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逆相関とは何ですか?

また、負の相関として知られる逆相関は、それらが反対方向に移動するように二つの変数の間の逆の関係です。例えば、変数A及びBと、大きくなるにつれて、Bは減少し、減少し、Bが増加するにつれて。統計的な用語では、逆相関は、R = -1を示す完璧な逆相関で、-1と0の間の値を持つ相関係数「R」で示されます。

グラフ逆相関

データ点の二組は、相関を確認するためにX軸及びY軸上のグラフ上にプロットすることができます。これは、散布図と呼ばれ、それが正または負の相関関係を確認するために視覚的な方法を表しています。下のグラフは、グラフ上にプロットしたデータ点の2つのセットの間に強い負の相関を示しています。

散布図図。 Investopedia

逆相関の計算の##例

相関は、数値結果に到達するために2つのデータセット間で計算することができます。結果の統計は、ポートフォリオの多様化やその他の重要なデータのリスク削減効果のような指標を推定するための予測方法で使用されています。以下に提示する例では、統計を計算する方法を示しています。

アナリストは、以下の2つのデータセット間の相関度を計算する必要があると仮定する。

X:55、37、100、40、23、66、88Y 91、60、70、83、75、76、30

相関関係を見つけることにかかわる3つのステップがあります。まず、SUM(Y)を見つけると、それに対応するYの値をそれぞれX値を乗算し、SUM(X、Y)を見つけるために、それらを合計するすべてのY値を足し、SUM(X)を見つけるために、すべてのX値を追加します。

SUM(X)= 55 + 37 + 100 + 40 + 23 + 66 + 88 = 409 \開始{整列} \テキスト{SUM}(X)&= 55 + 37 + 100 + 40 + 23 + 66 + 88 \ \&= 409 \端{整列} SUM(X)= 55 + 37 + 100 + 40 + 23 + 66 + 88 = 409 \

SUM(Y)= 91 + 60 + 70 + 83 + 75 + 76 + 30 = 485 \ {整列}開始\テキスト{SUM}(Y)&= 91 + 60 + 70 + 83 + 75 + 76 + 30 \ \&= 485 \端\ {整列} SUM(Y)= 91 + 60 + 70 + 83 + 75 + 76 + 30 = 485

SUM(X、Y)=(55×91)+(37×60)+ ... +(88X×30)= 26926 \開始{整列} \ \テキスト{SUM}(X、Y)&=(55端{整列} SUM(X、Y)=(55×91)+(37 \ \回91)+(37 \回60)+ \ dotso +(88 X \回30)\&= 26926 \ ×60)+ ... +(88X×30)= 26926

次のステップは、各X値を取り、それを二乗し、SUM(×2)を見つけるために、すべてのこれらの値を合計することです。同じことは、Yの値のために実行する必要があります。

SUM(X2)=(552)+(372)+(1002)+ ... +(882)= 28623 \テキスト{SUM}(X ^ 2)=(55 ^ 2)+(2 ^ 37)+(100 ^ 2)+ \ dotso +(88 ^ 2)= 28,623SUM(X2)=(552)+(372)+(1002)+ ... +(882)= 28623

SUM(Y2)=(912)+(602)+(70​​2)+ ... +(302)= 35971 \テキスト{SUM}(Y ^ 2)=(91 ^ 2)+(60 ^ 2)+(70 ^ 2)+ \ dotso +(30 ^ 2)= 35,971SUM(Y2)=(912)+(602)+(70​​2)+ ... +(302)= 35971

注目7つの観測があり、nは、次式の相関係数を見つけるために使用することができ、R。

R = [N×(SUM(X、Y) - (SUM(X)×(SUM(Y))] [(N×SUM(X2)-SUM(X)2] [nxSUM(Y2)×-SUM (Y)2)] R = FRAC \ {[n回(\テキスト{SUM}(X、Y)\ - (\テキスト{SUM}(X)\回(\テキスト{SUM}(Y))]} {\のSQRT {[(N回\ \テキスト{SUM}(X ^ 2) - \テキスト{SUM}(X)^ 2]回\ [NXの\テキスト{SUM}(Y ^ 2) - \テキスト{SUM }(Y)^ 2)]}} R = [(N×SUM(X2)-SUM(X)2] [nxSUM(Y2)-SUM(Y)×2)] [N×(SUM(X、 Y) - (SUM(X)×(SUM(Y))]

この例では、相関関係は次のとおりです。

R =(7×26,926-(409×485))((7×28,623-4092)×(7×35,971-4852))、R = FRAC \ {(7 \回26926 - (409 \回485))} {\のSQRT {((7 \回28623 - 409 ^ 2)\回(7 \回35971 - 485 ^ 2))}} R =((7×28,623-4092)×(7×35,971-4852)) (7×26,926-(409×485))、R = 9883÷23,414r = 9883 \ DIV 23,414r = 9883 23414÷R = -0.42r = -0.42r = -0.42

二つのデータセットは、-0.42の逆相関を持っています。

どのような逆相関はあなたを教えていますか?

逆相関関係は一つの変数は、他の滝に上昇するとことを示しています。金融市場では、逆相関の最良の例は、おそらく米ドルと金との1です。米ドルが主要通貨に対して下落として、金は一般的に上昇して認知されており、米国のドルは感謝として、金価格の下落します。

2つの点が負の相関に関して念頭に置いておく必要があります。まず、負の相関、またはそのことについては正の相関が存在することは、必ずしも因果関係を意味するものではありません。第二に、2つの変数の間の関係は静的ではなく、変数は、いくつかの期間および他の間に正の相関の間に逆相関を表示することができる意味し、経時的に変動します。

重要ポイント

2つのデータセットが強い負の相関を持っている場合でも、これは1の動作が経時的に変化することができる2つの変数の間other.The関係と因果関係の関係または上の任意の影響を与えていることを意味しないと正の相関関係の期間を有することができます逆相関を使用するだけでなく。###制限事項

相関関係は、株式や債券市場は、多くの場合、反対方向に移動する方法として、2つの変数間の関係に関する有用な情報を明らかにすることができます分析します。しかし、分析が完全に外れ値や結果を歪曲可能性がデータポイント、所与のセットの内のいくつかのデータポイントの異常な動作を考慮していません。

2つの変数が負の相関を示した場合にも、相関研究に含まれていないが、問題の変数に影響を与え、実際に行うには、いくつかの他の変数があるかもしれません。 2つの変数が非常に強い逆相関を持っているにもかかわらず、この結果は、2つの間の因果関係を暗示することはありません。最後に、新しいデータに同じ結論を推定するために相関分析の結果を使用すると、危険度の高いを運びます。