Coefficente di correlazione
Coefficente di correlazione
Coefficente di correlazione
Un coefficente di correlazione è una misura matematica di quanto un numero (quale un corso delle azioni) può pensato essere influenzato dai cambiamenti in un altro (quale un indice). È strettamente connesso alla covarianza (vedi sotto).
Un coefficente di correlazione di 1 significa che i due numeri sono correlati perfettamente: se uno si sviluppa in modo da fa l'altro ed il cambiamento in uno è un multiplo del cambiamento nell'altro.
Un coefficente di correlazione di -1 significa che i numeri sono correlati perfettamente inversamente. Se uno coltiva le altre cadute. Lo sviluppo in uno è un multiplo negativo dello sviluppo nell'altro.
Un coefficente di correlazione di zero significa che i due numeri non sono relativi.
Un coefficente di correlazione diverso da zero significa che i numeri sono relativi, ma a meno che il coefficente sia 1 o -1 ci sono altre influenze ed il rapporto fra i due numeri non è fisso. Così se conoscete un numero che potete valutare l'altro, ma non con certezza. Più vicino il coefficente di correlazione è a zero maggior l'incertezza ed i coefficenti di correlazione bassi significa che il rapporto non è abbastanza determinato essere utile.
La descrizione di cui sopra è di è un rapporto fra due variabili. È inoltre possibile calcolare le correlazioni fra molte variabili. L'aggiunta delle più variabili dovrebbe aumentare la correlazione; tutte le variabili che non migliorano significativamente la correlazione dovrebbero escludersi.
Covarianza
La covarianza di due variabili (numeri che misurano qualcosa) è una misura del rapporto fra loro. Esso strettamente connesso alla correlazione e calcolato come punto intermedio nella calcolazione della correlazione.
La covarianza di due numeri è la media aritmetica, sopra tutti i valori di x1 ed i valori corrispondenti di x2, di:
(x1 - μ1) (x2 - μ2)
dove x1 è il valore di una variabile
x2 è il valore dell'altra variabile
μ1 è la media aritmetica di x1 e
μ2 è la media aritmetica di x2.
La correlazione di x1 e di x2 è:
(cov (x1, x2))/(σ1σ2)
dove il cov (x1, x2) è la covarianza di x1 e di x2
σ1 è il scarto quadratico medio di x1 e
σ2 è lo scarto quadratico medio di x2.
Coefficente di correlazione
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