Korelasyon katsayısını hisse senedi piyasası getirilerini tahmin etmek için kullanabilir miyim?
Korelasyon katsayısı bireysel hisse senetleri için borsa getirilerini tahmin etmede sınırlı bir yeteneği vardır. Yine de, istatistiksel ölçüm, iki hisse senedinin birbirine göre hareket etme derecesini tahmin etmede değere sahip olabilir, çünkü korelasyon katsayısı, iki hisse senedinin birbiriyle birlikte nasıl hareket ettiği ve bunun gücü arasındaki ilişkinin bir ölçüsüdür. ilişki.
Modern Portföy Teorisi
Korelasyon katsayısı gelecekteki hisse senedi getirilerini tahmin edemeyebilir, ancak bu araç, etkili bir sınır belirlemeyi amaçlayan Etkin sınır, sırayla, varlıkların o karışım için risk belirli bir miktarda karşısında portföydeki varlıkların bir karışımı için olası bir getiri arasındaki kavisli bir ilişki sağlar.
Temel Çıkarımlar
- Korelasyon, iki yatırım menkul kıymeti arasındaki ortak hareket miktarını ölçer.
- Modern portföy teorisinin bir eleştirisi, varlıklar arasındaki korelasyonun gerçekte dinamik ve değişken olduğu zaman zaman içinde sabitlendiği varsayımıdır.
- Korelasyon katsayıları -1 ile 1 arasında bir ölçekte olup, 1 mükemmel korelasyonu, -1 ters korelasyonu ve 0 korelasyon olmadığını gösterir.
- Korelasyonları anlamak, yatırımcıların çeşitlendirilmiş portföyler oluşturmalarına yardımcı olabilir, ancak korelasyon katsayılarının bunun ötesinde gerçek bir tahmin gücü yoktur.
Korelasyon Katsayısı
Korelasyon katsayısı -1’den 1’e kadar bir ölçekte ölçülür. 1’lik bir korelasyon katsayısı, iki hisse senedinin fiyatları arasında mükemmel bir pozitif korelasyonu gösterir, yani hisse senetleri her zaman aynı miktarda aynı yönde hareket eder. -1 katsayısı, mükemmel bir negatif korelasyonu gösterir, yani hisse senetleri geçmişte her zaman ters yönde hareket etmiş demektir. İki hisse senedinin korelasyon katsayısı 0 ise, bu, hiçbir korelasyon olmadığı ve dolayısıyla hisse senetleri arasında ilişki olmadığı anlamına gelir. Mükemmel bir pozitif veya negatif korelasyona sahip olmak alışılmadık bir durumdur.
Yatırımcılar, portföylerine dahil edilmek üzere negatif korelasyonlu varlıkları seçmek için korelasyon katsayısını kullanabilirler. Korelasyon katsayısının hesaplanması, söz konusu iki değişkenin kovaryansını ve her bir değişkenin standart sapmasını alır.
Standart sapma, verilerin ortalamasından dağılımının bir ölçüsü iken kovaryans, iki değişkenin birlikte nasıl değiştiğinin bir ölçüsüdür. Kovaryansı iki standart sapmanın ürününe bölerek, korelasyon katsayısı hesaplanabilir ve bir portföydeki varlıkların ne ölçüde art arda hareket edeceği belirlenebilir.
Öngörü gücü
Korelasyon katsayısı, temelde her hisse senedinin diğerine karşı getirisi üzerinde gerçekleştirilen doğrusal bir regresyondur. Grafiksel olarak haritalanırsa, pozitif bir korelasyon yukarı doğru eğimli bir çizgi gösterecektir. Negatif bir korelasyon, aşağı doğru eğimli bir çizgi gösterecektir. Korelasyon katsayısı, iki hisse senedi arasındaki tarihsel ilişkinin bir ölçüsü olsa da, varlıklar arasındaki gelecekteki ilişki için de bir rehber sağlayabilir.
Ancak, iki yatırım arasındaki korelasyon dinamiktir ve değişebilir. Korelasyon, özellikle yüksek volatilite zamanlarında, tam portföyler için risk arttığında değişebilir. Bu nedenle, MPT, korelasyonların sabit kaldığı varsayımından dolayı yüksek volatilite dönemlerinde riske karşı koruma kabiliyetinde sınırlamalara sahip olabilir. MPT’nin sınırlamaları ayrıca korelasyon katsayısının tahmin gücünü de sınırlar.
Alt çizgi
Korelasyon, modern portföy teorisinde, bir portföyün genel riskini azaltmaya yardımcı olabilecek çeşitlendirilmiş varlıkları dahil etmek için kullanılır. Bununla birlikte, MPT’nin ana eleştirilerinden biri, varlıklar arasındaki korelasyonun zaman içinde statik olduğunu varsaymasıdır. Gerçekte, korelasyonlar, özellikle yüksek oynaklığın olduğu dönemlerde sıklıkla değişir. Kısacası, korelasyonun bir tahmin değeri varken, ölçümün kullanımında sınırlamaları vardır.