正相關：定義，測量，示例

什麼是正相關？

正相關是兩個變量串聯移動的變量之間的關係，即朝著相同的方向。當一個變量隨著另一個變量降低而減小，或一個變量增加而另一個變量增加而另一個變量增加時，存在正相關。由於這兩個不同的變量朝著相同的方向移動，因此從理論上講，它們受相同的外力影響。

了解正相關

一個完全積極的相關性意味著100％的時間，所討論的變量通過完全相同的百分比和方向一起移動。可以看到對產品需求與產品相關價格之間的正相關關係。在可用供應相同的情況下，如果需求增加，價格將上漲。

此外，某些市場的收益或損失可能會導致相關市場的類似運動。隨著燃油價格上漲，機票的價格也上漲。由於飛機需要燃料運行，因此該成本的增加通常會傳遞給消費者，從而導致燃油價格和航空公司票價之間的正相關。

正相關並不能保證生長或受益。取而代之的是，它用來表示任何兩個或多個變量一起移動相同的方向，因此當一個變量增加時，另一個變量也是如此。相關的存在並不一定表明變量之間的因果關係。

相關是一種依賴性形式，其中一個變量的變化意味著另一個變化在另一個變量中可能發生變化，或者某些已知變量會產生特定的結果。可以在補充產品需求中看到一個一般示例。如果對車輛的需求增加，那麼對車輛和輪胎等車輛相關產品和服務的需求也會增加。一個領域的增加會影響互補行業。

在某些情況下，積極的心理反應會導致一個地區的積極變化。在金融市場中可以證明這一點，如果有關公司的一般積極新聞​​導致股價更高。

測量正相關

在統計中，完美的正相關由相關係數值+1.0，而0表示沒有相關性，-1.0表示完美的逆（負）相關。

通過圖形描述使用散點圖的數據集，也可以輕鬆地識別正相關。散點圖上的每個點代表X軸變量和Y軸變量的交點上的一個樣本項目。一系列向上趨勢的點表明，隨著X軸變量的增加，散射圖上的正相關性也證明了這一點，y軸變量也會增加。

當統計分析正相關時，重要的是要了解數據集的p值。 P值是對發現的統計學意義的測量。通常，較低的p值通常為0.05或更少，表明有更多的證據表明，觀察到的相關性在統計上是顯著的，而不是由於隨機機會而引起的。

財務正相關

簡單正相關的示例涉及使用帶有設定利率的帶有利息的儲蓄帳戶。無論是通過新存款還是賺取的利息，添加到帳戶中的錢就越多，就可以產生的利息就越多。同樣，利率上升將與產生的利息的增加有關，而利率下降會導致實際利息下降。

投資者和分析師還考慮股票變動如何相互關聯，並與更廣泛的市場相互關聯。大多數股票與彼此的價格變動相關聯，在該範圍的中間，係數為0，表明兩家證券之間沒有任何關係。

例如，在線零售空間中的股票可能與輪胎和汽車車身車間的股票幾乎沒有相關性，而兩家類似的零售公司將看到更高的相關性。這是因為擁有截然不同的業務的企業將使用不同的輸入生產不同的產品和服務。這些公司中的每一個都面臨著不同的風險，機遇和運營挑戰。

正相關和多樣化

現代投資組合理論紮根於多元化，這一概念是投資者應持有廣泛無關的資產以降低投資組合風險。面對正相關，這會逃跑；投資理論通常指出，投資者應該在其投資組合中保持廣泛的正相關性。

對於大多數投資者而言，理想的投資策略是避免資產和資產類別之間的正相關。儘管每個人都應該評估自己的投資策略，但具有正相關的資產往往會增加損失的風險。

Beta和相關性

beta是一種常見的衡量標準，即單個股票的價格與更廣泛的市場相關聯，通常使用標準普爾500指數作為基準。如果股票有beta在1.0中，這表明其價格活動與市場密切相關。

Beta為1.0的股票具有系統的風險，但是Beta計算無法檢測到任何非系統性風險。將股票添加到Beta為1.0的投資組合中並不會增加投資組合的風險，但也不會增加投資組合提供超額回報的可能性。

Beta的beta少於1.0意味著在理論上，與市場相比，該股票的風險要比不帶有股票的股份較小。例如，公用事業庫存通常具有低BETA，因為它們的移動趨勢比市場平均值慢。

大於1.0的Beta表明，在理論上，安全價格比市場更波動。例如，如果股票的beta為1.2，則假定它比市場的揮發性高20％。技術庫存和小帽子的BETA往往高於市場基準。這表明將股票添加到投資組合將增加投資組合的風險，但也會增加其預期收益。

有些股票甚至具有負值。 -1.0的beta表示股票與市場基準成反比，就好像它是基準趨勢的相反的鏡像。 PUT選項或逆ETF的設計為具有負beta，但是有一些行業群體，例如金礦礦工，負面的beta也很常見。

正相關與負相關

負相關有時被描述為逆相關。在統計中，正相關描述了兩個變量一起改變的關係，而反相關描述了在相反方向上改變兩個變量之間的關係。

大多數人的日常生活中都發生了正相關的例子。例如，員工工作的時間越多，員工的薪水將在本週末結束時越大。在廣告上花費的錢越多，從公司那裡購買的客戶就越多。

反相關描述了兩個因素相對於彼此相對於彼此相關的因素。例如，相對於支出習慣的增加和相對於平均駕駛速度的提高，銀行餘額的下降和汽油里程減少。股票與債券之間的關係是在投資世界中存在逆相關性的一個例子。從理論上講，隨著股票價格上漲，債券市場往往會下降，就像債券市場表現不佳時的債券市場表現良好一樣。

重要的是要了解相關性不一定意味著因果關係。變量A和B可能會同時升高，或者隨著B的下降而可能上升，但是一個因素的崛起直接影響另一個因素的崛起或下降並非總是如此。兩者都可能是由於商品價格等潛在的第三個因素引起的，或者變量之間的明顯關係可能是巧合。

例如，自成立以來，連接到互聯網的人數一直在增加，並且在同一時期，石油的價格通常已經上升。這是一個積極的相關性，但是兩個因素幾乎肯定沒有有意義的關係。互聯網用戶的人口和石油價格都可以通過第三個因素來解釋，即由於時間而增加。

底線

當兩個變量串聯移動時，據說這兩個變量具有正相關。儘管一個變量可能不會直接影響另一個變量，但兩個變量至少可能會在同一方向上發生變化。試圖最小化的投資者投資組合風險通常試圖通過多樣化來散發正相關；這是通過分析每個變量的相關係數，beta和其他統計測量值來完成的。