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Qu’est-ce que la corrélation ?
La corrélation mesure la relation linéaire entre deux variables. Il donne une indication de la force de la relation en mesurant et en reliant la variance de chaque relation. La corrélation répond à la question : dans quelle mesure la variable A (la variable indépendante) explique-t-elle la variable B (la variable dépendante) ?
Leçon principale
- La corrélation est la correspondance statistique linéaire de variation entre deux variables.
- Il combine deux concepts statistiques liés : la variance et l’écart type.
- La corrélation est utilisée dans plusieurs aspects de l’analyse financière, notamment dans le calcul de l’écart type d’un portefeuille.
- Le calcul de la corrélation peut prendre beaucoup de temps, mais un logiciel comme Excel facilite grandement la tâche.
- Vous pouvez utiliser plusieurs méthodes pour calculer la corrélation dans Excel.
Comprendre la corrélation
Le coefficient de corrélation varie de -1 à 1. Exactement 1 est considéré comme parfait. Cela indique qu’un titre évoluera dans la même direction qu’un autre titre augmente ou diminue. Une corrélation négative suggère qu’ils évolueront dans des directions opposées. Une corrélation de 0 signifie qu’il n’y a pas de relation linéaire.
Investir dans des actifs non corrélés peut réduire le risque, mais interpréter la corrélation peut être difficile.
Formule de corrélation
La corrélation combine deux concepts statistiques importants et liés : la variance et l’écart type. La variance est la dispersion d’une variable autour de la valeur moyenne. L’écart type est la racine carrée de la variance.
La formule est :
La corrélation veut évaluer la relation linéaire entre deux variables, ce qui est donc vraiment nécessaire est de voir le degré de covariance de ces deux variables. Il est nécessaire de déterminer le degré de covariance reflété par l’écart type de chaque variable individuelle.
Erreurs courantes avec corrélation
L’erreur la plus courante consiste à supposer que les corrélations proches de +/- 1 sont statistiquement significatives. Un indice proche de +/- 1 augmente certainement la probabilité d’une signification statistique réelle, mais ne peut être connu sans des tests supplémentaires.
Les tests statistiques de corrélation peuvent être compliqués pour de nombreuses raisons. Ce n’est pas simple du tout. Une hypothèse importante est que les variables indépendantes et la relation entre elles sont linéaires. En théorie, vous testeriez ces déclarations pour déterminer si le calcul de corrélation est approprié.
La deuxième erreur la plus courante consiste à négliger la normalisation des données dans une unité commune. Les unités sont normalisées si vous calculez la corrélation sur deux bêtas. La bêta elle-même est l’unité. Cependant, il est important de les normaliser sous forme de pourcentage de rendement et de laisser le cours de l’action inchangé si vous souhaitez une corrélation entre les actions. Cela arrive trop souvent, même aux professionnels de l’investissement.
Essentiellement, vous posez deux questions sur la corrélation des cours des actions : quel est le rendement sur certaines périodes de temps et quelle est la corrélation entre ce rendement et le rendement d’un autre titre sur la même période ?
La corrélation entre les cours des actions est difficile. Deux actions peuvent être fortement corrélées si la variation quotidienne en pourcentage des rendements au cours des 52 dernières semaines, mais elles peuvent être faiblement corrélées si la variation mensuelle en pourcentage des rendements au cours des 52 dernières semaines. Quel est le meilleur ? Il n’y a pas de réponse parfaite. Cela dépend du but du test.
Rechercher une corrélation dans Excel
Vous pouvez utiliser plusieurs méthodes pour calculer la corrélation dans Excel. Le plus simple consiste à placer deux ensembles de données l’un à côté de l’autre et à utiliser la formule de corrélation intégrée.
Il s’agit d’un moyen pratique de calculer la corrélation entre seulement deux ensembles de données. Cependant, vous devez utiliser le plugin Excel Data Analysis si vous souhaitez créer des matrices de corrélation sur plusieurs ensembles de données. Vous pouvez trouver ce plugin sous l’onglet Données dans la section Analytics.
Sélectionnez la table de retour. Nos colonnes ont des en-têtes dans cet exemple. Nous voulons cocher la case “Étiquette dans la première ligne” pour qu’Excel sache les traiter comme des en-têtes. Vous pouvez alors choisir d’exporter sur la même feuille ou sur une nouvelle feuille.
Les données sont automatiquement générées lorsque vous appuyez sur Entrée. Vous pouvez ajouter du texte et une mise en forme conditionnelle pour clarifier les résultats.
Qu’est-ce que l’écart type ?
L’écart type mesure le degré dans lequel la valeur d’un actif s’écarte de la moyenne. Il peut vous indiquer si les performances de votre contenu sont cohérentes ou non.
Comment la corrélation est-elle utilisée dans l’analyse financière ?
La corrélation détermine la force de la relation entre les variables. Cela peut être très important pour maintenir la diversité du portefeuille.
Que signifie le bêta pour les investisseurs ?
Le bêta est une mesure qui compare la volatilité d’une action à celle du marché. Des comparaisons sont souvent faites avec le S&P 500 car son bêta est de 1,0. Le bêta indique aux investisseurs le niveau de risque qu’ils prennent lorsqu’ils ajoutent une action particulière à leur portefeuille.
Conclusion
La corrélation est une mesure statistique de la différence entre deux variables. Il est basé sur la variance et l’écart type et peut être un outil important dans l’analyse du risque d’un investissement.
Excel peut faciliter le calcul des corrélations, mais assurez-vous de bien comprendre les résultats avant d’agir. Vérifiez auprès d’un conseiller pour vous assurer que vous êtes sur la bonne page avant de vous départir de votre argent.
