Negatīvās korelācijas definīcija
Nespeciālistu izteiksmē negatīvā korelācija ir saistība starp diviem mainīgajiem. Tie ir daļa no funkcijas, kurā atkarīgie un neatkarīgi mainīgie mainās vērtības ziņā dažādos virzienos. Piemēram, ja neatkarīgais mainīgais palielinās, atkarīgais mainīgais samazinās un otrādi.
Negatīvo korelāciju var raksturot ar korelācijas koeficientu, kad šīs korelācijas vērtība ir no 0 līdz -1. Ideālas negatīvas korelācijas summa ir -1. Korelācijas stiprums starp mainīgajiem var būt atšķirīgs. Piemēram, pieņemsim, ka divi mainīgie, x un y korelē -0,8. Tas nozīmē, ka, palielinoties x par 1 vienību, y samazināsies par 0,8. Tagad ņemiet vērā, ka negatīvā korelācija starp šiem mainīgajiem ir -0,1. Šajā gadījumā katras vienības izmaiņas x mainīgā vērtībā novedīs pie 0,1 vienības atšķirības tikai no mainīgā y izmaksām.
Izpratne par negatīvo korelāciju
Lai labāk izprastu negatīvo korelāciju, mums ir jābūt pamata izpratnei arī par korelāciju. Korelācija ir statistikas rīks, kas mēra divu dažādu funkciju saistības pakāpi. Piemēram, cilvēka svars un augums. Parasti augot augumam, pieaug arī cilvēka vērtība. Tas norāda, ka pastāv pozitīva korelācija starp augstumu un svaru, jo, palielinoties vienam mainīgajam, palielinās arī citi mainīgie. Bet korelācija ir negatīva, ja abi mainīgie pārvietojas pretējos virzienos, piemēram, augstumā no blīvējuma līmeņa un temperatūrā. Palielinoties augstumam, temperatūra pazeminās.
Formula sniedz korelāciju:
Šeit,
- r = korelācijas koeficients;
- = Mainīgā X vidējais lielums;
- = Mainīgā Y vidējā vērtība
Pārkārtošana dod mums šo formulu:
Korelācija var iegūt jebkuru vērtību no -1 līdz 1. Negatīvā zīme norāda uz negatīvu korelāciju, bet pozitīva zīme norāda uz pozitīvu korelāciju. Nulles korelācija nozīmē, ka starp abiem mainīgajiem nav nekādas saistības.
Kāpēc negatīva korelācija ir svarīga?
- Portfeļa pārvaldība : korelācija tiek plaši izmantota portfeļu pārvaldībā. Mēdz teikt, ka portfeļiem jābūt dažādiem. Tam vajadzētu sastāvēt no vairākiem ieguldījumiem, kas saistīti ar dažādiem riskiem un atdevi. Ja mūsu portfelī ir viena veida vērtspapīri, jebkurš nozīmīgs notikums ietekmēs ne tikai vienu vērtspapīru, bet visu portfeli. Šim nolūkam mēs atrodam korelāciju starp vērtspapīru ienesīgumu. Noguldījumus ar pilnīgi pozitīvām korelācijām nevajadzētu iegādāties kopā. Lai dažādotu portfeli, bieži tiek pievienotas likmes ar negatīvām korelācijām. Apsveriet iepriekš apspriesto aviokompāniju krājumu un naftas cenu piemēru. Ja portfelī ir enerģijas krājumi, vadība var apsvērt iespēju iegādāties aviokompāniju akcijas, lai pasargātu no naftas cenu krituma.
- Ekonomika : daudzas ar ekonomiku saistītas tendences ietver negatīvu korelāciju. Šīs kustību attiecības var būt noderīgas jautājumos, kas saistīti ar ekonomikas politiku. Piemēram, bezdarbs un patēriņa izdevumi. Runājot par izdevumu pieaugumu, bezdarbs samazinās (kopumā).
Reālās dzīves negatīvās korelācijas piemēri
- Naftas cenas un aviokompāniju krājumi: Nafta ir galvenā aviosabiedrību izejviela. Pieaugot naftas cenām, to rentabilitāte sāk samazināties, kas atspoguļojas arī viņu akciju cenās. Tādējādi tie parāda negatīvu korelāciju
- Akciju tirgus un zelta cenas (lielākoties, ne vienmēr): Zelts vienmēr darbojas kā alternatīva ieguldījumu iespēja kapitāla ieguldītājiem. Tādējādi vienmēr, kad šķiet, ka akciju tirgus samazinās, investori interesējas par ieguldījumiem zeltā, un tāpēc zelta cenas sāk pieaugt
Negatīvās korelācijas praktiskais piemērs
Pieņemsim, ka divi krājumi katru gadu laika posmā no 2011. līdz 16. gadam ir nodrošinājuši šādus ienākumus:
Uzskatot pirmā krājuma ienesīgumu kā mainīgo “x”, bet otrā krājuma - “y”.
Mainīgā xy aprēķins
Mainīgā X 2 aprēķins
Mainīgā Y 2 aprēķins
Summa
Korelācijas koeficienta (r) aprēķins
- = ((6 * 14311) - (247 * 376)) / (((6 * 11409) - (247 2)) 0,5 * ((6 * 247160- (376 2)) 0,5)
- = Korelācijas koeficients (r) = -0,97608
Lai iegūtu detalizētu aprēķinu, skatiet iepriekš sniegto Excel lapu.
Korelācijas koeficienta negatīvā vērtība parāda, ka mainīgie ir negatīvi korelēti.
Secinājums
Dažreiz var būt iesaistīti citi faktori, kas liek mainīgajiem izturēties noteiktā veidā. Iepriekš aplūkotajā piemērā var secināt, ka, palielinoties x, y samazinās. Bet būs nepareizi domāt, ka “x” pieauguma dēļ “y” samazinās, jo ir iespējams, ka abi attiecīgie uzņēmumi ir iesaistīti pilnīgi atšķirīgos uzņēmumos un tos ietekmē dažādi ekonomiskie apstākļi.
Tādējādi korelācijas jāizmanto tikai cēloņa noteikšanai. Vadītāji to var izmantot, lai izprastu saistību starp mainīgajiem, piemēram, tirgus pieprasījumu un patērētāja tēriņiem, kas jau pastāv kā daļa no analīzes. Bet to nevajadzētu izmantot, lai pētītu viena mainīgā izmaiņas citu mainīgo dēļ, jo vienmēr pastāv vairāki faktori, kas ietekmē šo saistību. Piemēram, patērētāju tēriņi tirgū un FMCG uzņēmuma ieņēmumi. Tie var uzrādīt pozitīvu korelāciju, taču ir iespējams, ka šī uzņēmuma ieņēmumi palielinājās kāda cita iemesla dēļ, piemēram, jauna produkta laišanas tirgū vai paplašināšanās jaunās ekonomikas apstākļos.
