Айқас корреляция
Айқас корреляция дегеніміз не?
Кросс-корреляция – бұл уақыт қатарлары деректерінің бір-біріне қатысты екі немесе одан да көп жиынтығының қозғалысын бақылайтын өлшем. Бұл бірнеше уақыттық қатарларды салыстыру және олардың бір-бірімен қаншалықты сәйкес келетіндігін және, атап айтқанда, ең жақсы сәйкестік қай сәтте болатынын объективті анықтау үшін қолданылады.
Айқас корреляция деректердегі кез-келген кезеңділікті де анықтай алады.
Негізгі өнімдер
- Айқас корреляция уақыт бойынша екі фактордың қозғалысының ұқсастығын бақылау үшін қолданылады.
- Акционерлік инвесторлар оны екі акциялардың қатар жүру дәрежесін анықтау үшін пайдаланады.
- Портфельді әртараптандыру шығындарды хеджирлеу үшін қарама-қарсы бағытта қозғалатын акциялар мен басқа активтерді таңдауды қажет етеді.
Айқас корреляцияны түсіну
Кросс-корреляция әдетте екі түрлі уақыт қатарлары арасындағы ақпаратты өлшеу кезінде қолданылады. Уақыттық қатар деректерінің корреляция коэффициентінің мүмкін диапазоны -1,0-ден +1,0-ге дейін. Айқас корреляция мәні 1-ге жақын болған сайын жиындар бірдей болады.
Инвесторлар мен талдаушылар екі немесе одан да көп акциялардың немесе басқа активтердің бағаларының бір-біріне қалай әсер ететіндігін түсіну үшін өзара байланысты қолданады. Бұл дисперсиялық стратегиялар және жұптық сауда сияқты корреляциялық сауда-саттық үшін өте маңызды.
Бәрінен бұрын, портфолио құрамындағы активтер арасындағы әртараптандыру дәрежесін өлшеу үшін портфолионы басқаруда кросс-корреляция қолданылады . Инвесторлар үлкен шығындар қаупін азайту мақсатында активтерінің әртараптандырылуын арттырады. Яғни, екі технологиялық қорлардың бағасы көбіне бір бағытта, ал технологиялық қор мен мұнай қоры қарама-қарсы бағытта қозғалуы мүмкін. Кросс-корреляция инвесторға олардың қозғалыс үлгілерін дәлірек анықтауға көмектеседі.
Маңызды
Кросс-корреляция тек тарихи деректердің үлгілерін өлшей алады. Ол болашақты болжай алмайды.
Айқас корреляция формуласы
Оның қарапайым нұсқасында оны тәуелсіз айнымалы, X және екі тәуелді айнымалы, Y және Z тұрғысынан сипаттауға болады. Егер тәуелсіз X айнымалысы Y айнымалысына әсер етсе және екеуі оң корреляцияға ие болса, онда X мәні өскен сайын Y мәні.
Егер дәл X пен Z арасындағы қатынасқа қатысты болса, онда X мәні өскен сайын, Z мәні де өзгереді. Y және Z айнымалылар өзара байланысты деп айтуға болады, өйткені олардың мінез-құлқы нәтижесінде оң корреляцияланған олардың әрқайсысы Х айнымалыға байланысты.
Қиылысқан корреляция қалай қолданылады
Қор нарықтары
Кросс-корреляцияны үлкен нарықтың жалпы сипатына перспектива алу үшін пайдалануға болады. Мысалы, 2011 жылы S&P 500 ішіндегі әр түрлі секторлар 95% корреляция дәрежесін көрсетті.
Бұл дегеніміз, барлық секторлар бір-бірімен іс жүзінде жылжып кетті. Осы кезеңде кең нарықтан асып түскен акцияларды таңдау қиынға соқты. Портфолионың әртараптандырылуын арттыру үшін әр түрлі секторлардағы акцияларды таңдау қиынға соқты. Инвесторларға портфельдік тәуекелді басқаруға көмектесу үшін активтердің басқа түрлерін қарастыруға тура келді.
Екінші жағынан, жоғары нарықтық корреляция инвесторлардың жеке акциялар жинауға емес, нарыққа әсер ету үшін индекстік қорлардағы акцияларын сатып ала алатынын білдірді.
Портфолионы басқару
Кросс-корреляция портфельді басқаруда портфолио құрамындағы активтер арасындағы әртараптандыру дәрежесін өлшеу үшін қолданылады. Қазіргі заманғы портфолио теориясы (MPT) ең тиімді шекараны анықтауға көмектесу үшін портфолио құрамындағы барлық активтердің арақатынасын өлшейді. Бұл тұжырымдама күтілетін кірістерді белгілі бір тәуекел деңгейіне қарсы оңтайландыруға көмектеседі.
Корреляциясы төмен активтерді қоса алғанда, портфолиодағы жалпы тәуекелді азайтуға көмектеседі. Сөйтсе де, айқас корреляция уақыт өте келе өзгеруі мүмкін. Оны тек тарихи тұрғыдан ғана өлшеуге болады. Бұрын жоғары корреляцияға ие болған екі актив бір-бірімен байланыссыз болып, бөлек қозғала бастайды. Бұл, шын мәнінде, МПТ-ның бір кемшілігі. Бұл активтер арасындағы тұрақты корреляцияны болжайды.