a:

Correlatie meet de lineaire relatie tussen twee variabelen. Door de variantie van elke variabele te meten en te relateren, geeft correlatie een indicatie van de sterkte van de relatie. Of om het anders te zeggen, correlatie geeft antwoord op de vraag: in hoeveel verklaart variabele A (de onafhankelijke variabele) variabele B (de afhankelijke variabele)?

De correlatieformule

combineert verschillende belangrijke en gerelateerde statistische concepten, namelijk variantie en standaarddeviatie. Variantie is de spreiding van een variabele rond het gemiddelde en standaardafwijking is de vierkantswortel van variantie.

De formule is:

Omdat correlatie de lineaire relatie van twee variabelen wil beoordelen, is het echt nodig om te zien hoeveel covariantie deze twee variabelen hebben en in hoeverre die covariantie is weerspiegeld door de standaardafwijkingen van elke variabele afzonderlijk.

Veel voorkomende fouten met correlatie

De meest voorkomende fout is dat een correlatie van +/- 1 statistisch significant is. Een waarde die +/- 1 nadert, vergroot zeker de kansen op actuele statistische significantie, maar zonder verder testen is het onmogelijk om te weten. Het statistisch testen van een correlatie kan om verschillende redenen ingewikkeld worden; het is helemaal niet eenvoudig. Een kritische aanname van correlatie is dat de variabelen onafhankelijk zijn en dat de relatie tussen hen lineair is. In theorie zou u deze claims testen om te bepalen of een correlatieberekening geschikt is.

De op één na meest voorkomende fout is vergeten dat de gegevens genormaliseerd zijn in een gemeenschappelijke eenheid. Als een correlatie voor twee bèta's wordt berekend, zijn de eenheden al genormaliseerd: bèta is de eenheid zelf. Als u echter aandelen wilt correleren, is het van cruciaal belang dat u ze normaliseert in percentageresultaat en geen koersschommelingen doorvoert. Dit gebeurt maar al te vaak, zelfs bij beleggingsprofessionals.

Voor de correlatie van de aandelenprijzen stelt u in feite twee vragen: wat is het rendement over een bepaald aantal perioden en hoe verhoudt dit rendement zich tot het rendement van een andere zekerheid over dezelfde periode? Dit is ook de reden waarom het correleren van aandelenkoersen moeilijk is: twee effecten kunnen een hoge correlatie hebben als het rendement dagelijks procentuele veranderingen is in de afgelopen 52 weken, maar een lage correlatie als het rendement maandelijks is > veranderingen in de afgelopen 52 weken. Welke is beter"? Er is echt geen perfect antwoord en het hangt af van het doel van de test. ( Verbeter uw excelvaardigheden door de excel-training van Investopedia Academy te volgen. ) Correlatie vinden in Excel

Er zijn verschillende methoden om de correlatie in Excel te berekenen.

De eenvoudigste manier is om twee gegevenssets te krijgen en de ingebouwde correlatieformule te gebruiken:

Dit is een handige manier om een ​​correlatie tussen slechts twee gegevenssets te berekenen. Maar wat als u een correlatiematrix wilt maken voor een reeks datasets? Hiervoor moet u de Excel-gegevensanalyseplug-in gebruiken. De plug-in is te vinden op het tabblad Gegevens, onder Analyseren.

Selecteer de retourentabel. In dit geval zijn onze kolommen getiteld, dus we willen het vakje "Labels in de eerste rij" aanvinken, zodat Excel deze als titels kan behandelen. Vervolgens kunt u ervoor kiezen om op hetzelfde blad of op een nieuw blad uit te voeren.

Zodra u op enter tikt, worden de gegevens automatisch gemaakt. U kunt tekst en voorwaardelijke opmaak toevoegen om het resultaat op te schonen.