상관 계수는 개별 주식에 대한 주식 시장의 수익 예측 능력이 제한적이지만 두 주식이 서로 관련하여 이동하는 정도를 예측하는 데 가치가있을 수 있습니다. 상관 계수는 두 주식이 서로 어떻게 이동하는지와 그 관계의 강도 사이의 관계를 통계적으로 측정 한 것입니다. 투자자들은 종종 상관 관계 계수를 사용하여 포트폴리오 구성에서 자산을 다양 화합니다.
현대 포트폴리오 이론
상관 계수가 미래의 재고 수익을 예측할 수는 없지만 위험 완화를위한 도구로 유용합니다. 효율적인 포트폴리오를 결정하고자하는 현대 포트폴리오 이론 (MPT)의 주요 구성 요소입니다. 효율적인 프론티어는 포트폴리오의 자산 혼합에 대한 가능한 수익 대 해당 자산 혼합에 대한 주어진 위험 정도 사이에 곡선 관계를 제공합니다. MPT에서 상관 관계는 포트폴리오의 전반적인 위험을 줄이는 데 도움이되는 다양한 자산을 포함하는 데 사용됩니다. MPT의 주요 비판 중 하나는 자산 간의 상관 관계가 시간이 지남에 따라 정적이라고 가정한다는 것입니다. 실제로, 특히 변동성이 높은시기에 상관 관계가 종종 이동합니다. 상관 관계는 예측 가치가 있지만 사용에는 제한이 있습니다.
상관 계수
상관 계수는 -1에서 1까지의 스케일로 측정됩니다. 상관 계수 1은 두 주식 간의 완벽한 양의 상관 관계를 나타냅니다. 즉, 주식은 항상 같은 양만큼 같은 방향으로 이동합니다. 계수 -1은 완벽한 음의 상관 관계를 나타내며, 주식은 역사적으로 항상 반대 방향으로 움직였습니다. 두 주식의 상관 계수가 0이면 상관 관계가 없으므로 주식간에 관계가 없음을 의미합니다. 완벽하게 긍정적이거나 부정적인 상관 관계를 갖는 것은 드문 일입니다. 투자자는 상관 계수를 사용하여 포트폴리오에 포함 할 음의 상관 관계가있는 자산을 선택할 수 있습니다. 상관 계수의 계산은 각 주식의 평균 수익률을 각 주식 수익률의 표준 편차 곱으로 나눈 값에 대한 주식의 공분산을 취합니다.
상관 계수는 기본적으로 다른 주식에 대한 각 주식의 수익률에 대해 수행되는 선형 회귀입니다. 그래픽으로 매핑 된 경우 양의 상관 관계는 위쪽으로 기울어 진 선을 나타냅니다. 음의 상관 관계는 하향 경 사진 선을 나타냅니다. 상관 계수는 두 주식 간의 이력 관계의 척도이지만 자산 간의 향후 관계에 대한 지침을 제공 할 수 있습니다. 그러나 두 주식 간의 상관 관계는 변경 될 수 있습니다. 특히 변동성이 높은시기에 상관 관계가 이동할 수 있습니다. 변동성이 더 높은 기간은 포트폴리오에 대한 위험이 증가 할 때 발생합니다. 따라서 MPT는 상관 관계가 일정하게 유지된다는 가정으로 인해 변동성이 높은 기간 동안 위험으로부터 보호하는 능력에 한계가있을 수 있습니다. 이 사실은 또한 상관 계수의 예측력을 제한합니다.
