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Die Korrelation misst die lineare Beziehung zweier Variablen. Durch Messen und in Beziehung setzen der Varianz jeder Variablen gibt die Korrelation einen Hinweis auf die Stärke der Beziehung. Oder anders ausgedrückt, die Korrelation beantwortet die Frage: Inwiefern erklärt die Variable A (die unabhängige Variable) die Variable B (die abhängige Variable)?

Die Formel für Korrelation

Korrelation kombiniert mehrere wichtige und verwandte statistische Konzepte, nämlich Varianz und Standardabweichung. Varianz ist die Streuung einer Variablen um den Mittelwert, und Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz.

Die Formel lautet:

Da die Korrelation die lineare Beziehung zweier Variablen einschätzen will, muss man unbedingt sehen, wie viel Kovarianz diese beiden Variablen haben und inwieweit diese Kovarianz reflektiert durch die Standardabweichungen jeder Variable einzeln.

Häufige Fehler mit Korrelation

Der häufigste Fehler ist die Annahme, dass eine Korrelation von +/- 1 statistisch signifikant ist. Eine Ablesung, die sich +/- 1 nähert, erhöht definitiv die Wahrscheinlichkeit einer tatsächlichen statistischen Signifikanz, aber ohne weitere Tests ist es unmöglich zu wissen. Das statistische Testen einer Korrelation kann aus einer Reihe von Gründen kompliziert werden. es ist überhaupt nicht einfach. Eine kritische Annahme der Korrelation ist, dass die Variablen unabhängig sind und dass die Beziehung zwischen ihnen linear ist. Theoretisch würden Sie diese Behauptungen testen, um festzustellen, ob eine Korrelationsberechnung angemessen ist.

Der zweithäufigste Fehler ist das Vergessen, die Daten in eine gemeinsame Einheit zu normieren. Wenn eine Korrelation auf zwei Betas berechnet wird, sind die Einheiten bereits normalisiert: Beta selbst ist die Einheit. Wenn Sie jedoch Aktien korrelieren möchten, ist es wichtig, dass Sie diese in Prozentrenditen umwandeln und keine Kursänderungen vornehmen. Das passiert allzu häufig, selbst unter Investmentprofis.

Bei der Korrelation zwischen Aktienkursen stellen Sie im Wesentlichen zwei Fragen: Was ist die Rendite über eine bestimmte Anzahl von Perioden, und wie korreliert diese Rendite im gleichen Zeitraum mit der Rendite eines anderen Wertpapiers? Dies ist auch der Grund, warum die Korrelation von Aktienkursen schwierig ist: Zwei Wertpapiere können eine hohe Korrelation haben, wenn die Rendite täglich Prozent in den letzten 52 Wochen ist, aber eine niedrige Korrelation bei monatlich > Veränderungen in den letzten 52 Wochen. Welches ist besser"? Es gibt wirklich keine perfekte Antwort, und es hängt vom Zweck des Tests ab. ( Verbessern Sie Ihre Excel-Kenntnisse mit dem Excel-Training der Investopedia Academy. ) Finden der Korrelation in Excel

Es gibt mehrere Methoden zur Berechnung der Korrelation in Excel.

Der einfachste Weg besteht darin, zwei Datensätze zu erhalten und die eingebaute Korrelationsformel zu verwenden:

Dies ist eine bequeme Methode, um eine Korrelation zwischen nur zwei Datensätzen zu berechnen. Aber was ist, wenn Sie eine Korrelationsmatrix für eine Reihe von Datensätzen erstellen möchten? Dazu müssen Sie das Datenanalyse-Plugin von Excel verwenden. Das Plugin befindet sich auf der Registerkarte Daten unter Analysieren.

Wählen Sie die Tabelle der Retouren aus. In diesem Fall sind unsere Spalten betitelt, daher möchten wir das Kästchen "Beschriftungen in der ersten Zeile" markieren, damit Excel diese als Titel behandelt. Dann können Sie die Ausgabe auf demselben Blatt oder auf einem neuen Blatt auswählen.

Sobald Sie die Eingabetaste drücken, werden die Daten automatisch erstellt. Sie können Text und bedingte Formatierungen hinzufügen, um das Ergebnis zu bereinigen.