Ters Korelasyon Nedir?
Negatif korelasyon olarak da bilinen ters bir korelasyon, iki değişken arasındaki zıt yönlerde hareket edecek şekilde ters bir ilişkidir. Örneğin A ve B değişkenlerinde A arttıkça B azalır ve A azaldıkça B artar. İstatistiksel terminolojide, ters korelasyon, -1 ve 0 arasında bir değere sahip korelasyon katsayısı "r" ile gösterilir; r = -1, mükemmel ters korelasyonu gösterir.
Önemli Çıkarımlar
- İki veri kümesi güçlü bir negatif korelasyona sahip olabilse de, bu, birinin davranışının diğeri üzerinde herhangi bir etkiye veya nedensellik ilişkisine sahip olduğu anlamına gelmez. İki değişken arasındaki ilişki zamanla değişebilir ve pozitif korelasyon dönemleri olabilir. iyi.
Ters Korelasyonu Grafikleme
Korelasyonu kontrol etmek için iki veri noktası seti x ve y eksenindeki bir grafiğe çizilebilir. Buna dağılım diyagramı denir ve pozitif veya negatif bir korelasyon olup olmadığını kontrol etmenin görsel bir yoludur. Aşağıdaki grafik, grafikte çizilen iki veri noktası seti arasında güçlü bir negatif korelasyonu göstermektedir.
Dağılım Grafiği diyagramı. investopedia
Ters Korelasyonu Hesaplama Örneği
Korelasyon, sayısal bir sonuca ulaşmak için iki veri kümesi arasında hesaplanabilir. Ortaya çıkan istatistik, portföy çeşitlendirmesinin risk azaltma faydaları ve diğer önemli veriler gibi metrikleri tahmin etmek için tahmini bir şekilde kullanılır. Aşağıda sunulan örnek, istatistiğin nasıl hesaplanacağını göstermektedir.
Bir analistin aşağıdaki iki veri kümesi arasındaki korelasyon derecesini hesaplaması gerektiğini varsayın:
- X: 55, 37, 100, 40, 23, 66, 88Y: 91, 60, 70, 83, 75, 76, 30
Korelasyonu bulmak için üç adım vardır. İlk olarak, TOPLA (X) bulmak için tüm X değerlerini toplayın, TOPLA (Y) bulmak için tüm Y değerlerini toplayın ve her bir X değerini karşılık gelen Y değeri ile çarpın ve TOPLA (X, Y) bulmak için toplayın:
SUM (X) = 55 + 37 + 100 + 40 + 23 + 66 + 88 = 409
TOPLAM (E) = 91 + 60 + 70 + 83 + 75 + 76 + 30 = 485
TOPLAM (X, Y) = (55 x 91) + (37 x 60) +… + (88x x 30) 26, 926 =
Bir sonraki adım, her X değerini almak, karelemek ve TOPLA (x 2) bulmak için tüm bu değerleri toplamaktır. Aynı şey Y değerleri için de yapılmalıdır:
SUM (X2) = (552) + (372) + (1002) +… + (882) 28, 623 =
SUM (y2) = (912) + (602) + (702) +… + (302) 35, 971 =
Yedi gözlem olduğunu belirterek, n, aşağıdaki formül korelasyon katsayısını bulmak için kullanılabilir, r:
r = x
Bu örnekte korelasyon:
- (r = (7 x 28, 623-4092) x (7 x 35, 971-4852)) (7 x 26, 926- (409 x 485)) r = 9, 883 ÷ 23.414 r = -0.42
İki veri setinin ters korelasyonu -0.42'dir.
Ters Korelasyon Size Ne Anlatıyor?
Ters korelasyon size bir değişken yükseldiğinde diğerinin düştüğünü söyler. Finansal piyasalarda, ters korelasyonun en iyi örneği muhtemelen ABD doları ile altın arasındaki ilişkidir. ABD doları büyük para birimlerine karşı değer kaybettiğinden, altın genellikle yükseliş olarak algılanır ve ABD doları takdir ederse altın fiyatlarında düşüş gösterir.
Negatif korelasyon ile ilgili olarak iki noktanın akılda tutulması gerekmektedir. Birincisi, negatif bir korelasyonun veya bu konu için pozitif bir korelasyonun bulunması, mutlaka nedensel bir ilişki anlamına gelmez. İkincisi, iki değişken arasındaki ilişki statik değildir ve zamanla dalgalanır, bu da değişkenlerin bazı dönemlerde ters korelasyon ve diğerlerinde pozitif korelasyon gösterebileceği anlamına gelir.
Ters Korelasyon Kullanmanın Sınırlamaları
Korelasyon analizleri, hisse senedi ve tahvil piyasalarının genellikle zıt yönlerde nasıl hareket ettiği gibi iki değişken arasındaki ilişki hakkında faydalı bilgiler ortaya çıkarabilir. Bununla birlikte, analiz, belirli bir veri noktası kümesi içindeki birkaç veri noktasının aykırı veya olağandışı davranışını tam olarak dikkate almaz ve bu da sonuçları çarptırabilir.
Ayrıca, iki değişken negatif bir korelasyon gösterdiğinde, korelasyon çalışmasına dahil edilmese de, aslında söz konusu değişkeni etkileyen birkaç başka değişken olabilir. İki değişkenin çok güçlü bir ters korelasyonu olmasına rağmen, bu sonuç asla ikisi arasında bir neden-sonuç ilişkisi anlamına gelmez. Son olarak, aynı sonucu yeni verilere tahmin etmek için bir korelasyon analizinin sonuçlarının kullanılması yüksek derecede risk taşır.