Saturday, July 2, 2022

Creating liberating content

Tại sao nên đầu...

Tại sao chúng ta nên đầu tư tài chính? trước khi giải quyết...

Branch Office là gì?

Văn phòng chi nhánh là gì? Văn phòng chi nhánh là một địa điểm,...

Roy’s Safety-First Criterion (SFRatio)...

Tiêu chí An toàn-Trên hết của Roy - SFRatio là gì? Tiêu...

Martial Law là gì?

Thiết quân luật là gì? Thiết quân luật là luật do quân...
Trang chủKiến ThứcKinh Tế HọcInverse Correlation là...

Inverse Correlation là gì?

Tương quan nghịch đảo là gì?

Tương quan nghịch, còn được gọi là tương quan nghịch, là mối quan hệ trái ngược giữa hai biến số sao cho khi giá trị của một biến cao thì giá trị của biến kia có thể thấp.

Ví dụ, với các biến A và B, vì A có giá trị cao, B có giá trị thấp và khi A có giá trị thấp, B có giá trị cao. Trong thuật ngữ thống kê, tương quan nghịch thường được biểu thị bằng hệ số tương quan “r” có giá trị từ -1 đến 0, với r = -1 cho thấy tương quan nghịch hoàn hảo.

Tóm tắt ý kiến chính

  • Tương quan nghịch (hoặc âm) là khi hai biến trong tập dữ liệu có liên quan với nhau sao cho khi biến này cao thì biến kia thấp.
  • Mặc dù hai biến số có thể có mối tương quan tiêu cực mạnh, nhưng điều này không nhất thiết ngụ ý rằng hành vi của một biến có bất kỳ ảnh hưởng nhân quả nào đến hành vi của biến kia.
  • Mối quan hệ giữa hai biến có thể thay đổi theo thời gian và cũng có thể có những khoảng thời gian tương quan thuận.

Vẽ đồ thị tương quan nghịch đảo

Hai tập hợp các điểm dữ liệu có thể được vẽ trên biểu đồ trên trục x và y để kiểm tra sự tương quan. Đây được gọi là biểu đồ phân tán và nó thể hiện một cách trực quan để kiểm tra mối tương quan tích cực hoặc tiêu cực. Biểu đồ dưới đây minh họa mối tương quan nghịch đảo mạnh mẽ giữa hai tập hợp các điểm dữ liệu được vẽ trên biểu đồ.

Hình ảnh
Hình ảnh của Sabrina Jiang © Investopedia 2021

Ví dụ về tính toán tương quan nghịch đảo

Sự tương quan có thể được tính toán giữa các biến trong một tập hợp dữ liệu để đi đến kết quả số, kết quả phổ biến nhất được gọi là Pearson’s r . Khi r nhỏ hơn 0, điều này cho thấy mối tương quan nghịch đảo. Đây là một ví dụ số học tính toán r của Pearson, với kết quả cho thấy mối tương quan nghịch giữa hai biến.

Giả sử một nhà phân tích cần tính toán mức độ tương quan giữa X và Y trong tập dữ liệu sau với bảy quan sát về hai biến:

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

Có ba bước liên quan đến việc tìm kiếm mối tương quan. Đầu tiên, cộng tất cả các giá trị X để tìm SUM (X), cộng tất cả các giá trị Y để tìm SUM (Y) và nhân từng giá trị X với giá trị Y tương ứng của nó và tính tổng chúng để tìm SUM (X, Y):

TỔNG ( X ) = 55 + 37 + 100 + 40 + 23 + 66 + 88 = 409 begin {align} text {SUM} (X) & = 55 + 37 + 100 + 40 + 23 + 66 + 88 & = 409 end {align}

SUM ( X ) = 5 5 + 3 7 + 1 0 0 + 4 0 + 2 3 + 6 6 + 8 8 = 4 0 9

TỔNG ( Y ) = 91 + 60 + 70 + 83 + 75 + 76 + 30 = 485 begin {align} text {SUM} (Y) & = 91 + 60 + 70 + 83 + 75 + 76 + 30 & = 485 end {align}

SUM ( Y ) = 9 1 + 6 0 + 7 0 + 8 3 + 7 5 + 7 6 + 3 0 = 4 8 5

TỔNG ( X , Y ) = ( 55 × 91 ) + ( 37 × 60 ) + + ( 88 × 30 ) = 26 , 926 begin {align} \ text {SUM} (X, Y) & = (55 times 91) + (37 times 60) + dotso + (88 times 30) & = 26,926 \ end {align}

SUM ( X , Y ) = ( 5 5 × 9 1 ) + ( 3 7 × 6 0 ) + + ( 8 8 × 3 0 ) = 2 6 , 9 2 6

Bước tiếp theo là lấy từng giá trị X, bình phương nó và tính tổng tất cả các giá trị này để tìm ra SUM (x 2 ). Tương tự phải được thực hiện cho các giá trị Y:

TỔNG ( X 2 ) = ( 5 5 2 ) + ( 3 7 2 ) + ( 10 0 2 ) + + ( số 8 số 8 2 ) = 28 , 623 text {SUM} (X ^ 2) = (55 ^ 2) + (37 ^ 2) + (100 ^ 2) + dotso + (88 ^ 2) = 28,623

SUM ( X 2 ) =( 5 5 2 ) +( 3 7 2 ) +( 1 0 0 2 ) + +( 8 8 2 ) =2 8 , 6 2 3

TỔNG ( Y 2 ) = ( 9 1 2 ) + ( 6 0 2 ) + ( 7 0 2 ) + + ( 3 0 2 ) = 35 , 971 text {SUM} (Y ^ 2) = (91 ^ 2) + (60 ^ 2) + (70 ^ 2) + dotso + (30 ^ 2) = 35,971

SUM ( Y 2 ) =( 9 1 2 ) +( 6 0 2 ) +( 7 0 2 ) + +( 3 0 2 ) =3 5 , 9 7 1

Lưu ý rằng có bảy quan sát, n , công thức sau có thể được sử dụng để tìm hệ số tương quan, r:

r = [ N × ( TỔNG ( X , Y ) ( TỔNG ( X ) × ( TỔNG ( Y ) ) ] [ ( N × TỔNG ( X 2 ) TỔNG ( X ) 2 ] × [ N × TỔNG ( Y 2 ) TỔNG ( Y ) 2 ) ] r = frac {[n times ( text {SUM} (X, Y) – ( text {SUM} (X) times ( text {SUM} (Y))]} { sqrt {[( n times text {SUM} (X ^ 2) – text {SUM} (X) ^ 2] times [n times text {SUM} (Y ^ 2) – text {SUM} (Y) ^ 2)]}}

r =[(N×TỔNG(X 2)TỔNG(X) 2]×[N×TỔNG(Y 2)TỔNG(Y) 2)][ n × ( SUM ( X , Y ) ( SUM ( X ) × ( SUM ( Y ) ) ]

Trong ví dụ này, mối tương quan là:


  • r = ( 7 × 26 , 926 ( 409 × 485 ) ) ( ( 7 × 28 , 623 40 9 2 ) × ( 7 × 35 , 971 48 5 2 ) ) r = frac {(7 times 26,926 – (409 times 485))} { sqrt {((7 times 28,623 – 409 ^ 2) times (7 times 35,971 – 485 ^ 2))}}

    r =( ( 7 × 2 8 , 6 2 3 4 0 9 2 ) × ( 7 × 3 5 , 9 7 1 4 8 5 2 ) )( 7 × 2 6 , 9 2 6 ( 4 0 9 × 4 8 5 ) )

  • r = 9 , 883 ÷ 23 , 414 r = 9,883 div 23,414

    r = 9 , 8 8 3 ÷ 2 3 , 4 1 4

  • r = 0,42 r = -0,42

    r = 0 . 4 2

Hai tập dữ liệu có mối tương quan là -0,42, được gọi là tương quan nghịch vì nó là một số âm.

Tương quan nghịch đảo cho bạn biết điều gì?

Tương quan nghịch cho bạn biết rằng khi một biến số này cao, thì biến số kia có xu hướng thấp. Phân tích tương quan có thể tiết lộ thông tin hữu ích về mối quan hệ giữa hai biến số, chẳng hạn như cách thị trường cổ phiếu và trái phiếu thường di chuyển theo hướng ngược nhau.

Hệ số tương quan thường được sử dụng theo cách dự đoán để ước tính các số liệu như lợi ích giảm thiểu rủi ro của việc đa dạng hóa danh mục đầu tư và các dữ liệu quan trọng khác. Nếu lợi nhuận của hai tài sản khác nhau có tương quan nghịch, thì chúng có thể cân bằng lẫn nhau nếu được đưa vào cùng một danh mục đầu tư.

Trên thị trường tài chính, một ví dụ nổi tiếng về mối tương quan nghịch có lẽ là mối tương quan giữa đồng đô la Mỹ và vàng. Khi đồng đô la Mỹ giảm giá so với các đồng tiền chính, giá vàng của đồng đô la nhìn chung được quan sát là sẽ tăng, và khi đồng đô la Mỹ tăng giá, vàng sẽ giảm giá.

Hạn chế của việc sử dụng tương quan nghịch

Cần lưu ý hai điểm liên quan đến mối tương quan nghịch. Thứ nhất, sự tồn tại của một mối tương quan tiêu cực, hoặc mối tương quan tích cực đối với vấn đề đó, không nhất thiết bao hàm mối quan hệ nhân quả. Mặc dù hai biến số có mối tương quan nghịch đảo rất mạnh, nhưng bản thân kết quả này không chứng minh được mối quan hệ nguyên nhân và kết quả giữa hai biến số.

Thứ hai, khi xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, chẳng hạn như hầu hết dữ liệu tài chính, mối quan hệ giữa hai biến không cố định và có thể thay đổi theo thời gian. Điều này có nghĩa là các biến có thể hiển thị mối tương quan nghịch đảo trong một số giai đoạn và tương quan thuận trong những giai đoạn khác. Do đó, việc sử dụng kết quả của phân tích tương quan để ngoại suy cùng một kết luận cho dữ liệu trong tương lai có mức độ rủi ro cao.

Nguồn tham khảo: investmentopedia

Get notified whenever we post something new!

spot_img

Create a website from scratch

Just drag and drop elements in a page to get started with Newspaper Theme.

Continue reading

Tại sao nên đầu tư tài chính?

Tại sao chúng ta nên đầu tư tài chính? trước khi giải quyết câu hỏi trên, chúng ta hãy hiểu điều gì sẽ xảy ra nếu một người chọn không đầu tư. Giả sử bạn kiếm được 50.000 đồng...

Branch Office là gì?

Văn phòng chi nhánh là gì? Văn phòng chi nhánh là một địa điểm, không phải là văn phòng chính, nơi tiến hành hoạt động kinh doanh. Hầu hết các văn phòng chi nhánh bao gồm các bộ phận nhỏ...

Roy’s Safety-First Criterion (SFRatio) Definition là gì?

Tiêu chí An toàn-Trên hết của Roy - SFRatio là gì? Tiêu chí an toàn trên hết của Roy, còn được gọi là SFRatio, là một cách tiếp cận các quyết định đầu tư đặt ra mức lợi...

Enjoy exclusive access to all of our content

Get an online subscription and you can unlock any article you come across.