ความสัมพันธ์เชิงลบ: วิธีการทำงานตัวอย่างและคำถามที่พบบ่อย

เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักลงทุนที่จะเข้าใจแนวคิดของความสัมพันธ์เชิงลบเนื่องจากพอร์ตการลงทุนที่สมดุลมักจะรวมถึงสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์นี้กับคนอื่น ด้วยวิธีนี้ควรลดมูลค่าส่วนหนึ่งส่วนอื่น ๆ อาจไม่ ความสัมพันธ์เชิงลบเรียกอีกอย่างว่าความสัมพันธ์แบบผกผันซึ่งเป็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวที่เพิ่มขึ้นเมื่อการลดลงอื่น ๆ และในทางกลับกัน ความสัมพันธ์เชิงลบอย่างสมบูรณ์หมายถึงความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างตัวแปรสองตัวนั้นตรงกันข้าม ในกราฟเส้นคุณจะเห็นความลาดชันลง

ในสาขาเศรษฐศาสตร์ราคาและปริมาณโดยทั่วไปมีความสัมพันธ์เชิงลบกับเส้นโค้งอุปสงค์ สิ่งเหล่านี้มักจะลาดเอียงลงมาซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเต็มใจของผู้บริโภคที่จะซื้อบางสิ่งบางอย่างมากขึ้นเมื่อราคาลดลง

ในสถิติเชิงลบอย่างสมบูรณ์แบบความสัมพันธ์แสดงด้วยค่า -1.0 ในขณะที่ 0 หมายถึงไม่มีความสัมพันธ์และ +1.0 หมายถึงอย่างสมบูรณ์ความสัมพันธ์เชิงบวก- เส้นโค้งอุปทานมักจะสูงขึ้นและแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าผู้ผลิตยินดีที่จะนำผลิตภัณฑ์เข้าสู่ตลาดมากขึ้นอย่างไรเมื่อราคาสูงขึ้น

ด้านล่างนี้เราตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงลบในเชิงลึกมากขึ้นในขณะที่ให้ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อแสดงให้เห็นว่าข้อมูลนี้สามารถใช้งานได้อย่างไรในขณะที่สร้างพอร์ตโฟลิโอที่สมดุล

ทำความเข้าใจกับความสัมพันธ์เชิงลบ

ลบหรือความสัมพันธ์แบบผกผันบ่งชี้ว่าตัวแปรสองตัวแต่ละตัวมีราคาที่โดยทั่วไปเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม ตัวอย่างเช่นถ้าตัวแปร x และ y มีความสัมพันธ์เชิงลบเมื่อ x เพิ่มมูลค่า y จะลดลง ในทำนองเดียวกันถ้า x ลดมูลค่า y จะเพิ่มขึ้น

ในแง่สถิติความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบจะแสดงด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ -1.0 ซึ่งหมายความว่าสำหรับทุกหน่วยเพิ่มขึ้นในตัวแปรหนึ่งมีหน่วยลดลงในอีกหน่วยหนึ่ง อย่างไรก็ตามในสถานการณ์จริงส่วนใหญ่ความสัมพันธ์เชิงลบนั้นไม่สมบูรณ์ซึ่งหมายความว่าในขณะที่แนวโน้มทั่วไปลดลงจุดข้อมูลส่วนบุคคลอาจไม่พอดีกับแนวโน้มอย่างแน่นอน (เช่นในแผนภูมิด้านบน)

ความสัมพันธ์เชิงลบมักพบในสาขาต่าง ๆ เช่นการเงินหรือเศรษฐศาสตร์ซึ่งโดยทั่วไปจะมีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างการจัดหาผลิตภัณฑ์และราคา เมื่ออุปทานเพิ่มขึ้นราคามักจะลดลงและในทางกลับกัน

ความสัมพันธ์เชิงลบและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

ที่ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์โดยทั่วไปแล้วคุณจะได้รับข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ (เชิงลบหรืออย่างอื่น) ระหว่างสิ่งต่าง ๆ ได้รับเป็นตัวเลขตั้งแต่ -1.0 ถึง +1.0 ค่าสัมประสิทธิ์ +1.0 เป็นความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบแสดงให้เห็นว่าสินทรัพย์สองรายการเคลื่อนที่อย่างสมบูรณ์แบบ ในขณะเดียวกันค่าสัมประสิทธิ์ -1.0 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงลบอย่างสมบูรณ์แบบซึ่งสินทรัพย์จะเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม เมื่อสัมประสิทธิ์คือ 0 ไม่มีความสัมพันธ์ที่มองเห็นได้ระหว่างการเคลื่อนไหวของสินทรัพย์ทั้งสอง

สำหรับนักลงทุนตัวเลขเหล่านี้มีความหมายค่อนข้างมากเนื่องจากสามารถใช้ในการจัดการและสร้างพอร์ตการลงทุนและจัดการกับความเสี่ยง พอร์ตโฟลิโอที่หลากหลายมักจะมีจุดมุ่งหมายเพื่อรวมสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ต่ำหรือเชิงลบซึ่งกันและกัน กลยุทธ์นี้สามารถช่วยลดความเสี่ยงในพอร์ตโฟลิโอโดยรวมเนื่องจากการสูญเสียในสินทรัพย์หนึ่งอาจได้รับการชดเชยด้วยกำไรที่เพิ่มขึ้น

อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับเครื่องมือใด ๆ ในด้านการเงินสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์มีข้อ จำกัด มันวัดความสัมพันธ์เชิงเส้นเท่านั้นและสามารถไวต่อค่าผิดปกติในข้อมูล นอกจากนี้ความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความว่าสาเหตุและความสัมพันธ์ทางประวัติศาสตร์ไม่รับประกันผลลัพธ์ในอนาคต

เฝ้าดูค่าผิดปกติ

ค่าที่ผิดปกติในข้อมูลทางการเงินเป็นค่าสุดขีดที่เบี่ยงเบนไปจากการสังเกตอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญในชุดข้อมูล สิ่งเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้เนื่องจากเหตุการณ์ในตลาดที่ยอดเยี่ยมข้อผิดพลาดข้อมูลหรือเหตุการณ์ที่ผิดปกติอย่างแท้จริง

สมมติว่าเรากำลังวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนี S&P 500และหุ้นเทคโนโลยีในปีที่ผ่านมาโดยใช้ผลตอบแทนรายวัน วันส่วนใหญ่หุ้นจะเคลื่อนที่คล้ายกับตลาดที่กว้างขึ้นโดยมีผลตอบแทนตั้งแต่ -2% ถึง +2% อย่างไรก็ตามวันหนึ่งเกิดขึ้นดังต่อไปนี้:

• S&P 500 Return: +0.5%
• ผลตอบแทนหุ้นเทค: +30%

การเพิ่มขึ้น 30% ของหุ้นเทคโนโลยีอาจมาจากข่าวที่ไม่คาดคิดเช่นการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สำคัญ ผลตอบแทนที่เกินขนาดของวันเดียวนี้จะดึงผลตอบแทนเฉลี่ยสำหรับหุ้นเทคโนโลยีซึ่งอาจบิดเบือนความสัมพันธ์ทั่วไปกับตลาด

ดังนั้นหากเราคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์รวมถึงค่าผิดปกตินี้มันจะแนะนำความสัมพันธ์ที่อ่อนแอกว่าระหว่างหุ้นและ S&P 500 มากกว่าที่มีอยู่จริงในวันซื้อขายส่วนใหญ่ ในวงกว้างนี่หมายถึงการระวังเวลาที่ข้อมูลอาจไม่ได้เป็นตัวแทนของสถานการณ์การซื้อขายส่วนใหญ่

ความสัมพันธ์เชิงลบและการลงทุน

สำหรับนักลงทุนความสัมพันธ์เชิงลบหมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์สองรายการที่ราคามีแนวโน้มที่จะย้ายไปในทิศทางตรงกันข้าม เมื่อมูลค่าของสินทรัพย์หนึ่งเพิ่มขึ้นอีกส่วนหนึ่งมีแนวโน้มลดลงและในทางกลับกัน การใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์แบบผกผันอาจเป็นวิธีที่ดีในการจัดการความเสี่ยงและเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุน

นี่คือการใช้เงินทุนและการลงทุนที่สำคัญสองประการ:

• การจัดการความเสี่ยงและการกระจายความเสี่ยง: โดยการรวมสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงลบในพอร์ตโฟลิโอนักลงทุนสามารถลดความผันผวนโดยรวมได้ เมื่อสินทรัพย์หนึ่งลดลงในมูลค่าอื่น ๆ อาจเพิ่มขึ้นช่วยชดเชยการสูญเสีย
• การป้องกันความเสี่ยง: นักลงทุนมักจะใช้สินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงลบเป็นการป้องกันความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นในการถือครองหลักของพวกเขา

นี่คือตัวอย่างของสินทรัพย์ที่กล่าวกันว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบ:

• หุ้นและพันธบัตร: เมื่อราคาหุ้นลดลงราคาตราสารหนี้มักจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากนักลงทุนแสวงหาสวรรค์ที่ปลอดภัยกว่า
• ทองคำและดอลลาร์สหรัฐ: ราคาทองคำเพิ่มขึ้นบ่อยครั้งเมื่อดอลลาร์สหรัฐอ่อนตัวลง (เช่นในช่วงครึ่งแรกของปี 2020 และปลายปี 1970) และในทางกลับกัน
• หุ้นป้องกันและหุ้นวัฏจักร: หุ้นป้องกัน (เช่นสาธารณูปโภค) มักจะทำงานได้ดีขึ้นเมื่อสต็อกวัฏจักร (เช่นเทคโนโลยี) การต่อสู้

ที่กล่าวว่าในขณะที่สิ่งเหล่านี้มักถูกกล่าวว่าเป็นจริงความสำคัญของความสัมพันธ์เมื่อเวลาผ่านไปสามารถเปลี่ยนแปลงได้ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดที่จะดูข้อมูลก่อนที่จะแสดง ด้านล่างเราได้รวบรวมตารางสหสัมพันธ์เปรียบเทียบสินทรัพย์สำคัญจำนวนมากที่รวมอยู่ในพอร์ตการลงทุน อย่างที่คุณเห็นมีความสัมพันธ์เชิงบวก แต่มีเพียงไม่กี่คนที่เป็นลบและอย่างน้อยก็ในระดับปานกลางอย่างน้อยเมื่อประเภทสินทรัพย์มีความหลากหลายภายในชั้นเรียนและเปรียบเทียบ

ความสัมพันธ์เชิงลบและการกระจายพอร์ตโฟลิโอ

ความสัมพันธ์เชิงลบเป็นกุญแจสำคัญเมื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอ เมื่อพบระหว่างภาคส่วนหรือสินทรัพย์จากสถานที่ต่าง ๆ ความสัมพันธ์เชิงลบสามารถใช้ในการสร้างมีความหลากหลายพอร์ตการลงทุนที่สามารถทนต่อความผันผวนของตลาดได้ดีกว่าผลตอบแทนพอร์ตการลงทุนในระยะยาว การสร้างพอร์ตการลงทุนขนาดใหญ่และซับซ้อนซึ่งมีความสมดุลอย่างระมัดระวังเรียกว่าการจัดสรรสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์-

พิจารณาความสัมพันธ์เชิงลบระยะยาวในอดีตโดยทั่วไประหว่างหุ้นและพันธบัตร- หุ้นโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพสูงกว่าพันธบัตรในช่วงระยะเวลาของผลการดำเนินงานทางเศรษฐกิจที่แข็งแกร่ง แต่เมื่อเศรษฐกิจช้าลงและธนาคารกลางสหรัฐและธนาคารกลางอื่น ๆ ลดอัตราดอกเบี้ยเพื่อกระตุ้นเศรษฐกิจพันธบัตรมักจะมีประสิทธิภาพสูงกว่าหุ้น ในแผนภูมิด้านบนพันธบัตรมีแนวโน้มที่จะมีความสัมพันธ์เชิงลบในระดับปานกลางกับความสัมพันธ์ที่เป็นกลางกับหุ้น

ตัวอย่าง: การสร้างพอร์ตโฟลิโอที่มีความสัมพันธ์เชิงลบ

การใช้ตารางความสัมพันธ์ของสินทรัพย์ด้านบนมาดูกันว่าเราสามารถสร้างพอร์ตโฟลิโอที่มีความสมดุลได้ค่อนข้างดีเนื่องจากข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ที่แตกต่างกัน นี่คือวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น ท้ายที่สุดมีเหตุผลมากมายที่รวมถึงสินทรัพย์บางอย่างและไม่รวมผู้อื่นนอกเหนือจากความสัมพันธ์ของพวกเขา เราต้องการข้อมูลที่ดีขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพล่าสุดรวมถึงของเราการยอมรับความเสี่ยงความต้องการด้านสภาพคล่องขอบฟ้าเวลาและรายละเอียดอื่น ๆ ที่ขึ้นอยู่กับนักลงทุนรายบุคคลและขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาดปัจจุบัน แต่การทำเช่นนั้นจะช่วยแสดงแนวคิด

พอร์ตโฟลิโอที่มีความสมดุลมักจะรวมถึงการผสมผสานของสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงบวกและเชิงลบเพื่อจัดการความเสี่ยงและอาจเพิ่มผลตอบแทนในระยะยาว เลือกผสมผสาน ETF ที่เป็นตัวแทนของหุ้นพันธบัตรทองคำเล็กน้อยและสินค้าโภคภัณฑ์จากตารางด้านบน:

• S&P 500 ขนาดใหญ่ (IVV-: 20%
• US Mid-Caps (ijh-: 10%
• US Small-Caps (ijr-: 10%
• หุ้นระหว่างประเทศ (ไม่ใช่สหรัฐอเมริกา) (เรียบร้อยแล้ว-: 10%
• หุ้นในตลาดเกิดใหม่ (EEM-: 10%
• พันธบัตรการลงทุนเกรดสหรัฐ (agg-: 15%
• สมบัติ 7 ถึง 10 ปี (IEF-: 10%
• ทอง (GLD-: 5%
• สินค้า (DBC-: 10%

นี่คือพอร์ตโฟลิโอที่ไม่สมดุลอย่างดีตามสายอื่น ๆ (สองในสามของการจัดสรรหุ้นอยู่ในตลาดที่ผันผวนมากขึ้น) แต่มาดูกันว่าเราทำอย่างไรให้สมดุลความสัมพันธ์

วิธีการคำนวณความสัมพันธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก

เพื่อกำหนดความสัมพันธ์โดยรวมของพอร์ตการลงทุนเราคำนวณความสัมพันธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักซึ่งหมายถึงการค้นหาความสัมพันธ์ของ ETF แต่ละครั้งก่อนกับผู้อื่นในพอร์ตโฟลิโอ

ขั้นตอนที่ 1- สำหรับ ETF แต่ละตัวเราระบุความสัมพันธ์กับอีทีเอฟอื่น ๆ ทั้งหมดในตารางสหสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่นสำหรับ ETF ขนาดใหญ่ S&P 500 (IVV) เราต้องหาความสัมพันธ์กับผู้อื่น นี่คือ IVV กับคนอื่น ๆ :

• ijh: 0.91
• ijr: 0.85
• เรียบร้อยแล้ว: 0.86
• EEM: 0.76
• agg: 0.07
• IEF: -0.20
• GLD: 0.02
• DBC: 0.35

คุณจะต้องทำเช่นเดียวกันกับ ETF แต่ละตัวในพอร์ตโฟลิโอ: IJH, IJ ฯลฯ ซึ่งสามารถทำได้อย่างรวดเร็วในสเปรดชีต

ขั้นตอนที่ 2- รวมความสัมพันธ์ด้านบน ทำอย่างรวดเร็วด้วยสูตรผลรวมใน Google ชีทของเราเราได้รับ 3.62

ขั้นตอนที่ 3: หารด้วยแปดเพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยซึ่งประมาณ 0.45

ขั้นตอนที่ 4: ตอนนี้ทำเช่นเดียวกันสำหรับอีทีเอฟอื่น ๆ ในพอร์ตโฟลิโอและสหสัมพันธ์ เราได้คำนวณความสัมพันธ์เฉลี่ยสำหรับพวกเขากับ ETF ซึ่งกันและกันดังนี้:

• IVV: 0.45
• ijh: 0.46
• ijr: 0.44
• เรียบร้อยแล้ว: 0.47
• EEM: 0.43
• agg: 0.20
• IEF: 0.02
• GLD: 0.16
• DBC: 0.25

ขั้นตอนที่ 5:ตอนนี้เราสามารถคำนวณความสัมพันธ์ถ่วงน้ำหนักได้ นั่นเป็นเพราะแต่ละคนแสดงถึงส่วนที่เฉพาะเจาะจงของพอร์ตโฟลิโอและเราต้องการให้แน่ใจว่าเราจับภาพนั้น ดังนั้นเราคูณค่าเฉลี่ยข้างต้นด้วยส่วนแบ่งเปอร์เซ็นต์ของพอร์ตการลงทุนสำหรับแต่ละส่วน:

• IVV: 0.45 × 0.20 = 0.09
• ijh: 0.46 × 0.10 = 0.046
• ijr: 0.44 × 0.10 = 0.044
• เรียบร้อยแล้ว: 0.47 × 0.10 = 0.047
• EEM: 0.43 × 0.10 = 0.043
• agg: 0.20 × 0.15 = 0.03
• IEF: 0.02 × 0.10 = 0.002
• GLD: 0.16 × 0.05 = 0.008
• DBC: 0.25 × 0.10 = 0.025

ขั้นตอนที่ 6: ตอนนี้เราเพิ่มสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อรับ 0.34 (ปัดเศษเป็นทศนิยมสองตำแหน่ง) นี่คือความสัมพันธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสำหรับพอร์ตโฟลิโอ

เหตุใดความสัมพันธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจึงมีความสำคัญ

ตัวอย่างข้างต้นให้ความสัมพันธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 0.34 ซึ่งบ่งชี้ว่าโดยเฉลี่ยแล้วสินทรัพย์ในพอร์ตการลงทุนของเรามีแนวโน้มปานกลางที่จะย้ายไปในทิศทางเดียวกัน ในขณะที่พอร์ตการลงทุนของเราค่อนข้างหลากหลาย แต่ก็ไม่ได้รับการหุ้มฉนวนอย่างสมบูรณ์จากแนวโน้มของตลาด ความสัมพันธ์ไม่สูงนักที่สินทรัพย์ทั้งหมดจะเคลื่อนที่ด้วยกันใน Lockstep แต่มีความสัมพันธ์เชิงบวกมากพอที่พอร์ตโฟลิโอมีแนวโน้มที่จะได้สัมผัสกับผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงของตลาดด้วยกัน

อันถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยความสัมพันธ์ในช่วงนี้สะท้อนให้เห็นถึงพอร์ตโฟลิโอที่รวมสินทรัพย์ที่มีระดับความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน:

• สินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์สูง(เช่น IVV, IJH และ EFA) มีแนวโน้มที่จะย้ายไปด้วยกันโดยเสนอศักยภาพสำหรับผลตอบแทนที่สูงขึ้นเมื่อตลาดมีความแข็งแกร่ง แต่ยังมีความเสี่ยงที่จะรวมตัวกัน
• สินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงลบต่ำหรือมีความสัมพันธ์เชิงลบเล็กน้อย(เช่น AGG และ IEF) ให้ความมั่นคงเนื่องจากพวกเขามีแนวโน้มที่จะทำงานแตกต่างจากหุ้นในพอร์ตการลงทุนของเราลดความผันผวนโดยรวม
• สินทรัพย์ที่เป็นกลาง(เช่น GLD และ DBC) เพิ่มการกระจายความเสี่ยงเพิ่มเติมโดยไม่ได้รับอิทธิพลอย่างมากในทศวรรษที่ผ่านมาโดยการเคลื่อนไหวในหุ้น

ความสัมพันธ์เฉลี่ยที่ค่อนข้างปานกลางของพอร์ตโฟลิโอหวังว่าจะช่วยให้เราสามารถเพิ่มการเติบโตในขณะที่จัดการความเสี่ยง ในช่วงการแกว่งของตลาดสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงบวกอาจเพิ่มพอร์ตการลงทุน ในขณะเดียวกันหากมีการชะลอตัวสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ต่ำหรือเชิงลบควรช่วยลดการสูญเสียโดยให้เบาะกับความผันผวน

ปรับพอร์ตโฟลิโอ

หากเป้าหมายของเราคือการลดความสัมพันธ์ของพอร์ตโฟลิโอและเพิ่มความหลากหลายเราสามารถเพิ่มการจัดสรรสินทรัพย์ด้วยความสัมพันธ์ที่ต่ำกว่าหรือเชิงลบเช่นพันธบัตร (AGG, IEF) หรือสินค้าโภคภัณฑ์(GLD, DBC) ในขณะเดียวกันหากเรากำลังมองหาที่จะได้รับผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นหากตลาดเพิ่มขึ้นเราอาจเพิ่มการเปิดรับสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์สูงเช่นหุ้นขนาดใหญ่(IVV) หรือหุ้นระหว่างประเทศ (EFA)

ข้อ จำกัด ของการใช้สหสัมพันธ์เพื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอ

ในขณะที่ความสัมพันธ์เป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างพอร์ตโฟลิโอที่สมดุลกลยุทธ์ที่รอบด้านยังพิจารณาการจัดสรรสินทรัพย์การยอมรับความเสี่ยงขอบฟ้าเวลาและเป้าหมายทางการเงิน ตัวอย่างเช่นในขณะที่ความสัมพันธ์ต่ำหรือเชิงลบสามารถช่วยลดความผันผวนของพอร์ตพวกเขาอาจ จำกัด ผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นหากสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ใกล้เคียงกับศูนย์ต่ำกว่าศูนย์

นอกจากนี้สภาพคล่องสภาพตลาดและแนวโน้มทางเศรษฐกิจมักจะมีบทบาทที่ใหญ่กว่าในการพิจารณาว่าสินทรัพย์ใดที่จะรวมอยู่ในพอร์ตโฟลิโอ นี่คือข้อเสียอื่น ๆ ในการใช้ความสัมพันธ์ของสินทรัพย์ที่แยกจากคนอื่น ๆ :

1. ตลาดเปลี่ยนแปลง: สหสัมพันธ์ไม่คงที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงในสภาวะตลาดวัฏจักรเศรษฐกิจหรือเหตุการณ์ทางการเมือง คู่สินทรัพย์ที่แสดงความสัมพันธ์ต่ำหรือเชิงลบในอดีตอาจมีความสัมพันธ์กันมากขึ้นในช่วงระยะเวลาความเครียดของตลาดลดประสิทธิภาพของการกระจายความเสี่ยง ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องดูข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของสินทรัพย์และไม่เพียง แต่ยอมรับความจริงเกี่ยวกับหุ้นและพันธบัตรเมื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอ
2. ถือว่าเป็นความสัมพันธ์เชิงเส้น: ความสัมพันธ์วัดเฉพาะความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองสินทรัพย์ อย่างไรก็ตามสินทรัพย์จำนวนมากอาจมีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้นที่ความสัมพันธ์ไม่สามารถจับภาพได้
3. ไม่จับความผันผวน: สหสัมพันธ์ไม่ได้ให้ข้อมูลใด ๆ เกี่ยวกับขนาดของการเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์ สินทรัพย์สองรายการอาจมีความสัมพันธ์ต่ำ แต่ถ้ามีความผันผวนสูงก็ยังสามารถมีส่วนร่วมอย่างมีนัยสำคัญต่อความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ ดังนั้นมาตรการสหสัมพันธ์และความผันผวนเช่นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานควรใช้เช่นกัน
4. ประวัติศาสตร์ไม่ใช่อนาคต: ความสัมพันธ์มักจะคำนวณตามข้อมูลประวัติซึ่งอาจไม่สามารถทำนายความสัมพันธ์ในอนาคตได้อย่างถูกต้อง
5. การกระจายความหลากหลายของสินทรัพย์: ความสัมพันธ์มุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างและระหว่างชุดของสินทรัพย์ แต่มันไม่ได้อธิบายถึงการกระจายความเสี่ยงในประเภทสินทรัพย์ที่แตกต่างกันภาคส่วนหรือภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ พอร์ตโฟลิโออาจมีความสัมพันธ์ต่ำภายในสินทรัพย์ประเภทเดียว แต่ยังคงมีความหลากหลายหากขาดการสัมผัสกับสินทรัพย์ประเภทอื่น
   

บรรทัดล่าง

ความสัมพันธ์เชิงลบสามารถใช้สำหรับวิธีการเชิงกลยุทธ์ในการจัดการความเสี่ยงและการกระจายพอร์ตโฟลิโอ โดยการจับคู่สินทรัพย์ที่มีแนวโน้มที่จะย้ายไปในทิศทางตรงกันข้ามนักลงทุนสามารถลดความผันผวนของพอร์ตโฟลิโอโดยรวมและสร้างกลยุทธ์ที่ยั่งยืนมากขึ้น วิธีการนี้ท้าทายการย้ายโดยทั่วไปของการค้นหาสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงบวกเท่านั้นเปิดวิธีการใหม่ในการนำทางตลาดการเงิน

อย่างไรก็ตามค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สามารถเปลี่ยนแปลงได้เมื่อเวลาผ่านไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเหตุการณ์ตลาดที่รุนแรง ประสบความสำเร็จในการใช้กลยุทธ์ความสัมพันธ์เชิงลบต้องมีการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องความเข้าใจที่ทันสมัยและละเอียดอ่อนของตลาดและความเต็มใจที่จะปรับให้เข้ากับสภาพที่เปลี่ยนแปลง