Negative Korrelationsdefinition
Für Laien ist die negative Korrelation eine Beziehung zwischen zwei Variablen. Sie sind Teil einer Funktion, bei der sich abhängige und unabhängige Variablen wertmäßig in verschiedene Richtungen bewegen. Wenn beispielsweise die unabhängige Variable zunimmt, nimmt die abhängige Variable ab und umgekehrt.
Eine negative Korrelation kann durch den Korrelationskoeffizienten beschrieben werden, wenn der Wert dieser Korrelation zwischen 0 und -1 liegt. Der Betrag einer perfekten negativen Korrelation beträgt -1. Die Stärke der Korrelation zwischen den Variablen kann variieren. Angenommen, zwei Variablen, x und y, korrelieren mit -0,8. Dies bedeutet, wenn y um 1 Einheit zunimmt, nimmt y um 0,8 ab. Betrachten Sie nun, dass die negative Korrelation zwischen diesen Variablen -0,1 beträgt. In diesem Fall führt jede Änderung des Werts der Variablen x um eine Einheit zu einer Differenz von 0,1 Einheiten nur bei den Kosten der Variablen y.
Negative Korrelation verstehen
Um die negative Korrelation besser zu verstehen, müssen wir auch ein grundlegendes Verständnis der Korrelation haben. Die Korrelation ist ein statistisches Werkzeug, das den Grad der Beziehung zwischen zwei verschiedenen Funktionen misst. Zum Beispiel das Gewicht und die Größe einer Person. Im Allgemeinen steigt mit zunehmender Körpergröße auch der Wert der Person. Dies zeigt an, dass eine positive Korrelation zwischen Größe und Gewicht besteht, da mit zunehmender Variable auch andere Variablen zunehmen. Die Korrelation ist jedoch negativ, wenn sich die beiden Variablen in entgegengesetzte Richtungen bewegen, z. B. Höhe vom Dichtungsniveau und Temperatur. Mit zunehmender Höhe nimmt die Temperatur ab.
Die Formel gibt Korrelation:
Hier,
- r = Korrelationskoeffizient;
- = Mittelwert der Variablen X;
- = Mittelwert der Variablen Y.
Das Umordnen gibt uns diese Formel:
Die Korrelation kann einen beliebigen Wert zwischen -1 und 1 annehmen. Das negative Vorzeichen zeigt eine negative Korrelation an, während ein positives Vorzeichen eine positive Korrelation anzeigt. Nullkorrelation bedeutet, dass zwischen den beiden Variablen keine Beziehung besteht.
Warum ist negative Korrelation wichtig?
- Portfoliomanagement : Die Korrelation wird häufig bei der Verwaltung der Portfolios verwendet. Es wird oft gesagt, dass Portfolios vielfältig sein sollten. Es sollte aus mehreren Anlagen mit unterschiedlichen Risiken und Erträgen bestehen. Wenn wir die gleiche Art von Wertpapieren in unserem Portfolio haben, wirkt sich jedes Großereignis nicht nur auf ein Wertpapier, sondern auf das gesamte Portfolio aus. Zu diesem Zweck finden wir eine Korrelation zwischen den Renditen von Wertpapieren. Die Einlagen mit vollkommen positiven Korrelationen sollten nicht zusammen gekauft werden. Um das Portfolio zu diversifizieren, werden häufig die Einsätze mit negativen Korrelationen hinzugefügt. Betrachten Sie das oben diskutierte Beispiel für Airline-Aktien und Ölpreise. Wenn ein Portfolio über Energieaktien verfügt, kann das Management den Kauf von Airline-Aktien in Betracht ziehen, um sich gegen den Rückgang der Ölpreise abzusichern.
- Wirtschaft : Viele mit der Wirtschaft verbundene Trends beinhalten eine negative Korrelation. Diese Beziehung zwischen den Bewegungen kann in wirtschaftspolitischen Fragen hilfreich sein. Zum Beispiel Arbeitslosigkeit und Konsumausgaben. Bei steigenden Ausgaben sinkt die Arbeitslosigkeit (im Allgemeinen).
Beispiele aus der Praxis der negativen Korrelation
- Ölpreise und Aktien von Fluggesellschaften: Öl ist ein wichtiger Rohstoff für Fluggesellschaften. Wenn die Ölpreise steigen, sinkt ihre Rentabilität, was sich auch in ihren Aktienkursen widerspiegelt. Sie zeigen daher eine negative Korrelation
- Aktienmarkt und Goldpreise (meistens nicht immer): Gold ist immer eine alternative Anlageoption für Aktieninvestoren. Wenn also der Aktienmarkt zu sinken scheint, interessieren sich Anleger für eine Investition in Gold, und daher beginnen die Goldpreise zu steigen
Praktisches Beispiel für eine negative Korrelation
Angenommen, zwei Aktien haben im Zeitraum 2011-16 jährlich die folgenden Renditen erzielt:
Betrachtet man die Aktienrenditen der ersten Aktie als Variable 'x' und die der zweiten Aktie als 'y'.
Berechnung der Variablen xy
Berechnung der Variablen X 2
Berechnung der Variablen Y 2
Summe
Berechnung des Korrelationskoeffizienten (r)
- = ((6 * 14311) - (247 * 376)) / (((6 * 11409) - (247 2)) 0,5 * ((6 * 247160- (376 2)) 0,5)
- = Korrelationskoeffizient (r) = -0,97608
Eine detaillierte Berechnung finden Sie in der oben angegebenen Excel-Tabelle.
Der negative Wert des Korrelationskoeffizienten zeigt, dass die Variablen negativ korreliert sind.
Fazit
Manchmal können andere Faktoren beteiligt sein, die dazu führen, dass sich die Variablen auf eine bestimmte Weise verhalten. In dem oben diskutierten Beispiel kann gefolgert werden, dass wenn x zunimmt, y abnimmt. Es ist jedoch falsch anzunehmen, dass der Anstieg von 'x' dazu führt, dass das 'y' abnimmt, da es möglich ist, dass beide betroffenen Unternehmen in völlig unterschiedlichen Geschäftsbereichen tätig sind und von unterschiedlichen wirtschaftlichen Bedingungen betroffen sind.
Daher sollten Korrelationen nur zur Bestimmung einer Ursache verwendet werden. Die Führungskräfte können damit die Beziehung zwischen Variablen wie Marktnachfrage und Konsumausgaben verstehen, die bereits im Rahmen der Analyse vorhanden ist. Es sollte jedoch nicht verwendet werden, um die Änderung einer Variablen aufgrund anderer Variablen zu untersuchen, da immer mehrere Faktoren diese Beziehung beeinflussen. Zum Beispiel Konsumausgaben auf dem Markt und Einnahmen eines FMCG-Unternehmens. Sie mögen eine positive Korrelation aufweisen, aber es ist möglich, dass der Umsatz dieses Unternehmens aus einem anderen Grund wie der Einführung eines neuen Produkts oder der Expansion in eine aufstrebende Volkswirtschaft gestiegen ist.
