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- 相关公式
- 相关性的常见错误
- 在Excel中查找关联
相关性度量两个变量的线性关系。 通过测量和关联每个变量的方差，相关性可以指示关系的强度。 或者换一种说法，相关性回答了这个问题：变量A（自变量）解释变量B（因变量）多少？
重要要点
- 相关性是两个变量之间变化的统计线性对应关系。在财务中，相关性用于分析的多个方面，包括计算或投资组合标准差。计算相关性很耗时，但是像Excel这样的软件使计算变得容易。
相关公式
关联结合了几个重要且相关的统计概念，即方差和标准差。 方差是变量在均值周围的离散度，标准差是方差的平方根。
公式为：
由于相关性要评估两个变量的线性关系，因此真正需要的是查看这两个变量具有多少协方差，以及每个变量的标准偏差分别在多大程度上反映了协方差。
相关性的常见错误
单个最常见的错误是假设接近+/- 1的相关性具有统计意义。 读数接近+/- 1无疑会增加实际统计意义的机会，但如果不进行进一步测试，就不可能知道。 相关性的统计检验可能由于多种原因而变得复杂； 这一点都不简单。 相关性的一个关键假设是变量是独立的，并且变量之间的关系是线性的。 从理论上讲，您将测试这些声明以确定相关计算是否合适。
请记住，两个变量之间的相关性并不意味着A导致B，反之亦然。
第二个最常见的错误是忘记将数据标准化为一个通用单位。 如果计算两个beta的相关性，则单位已被标准化：beta本身就是单位。 但是，如果要关联股票，则至关重要的是将它们归一化为回报百分比，而不是股价变动。 即使是在投资专业人员中，这种情况也经常发生。
对于股票价格相关性，您实质上是在问两个问题：一定时期内的收益率是多少？该收益率与同一时期内另一种证券的收益率有什么关系？ 这也是为什么难以关联股票价格的原因：如果两种股票的收益率在过去52周内 每天 变化百分比，则可能具有较高的相关性，但是如果收益率在过去52周内是 月度 变化，则相关性较低。 哪一个更好”？ 确实没有完美的答案，这取决于测试的目的。
在Excel中查找关联
有几种方法可以在Excel中计算相关性。 最简单的方法是并排获得两个数据集，并使用内置的相关公式：
这是一种仅计算两个数据集之间相关性的便捷方法。 但是，如果要跨一系列数据集创建相关矩阵，该怎么办？ 为此，您需要使用Excel的数据分析插件。 该插件可以在“数据”选项卡的“分析”下找到。
选择收益表。 在这种情况下，我们的列是标题，所以我们要选中“第一行中的标签”框，以便Excel知道将其视为标题。 然后，您可以选择在同一张纸上还是在新纸上输出。
按下Enter键后，数据将自动生成。 您可以添加一些文本和条件格式来清理结果。
