.
Teoria modernă a portofoliului
Deși coeficientul de corelație ar putea să nu fie capabil să prezică randamentele viitoare ale stocurilor, instrumentul este util pentru înțelegerea (și atenuarea) riscului, deoarece este o componentă centrală a frontiera eficientă oferă o relație curbată între o posibilă rentabilitate a unui mix de active dintr-un portofoliu și o anumită cantitate de risc pentru acel mix de active.
Chei de luat masa
- Corelația măsoară cantitatea de mișcare comună între două titluri de investiții.
- O critică a teoriei portofoliului modern este presupunerea că corelația dintre active este fixată în timp, atunci când, în realitate, este dinamică și schimbătoare.
- Coeficienții de corelație sunt pe o scară de la -1 la 1, 1 indicând o corelație perfectă, -1 sugerând o corelație inversă și 0 indicând nicio corelație.
- Înțelegerea corelațiilor poate ajuta investitorii să construiască portofolii diversificate, dar coeficienții de corelație nu au o putere predictivă reală dincolo de aceasta.
Coeficientul de corelație
Coeficientul de corelație este măsurat pe o scară de la -1 la 1. Un coeficient de corelație 1 indică o corelație pozitivă perfectă între prețurile a două stocuri, ceea ce înseamnă că stocurile se mișcă întotdeauna în aceeași direcție cu aceeași sumă. Un coeficient de -1 indică o corelație negativă perfectă, ceea ce înseamnă că stocurile s-au mișcat istoric întotdeauna în direcția opusă. Dacă două stocuri au un coeficient de corelație 0, înseamnă că nu există o corelație și, prin urmare, nu există nicio relație între stocuri. Este neobișnuit să existe o corelație perfectă pozitivă sau negativă.
Investitorii pot utiliza coeficientul de corelație pentru a selecta activele cu corelații negative pentru a fi incluse în portofoliile lor. Calculul coeficientului de corelație ia covarianța celor două variabile în cauză și abaterea standard a fiecărei variabile.
În timp ce deviația standard este o măsură a dispersiei datelor din media sa, covarianța este o măsură a modului în care două variabile se schimbă împreună. Prin împărțirea covarianței la produsul celor două abateri standard, se poate calcula coeficientul de corelație și se poate determina în ce măsură activele dintr-un portofoliu sunt susceptibile de a se deplasa în tandem.
Puterea predictivă
Coeficientul de corelație este practic o regresie liniară efectuată la randamentele fiecărui stoc față de celălalt. Dacă este mapată grafic, o corelație pozitivă ar arăta o linie înclinată în sus. O corelație negativă ar arăta o linie în pantă descendentă. Deși coeficientul de corelație este o măsură a relației istorice dintre două stocuri, acesta poate oferi un ghid și pentru relația viitoare dintre active.
Cu toate acestea, corelația dintre două investiții este dinamică și poate fi modificată. Corelația se poate schimba, în special în perioadele de volatilitate mai mare, chiar atunci când riscul crește pentru portofolii. Ca atare, MPT poate avea limitări în capacitatea sa de a proteja împotriva riscului în perioadele de volatilitate ridicată, din ipoteza că corelațiile rămân constante. Limitările MPT limitează, de asemenea, puterea predictivă a coeficientului de corelație.
Linia de fund
Corelația este utilizată în teoria modernă a portofoliului pentru a include active diversificate care pot ajuta la reducerea riscului general al unui portofoliu. Una dintre principalele critici ale MPT este însă că presupune că corelația dintre active este statică în timp. În realitate, corelațiile se schimbă adesea, în special în perioadele de volatilitate mai mare. Pe scurt, deși corelația are o anumită valoare predictivă, măsura are limitări în utilizarea sa.