सहसंबंध गुणांक की गणना कैसे करें

यह जानने में अक्सर मददगार होते हैं कि क्या दो कार्य एक साथ चलते हैं। एक के लिए पोर्टफोलियो विविध, आपको उन कार्यों की आवश्यकता होती है जो एक दूसरे के साथ "न करें" सहसंबंध गुणांक पियर्सन की अलग स्टॉक रिटर्न की समानता को मापने में मदद करता है

चरणों

पिक्चर शीर्षक कैलकुलेट स्टॉक सहसंबंध कुएफ़िफिकेशन चरण 1

का एक सेट के साथ शुरू करें n दो एक्स और वाई शेयरों के लिए स्टॉक रिटर्न:

एक्स₁, एक्स₂, ... एक्स_n और वाई₁, Y₂, ... Y_n

पिक्चर शीर्षक कैलकुलेट स्टॉक सहसंबंध कुएफ़िफिकेशन चरण 3

अंकगणित माध्य की गणना करें प्रत्येक सेट का:

एम_एक्स = (एक्स₁ + एक्स₂ + ... + एक्स_n) / एन
मेरा = (वाई₁ + Y₂ + ... + Y_n) / एन

पिक्चर शीर्षक कैलकुलेट स्टॉक सहसंबंध कुएफ़िफिकेशन चरण 6

सहानुभूति की गणना करें:

आवरण = {(एक्स₁-एम_एक्स) (वाई₁-एम_y) + (एक्स₂-एम_एक्स) (वाई₂-एम_y) + ... + (एक्स_n-एम_एक्स) (वाई_n-एम_y)} / एन

पिक्चर शीर्षक कैलकुलेट स्टॉक सहसंबंध कुएफ़िफिकेशन चरण 8

विचलन की गणना करें प्रत्येक शेयर का:

वी_एक्स = {(एक्स₁-एम_एक्स)² + (एक्स₂-एम_एक्स)² + ... +(एक्स_n-एम_एक्स)² } / n
वी_y = {(वाई₁-एम_y)² + (वाई₂-एम_y)² + ... +(वाई_n-एम_y)² } / n

मानक विचलन है वर्गमूल का झगड़ा:

एस_एक्स = वर्गमूल (वी_एक्स)
एस_y = वर्गमूल (वी_y)

अंत में, पियर्सन सहसंबंध गुणांक:

सहसंबंध = सहवर्ती / (एस_एक्स एस_y)

जोड़ों का प्रतिनिधित्व करें विमान को प्राप्त करने के लिए स्कैटर चार्ट. (एक्स₁,Y₁), (एक्स₂,Y₂), ... (एक्स_n,Y_n)। यहां कुछ डेटा गुण हैं:

डेटा समायोजन की सर्वोत्तम रेखा प्रतिगमन रेखा है
सहसंबंध यह है कि कितना दो स्टॉक रिटर्न रैखिक रूप से संबंधित हैं यही है, रिटर्न के मूल्यों को कैसे एक रेखीय संबंध को पूरा करता है
वाई = βX + α
कुछ स्थिरांक के लिए α और β।
सहसंबंध के वर्ग, कहा जाता है R-squared, यह भी मापने के लिए उपयोग किया जाता है कि कितनी नज़दीकी रिटर्न रैखिक रूप से संबंधित हैं
प्रतिगमन लाइन से जुड़े स्थिरांक कई नाम से नाम हैं:
β = बीटा, α = अल्फा

ऊपर दिए गए उदाहरण देखें यह दिखाता है कि जीई शेयरों की वापसी एसपी 500 सूचकांक की वापसी के अनुक्रमित के साथ कैसे जुड़ी हुई है। ब्लू डॉट्स स्कैटर प्लॉट डेटा और रेड लाइन रिपरेशन लाइन हैं।

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