负相关是两个变量之间的关系,其中一个变量随着另一个变量的减少而增加,反之亦然。
在统计学中,完全负相关用-1.0表示,0表示无相关,+1.0表示完全正相关。一个完美的负相关意味着两个变量之间的关系一直是完全相反的。
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负相关或负相关表示两个单独的变量之间存在统计关系,使得它们的价格通常朝着相反的方向移动。例如,如果变量X和Y具有负相关(或负相关),随着X值的增加,Y将减小;类似地,如果X值减小,Y将增大。
一个变量相对于另一个变量移动的程度由相关系数来衡量,相关系数量化了两个变量之间的相关性。例如,如果变量X和Y的相关系数为-0.1,则它们具有弱负相关,但是如果它们的相关系数为-0.9,则它们将被视为具有强负相关。
两个变量之间的负相关越高,相关系数越接近-1。同样,两个完全正相关的变量的相关系数为+1,而相关系数为零意味着这两个变量是不相关的,并且相互独立地运动。
相关系数通常用“r”或“r”表示,可通过回归分析确定。相关系数的平方(通常用“R2”或R平方表示)表示一个变量的方差与第二个变量的方差相关的程度或程度,并且通常用百分比表示。例如,如果一个投资组合与其基准的相关性为0.9,则R平方值为0.81。对这一数字的解释是,投资组合中81%的变化(本例中的因变量)与基准(自变量)的变化有关,或者可以用基准(自变量)的变化来解释。
两个变量之间的关联度不是静态的,而是可以在很大范围内波动,或者从正到负,反之亦然。
负相关概念是投资组合构建中的一个关键概念。行业或地区之间的负相关性使得能够创建多样化的投资组合,能够更好地抵御市场波动,并在长期内稳定投资组合回报。
建立大型和复杂的投资组合,谨慎地平衡相关性,以提供更可预测的波动性,通常被称为战略资产配置的纪律。
考虑股票和债券之间的长期负相关性。在经济表现强劲的时期,股票的表现一般优于债券,但随着经济放缓和央行降低利率以**经济,债券的表现可能优于股票。
例如,假设你有一个10万美元的平衡投资组合,60%投资于股票,40%投资于债券。在经济表现强劲的一年里,投资组合中的股票部分可能会产生12%的回报,而债券部分可能会产生-2%的回报,因为利率呈上升趋势。因此,投资组合的总回报率为6.4%((12%x 0.6)+(-2%x 0.4)。第二年,随着经济明显放缓和利率降低,你的股票投资组合可能产生-5%的收益,而你的债券投资组合可能会有8%的回报,使你的整体投资组合回报率为0.2%。
如果你的投资组合不是一个平衡的投资组合,而是100%的股票呢?使用相同的回报假设,您的全股权投资组合第一年的回报率为12%,第二年为-5%,这比平衡投资组合的6.4%和0.2%的回报率波动更大。
股票 and bonds generally have a negative correlation, but in the 10 years to 2018, their correlation has ranged from approximately -0.8 to +0.2, according to BlackRock.
负相关的例子在投资界很常见。一个著名的例子是原油价格和航空公司股票价格之间的负相关性。航空燃油来源于原油,对航空公司来说是一笔巨大的成本投入,对航空公司的盈利能力和收益有着重大影响。如果原油价格飙升,可能会对航空公司的盈利产生负面影响,进而影响其股票价格。但是,如果原油价格有走低的趋势,这应该会提高航空公司的利润,从而提高它们的股价。
以下是这种现象的存在如何有助于构建多元化投资组合。由于能源行业在大多数股票指数中占有相当大的权重,许多投资者对原油价格有很大的敞口,而原油价格通常波动很大。由于能源部门与原油价格存在明显的正相关关系,因此将一个人投资组合的一部分投资于航空公司股票可以对冲油价下跌。
值得注意的是,这一投资理论可能并非一直有效,因为油价与航空股之间典型的负相关关系可能偶尔会转为正相关。例如,在经济繁荣时期,油价和航空公司股票都可能上涨;相反,在经济衰退期间,油价和航空股可能会同步下滑。
当两个变量之间的负相关性破裂时,它会对投资组合造成严重破坏。例如,美国股市在2018年第四季度出现10年来最差表现,部分原因是市场担心美联储(Fed)将继续加息。
对利率上升的担忧也对债券产生了负面影响,导致债券与股市通常的负相关性降至数十年来最低水平。在这种情况下,投资者往往会懊恼地发现,没有藏身之处。
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