Kuidas arvutada korrelatsioon Exceli abil?
Mis on korrelatsioon?
Korrelatsioon mõõdab lineaarset seost kahe muutuja vahel. Mõõtes ja seostades dispersioon iga muutuja korral näitab korrelatsioon suhte tugevust.
Teisisõnu vastab korrelatsioon küsimusele: kui palju selgitab muutuja A (sõltumatu muutuja) muutujat B (sõltuv muutuja)?
Võtmekohad
- Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise variatsiooni statistiline lineaarne vastavus.
- Rahanduses kasutatakse korrelatsiooni mitmetes analüüsi aspektides, sealhulgas portfelli standardhälbe arvutamisel.
- Arvutuste korrelatsioon võib olla aeganõudev, kuid tarkvara nagu Excel muudab arvutamise lihtsaks.
Korrelatsiooni mõistmine
Korrelatsiooni valem
Korrelatsioon ühendab mitmeid olulisi ja nendega seotud statistilisi mõisteid, nimelt dispersioon ja standardhälve. Dispersioon on muutuja hajumine ümber keskmise ja standardhälve on dispersiooni ruutjuur.
Valem on järgmine:
Kuna korrelatsioon soovib hinnata kahe muutuja lineaarset suhet, on tegelikult vaja näha, kui palju kovariatsioon nendel kahel muutujal on ja mil määral seda kovariatsiooni peegeldavad iga muutuja individuaalsed standardhälbed.
Tavalised vead korrelatsiooniga
Kõige tavalisem viga on eeldada, et korrelatsioon, mis läheneb +/- 1, on statistiliselt oluline. +/- 1 lähenev näitaja suurendab kindlasti tegeliku statistilise olulisuse võimalusi, kuid ilma täiendava testimiseta on seda võimatu teada.
Korrelatsiooni statistiline testimine võib keeruliseks muutuda mitmel põhjusel; see pole sugugi otsekohene. Korrelatsiooni kriitiline eeldus on see, et muutujad on sõltumatud ja seos nende vahel on lineaarne. Teoreetiliselt testiksite neid väiteid, et teha kindlaks, kas korrelatsioonarvutus on sobiv.
Pidage meeles, et korrelatsioon kahe muutuja vahel EI tähenda, et A põhjustas B või vastupidi.
Teine levinum viga on andmete unustamine ühisesse ühikusse. Kui arvutate korrelatsiooni kahel beetad, siis ühikud on juba normaliseeritud: beeta ise on ühik. Siiski, kui soovite aktsiaid korrelatsioonis seada, on oluline normaliseerida need protsentuaalseks tootluseks, mitte aktsia hinna muutusteks. Seda juhtub liiga sageli, isegi investeerimisspetsialistide seas.
Aktsiahindade korrelatsiooni jaoks esitate sisuliselt kaks küsimust: milline on tootlus teatud arvu perioodide jooksul ja kuidas see tootlus korreleerub teisega turvalisusnaaseb sama perioodi jooksul?
Seetõttu on ka aktsiahindade korrelatsioon keeruline: tootluse korral võib kahel väärtpaberil olla kõrge korrelatsioon iga päev protsendi muutused viimase 52 nädala jooksul, kuid madal korrelatsioon, kui tootlus on igakuine muutusi viimase 52 nädala jooksul. Milline on parem"? Täiuslikku vastust tõesti pole ja see sõltub testi eesmärgist.
Korrelatsiooni leidmine Excelis
Korrelatsiooni arvutamiseks Excelis on mitu meetodit. Lihtsaim on hankida kaks andmekogumit kõrvuti ja kasutada sisseehitatud korrelatsioonivalemit:
See on mugav viis korrelatsiooni arvutamiseks vaid kahe andmekogumi vahel. Aga mis siis, kui soovite luua korrelatsioonimaatriksi erinevate andmekogumite vahel? Selleks peate kasutama Exceli andmeanalüüsi pistikprogrammi. Pistikprogrammi leiate vahekaardilt Andmed, analüüsi alt.
Valige tagastuste tabel. Sel juhul on meie veergude pealkirjad, seega tahame märkida ruudu „Sildid esimeses reas”, nii et Excel teab neid pealkirjadeks pidada. Seejärel saate valida, kas väljastada samale lehele või uuele lehele.
Kui vajutate sisestusklahvi, tehakse andmed automaatselt. Tulemuse puhastamiseks saate lisada teksti ja tingimusvormingu.