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正相关定义

什么是正相关? 正相关是两个变量之间的关系,其中两个变量一前一后地移动,也就是说,在同一个方向上。当一个变量随着另一个变量的减少而减少,或者一个变量增加而另一个变量增加时,就存在正…

什么是正相关?

正相关是两个变量之间的关系,其中两个变量一前一后地移动,也就是说,在同一个方向上。当一个变量随着另一个变量的减少而减少,或者一个变量增加而另一个变量增加时,就存在正相关关系。

关键要点

  • 正相关是两个变量之间的关系,其中两个变量一前一后地移动,也就是说,在同一个方向上。
  • 当一个变量随着另一个变量的减少而减少,或者一个变量增加而另一个变量增加时,就存在正相关关系。
  • 股票可能在某种程度上彼此正相关,或者与整个市场正相关。
  • 贝塔系数是衡量个股价格与大盘相关性的常用指标,通常以标准普尔500指数指数为基准。
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    相关

    理解正相关

    完美的正相关意味着,在100%的时间里,有问题的变量以完全相同的百分比和方向一起移动。在产品需求和相关价格之间可以看到正相关关系。在可供应保持不变的情况下,如果需求增加,价格就会上涨。

    在统计学中,完全正相关由相关系数值+1.0表示,而0表示不相关,而-1.0表示完全负相关。

    此外,某些市场的收益或损失可能导致相关市场的类似变动。随着燃油价格的上涨,机票价格也随之上涨。由于飞机运行需要燃料,这种成本的增加通常会转嫁给消费者,导致燃料价格和机票价格之间呈正相关。

    正相关并不能保证增长或收益。相反,它被用来表示任何两个或多个同向移动的变量,所以当一个增加时,另一个也增加。虽然这种相关性存在,但因果关系可能不存在。因此,虽然某些变量可能会一起移动,但不知道为什么会发生这种移动。

    相关性是一种依赖形式,其中一个变量的变化意味着另一个变量可能发生变化,或者某些已知变量产生特定的结果。在互补产品需求中可以看到一个一般的例子。如果对汽车的需求增加,对汽车相关服务(如轮胎)的需求也会增加。一个地区的增长会对互补产业产生影响。

    在某些情况下,积极的心理反应可以在一个领域内引起积极的变化。这可以在金融市场中得到证明,在这种情况下,关于一家公司的普遍正面消息会导致股价上涨。

    相关性与因果关系

    变量之间的相关性不一定意味着因果关系。

    金融中的正相关

    正相关的一个简单例子是使用固定利率的计息储蓄账户。无论是通过新存款还是赚取的利息,增加到账户中的钱越多,可以产生的利息就越多。同样,利率上升将与产生的利息上升相关,而利率下降将导致实际应计利息下降。

    投资者和分析师还关注股票走势如何相互关联,以及与更广泛市场的关联。大多数股票的价格变动之间的相关性在区间的中间,系数为0表示这两种证券之间没有任何关系。例如,在线零售领域的股票可能与轮胎和汽车车身商店的股票相关性很小,而两家类似的零售公司的相关性更高。这是因为经营方式非常不同的企业会使用不同的投入生产不同的产品和服务。

    另一方面,实体图书零售商很可能与Amazon.com的库存呈负相关,因为在线零售商的受欢迎程度对传统书店来说通常是个坏消息。流行的支付处理器贝宝的库存可能与使用其服务的在线零售商的库存正相关。如果易趣、亚马逊和百思买的股票因在线收入增加而上涨,随着贝宝收费驱动的收入回升和积极的收益报告鼓励投资者,贝宝可能会经历类似的提振。

    贝塔和相关性

    贝塔系数是衡量个股价格与大盘相关性的常用指标,通常以标准普尔500指数指数为基准。如果一只股票的β值为1.0,则表明其价格活动与市场密切相关。贝塔值为1.0的股票有系统风险,但贝塔值计算检测不到任何非系统风险。将股票添加到beta 1.0的投资组合中不会给投资组合增加任何风险,但也不会增加投资组合提供超额回报的可能性。

    贝塔系数小于1.0意味着该证券理论上比市场波动性小,这意味着包含股票的投资组合比不包含股票的投资组合风险小。例如,公用事业股的贝塔系数通常较低,因为它们的走势往往比市场平均水平慢。

    大于1.0的贝塔值表明该证券的价格理论上比市场更不稳定。例如,如果一只股票的贝塔系数为1.2,那么它的波动性就比市场大20%。科技股和小盘股的贝塔系数往往高于市场基准。这表明,将股票加入投资组合将增加投资组合的风险,但也会增加其预期回报。

    有些股票甚至有负贝塔。β-1.0意味着该股票与市场基准成反比,就好像它是基准趋势的相反镜像。看跌期权或反向ETF被设计为具有负贝塔系数,但也有一些行业团体,如金矿商,负贝塔系数也很常见。

    正相关与负相关

    在统计学中,正相关描述两个一起变化的变量之间的关系,而负相关描述两个相反方向变化的变量之间的关系。逆相关有时被称为负相关。正相关的例子出现在大多数人的日常生活中。例如,员工工作的时间越长,员工在周末的薪水就会越多。花在广告上的钱越多,顾客从公司购买的就越多。

    反向相关性描述了两个相互摇摆的因素。例如,相对于消费习惯的增加,银行存款余额下降;相对于平均行驶速度的提高,汽油里程减少。在投资领域,一个反向相关的例子是股票和债券之间的关系。随着股价上涨,债券市场往往会下跌,就像股票表现不佳时债券市场表现良好一样。

    重要的是要理解相关性不一定意味着因果关系。变量A和B可能一起上升和下降,或者A可能随着B的下降而上升,但一个因素的上升并不总是直接影响另一个因素的上升或下降。两者都可能是由潜在的第三个因素引起的,如商品价格,或者变量之间的明显关系可能是巧合。

    例如,自互联网建立以来,上网人数一直在增加,同期石油价格总体呈上升趋势。这是正相关,但这两个因素几乎肯定没有什么有意义的关系。互联网用户的数量和油价的上涨可以用第三个因素来解释,即随着时间的推移,价格普遍上涨。

    常见问题

    什么是正相关的例子?

    正相关的一个例子是设定利率的计息储蓄账户。无论是通过新存款还是赚取的利息,增加到账户中的钱越多,可以产生的利息就越多。同样,利率上升将与产生的利息上升相关,而利率下降将导致实际应计利息下降。

    贝塔和正相关的关系是什么?

    贝塔系数是衡量个股价格与大盘相关性的常用指标,通常以标准普尔500指数指数为基准。任何大于零的β读数都意味着某种程度的正相关。如果一只股票的β值为1.0,则表明其价格活动与市场密切相关。市场和股票成比例地上涨或下跌。小于1.0的贝塔值意味着股票的涨跌幅度小于市场。大于1.0的贝塔值表示股票的涨跌幅度大于市场。

    什么是逆相关?

    在统计学中,正相关描述两个一起变化的变量之间的关系,而负相关描述两个相反方向变化的变量之间的关系。逆相关有时被称为负相关。在投资领域,负贝塔揭示了反向相关性。贝塔系数低于零的股票将向与市场基准相反的方向移动。β值为-1.0意味着股票走势是基准趋势的镜像。看跌期权或反向ETF被设计为具有负贝塔系数,但也有一些行业团体,如金矿商,负贝塔系数也很常见。

    相关性意味着因果关系吗?

    相关性不一定意味着因果关系。事实上,不这样假设是一种谬误。变量A和B可能一起上升和下降,或者A可能随着B的下降而上升,但一个因素的上升并不总是直接影响另一个因素的上升或下降。两者都可能是由潜在的第三因素引起的,或者变量之间的明显关系可能是巧合。

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    作者: 爱财富网

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