Negatiivse korrelatsiooni määratlus
Võlaküsimustes on negatiivne korrelatsioon kahe muutuja vaheline seos. Need on osa funktsioonist, milles sõltuvad ja sõltumatud muutujad liiguvad väärtuselt erinevates suundades. Näiteks kui sõltumatu muutuja suureneb, väheneb sõltuv muutuja ja vastupidi.
Negatiivset korrelatsiooni saab kirjeldada korrelatsioonikordajaga, kui selle korrelatsiooni väärtus on vahemikus 0 kuni -1. Täiusliku negatiivse korrelatsiooni summa on -1. Muutujate vahelise korrelatsiooni tugevus võib olla erinev. Oletame näiteks, et kaks muutujat, x ja y korreleeruvad -0,8-ga. See tähendab, et kui x suureneb 1 ühiku võrra, väheneb y 0,8 võrra. Mõelge nüüd, et nende muutujate negatiivne korrelatsioon on -0,1. Sellisel juhul põhjustab iga muutuja x muutuja väärtuse iga ühiku muutus 0,1 ühiku erinevuse ainult muutuja y maksumuses.
Negatiivse korrelatsiooni mõistmine
Negatiivse korrelatsiooni paremaks mõistmiseks peab meil olema korrelatsioonist ka põhiteadmine. Korrelatsioon on statistiline tööriist, mis mõõdab kahe erineva funktsiooni vahelise suhte astet. Näiteks inimese kaal ja pikkus. Üldiselt tõuseb pikkuse kasvades ka inimese väärtus. See näitab, et pikkuse ja kaalu vahel on positiivne seos, sest ühe muutuja suurenedes suurenevad ka teised muutujad. Kuid korrelatsioon on negatiivne, kui need kaks muutujat liiguvad vastassuunas - näiteks kõrgus tihendi tasemest ja temperatuur. Kõrguse kasvades temperatuur langeb.
Valem annab korrelatsiooni:
Siin,
- r = korrelatsioonikordaja;
- = Muutuja X keskmine;
- = Muutuja Y keskmine
Ümberkorraldamine annab meile selle valemi:
Korrelatsioon võib võtta mis tahes väärtuse vahemikus -1 kuni 1. Negatiivne märk tähistab negatiivset korrelatsiooni, positiivne märk aga positiivset korrelatsiooni. Nullkorrelatsioon tähendab, et kahe muutuja vahel puudub seos.
Miks on negatiivne korrelatsioon oluline?
- Portfellihaldus : korrelatsiooni kasutatakse portfellide haldamisel laialdaselt. Sageli öeldakse, et portfellid peaksid olema erinevad. See peaks koosnema mitmest investeeringust, millel on erinevad riskid ja tootlus. Kui meie portfellis on sama tüüpi väärtpaberid, mõjutab iga suurem sündmus mitte ainult ühte väärtpaberit, vaid kogu portfelli. Sel eesmärgil leiame korrelatsiooni väärtpaberite tootluste vahel. Täiesti positiivsete korrelatsioonidega hoiuseid ei tohiks koos osta. Portfelli mitmekesistamiseks lisatakse sageli negatiivsete korrelatsioonidega panused. Mõelgem eelpool arutatud lennukompaniide aktsiate ja naftahindade näitele. Kui portfellis on energiavarusid, võib juhtkond kaaluda lennufirmade aktsiate ostmist, et kaitsta end naftahinna languse eest.
- Majandus : Paljud majandusega seotud suundumused hõlmavad negatiivset korrelatsiooni. See suhe liikumiste vahel võib olla kasulik majanduspoliitikaga seotud küsimustes. Näiteks töötus ja tarbijate kulutused. Mis puudutab kulutuste kasvu, siis tööpuudus väheneb (üldiselt).
Näited negatiivsest korrelatsioonist reaalses elus
- Naftahinnad ja lennuettevõtjate varud: Nafta on lennuettevõtete peamine tooraine. Naftahindade tõustes hakkab nende kasumlikkus langema, mis kajastub ka nende aktsiahindades. Seega näitavad nad negatiivset korrelatsiooni
- Aktsiaturu ja kulla hinnad (enamasti, mitte alati): kuld toimib aktsiainvestorite jaoks alati alternatiivse investeerimisvõimalusena. Seega, kui aktsiaturg näib langevat, tunnevad investorid huvi kulda investeerimise vastu ja seega hakkavad kulla hinnad tõusma
Negatiivse korrelatsiooni praktiline näide
Oletame, et kaks aktsiat on perioodil 2011–2016 andnud igal aastal järgmise tootluse:
Arvestades esimese aktsia tootlust muutujaks „x” ja teise aktsia tootlust „y”.
Muutuja xy arvutamine
Muutuja X 2 arvutamine
Muutuja Y 2 arvutamine
Summa
Korrelatsioonikordaja (r) arvutamine
- = ((6 * 14311) - (247 * 376)) / (((6 * 11409) - (247 2)) 0,5 * ((6 * 247160- (376 2)) 0,5)
- = Korrelatsioonikordaja (r) = -0,97608
Üksikasjaliku arvutamise saamiseks vaadake ülaltoodud Exceli lehte.
Korrelatsioonikordaja negatiivne väärtus näitab, et muutujad on negatiivses korrelatsioonis.
Järeldus
Mõnikord võivad kaasneda muud tegurid, mis põhjustavad muutujate teatud käitumist. Eespool käsitletud näites võib järeldada, et kui x suureneb, siis y väheneb. Kuid on vale oletada, et tähe „x” tõus põhjustab tähe „y” vähenemist, kuna on võimalik, et mõlemad asjaomased ettevõtted on seotud täiesti erinevate ettevõtetega ja erinevad majandusolud mõjutavad neid.
Seega tuleks korrelatsioone kasutada ainult põhjuse väljaselgitamiseks. Juhid saavad seda kasutada analüüsi osana juba eksisteerivate muutujate, näiteks turunõudluse ja tarbijate kulutuste vaheliste seoste mõistmiseks. Kuid seda ei tohiks kasutada ühe muutuja muudest muutujatest tingitud muutuste uurimiseks, sest seda seost mõjutab alati mitu tegurit. Näiteks tarbijate kulutused turul ja FMCG ettevõtte tulud. Need võivad näidata positiivset seost, kuid on võimalik, et selle ettevõtte tulud kasvasid mõnel muul põhjusel, näiteks uue toote turule toomine või laienemine tärkava majandusega riikidesse.
