2019/05/11 Bình luận : Lượt xem: 1032
GIẢM 50% LỚP HỌC KẾ TOÁN THỰC HÀNH, TỔNG HỢP xem ngay
NHẬN GIA SƯ KẾ TOÁN THEO YÊU CẦU MỌI TRÌNH ĐỘ xem ngay
NHẬN LÀM DỊCH VỤ KẾ TOÁN TRỌN GÓI, LÀM BCTC xem ngay
Hệ số tương quan là gì? Định nghĩa: Hệ số tương quan, còn được gọi là tương quan Pearson, là thước đo thống kê về sự phụ thuộc hoặc liên kết của hai số.

Hệ số tương quan là gì?

Khi hai bộ số di chuyển cùng hướng cùng một lúc, chúng được cho là có mối tương quan dương. Khi một dãy số di chuyển lên khi số khác di chuyển xuống, chúng được cho là có mối tương quan ngược chiều. Điều này sẽ dẫn đến một hệ số tương quan âm.

Hệ số tương quan được áp dụng cho tài chính và kinh tế để theo dõi và hiểu rõ hơn dữ liệu. Trong khi xu hướng dữ liệu và phân tích thống kê thường không được theo dõi bởi các doanh nghiệp nhỏ; ngân hàng đầu tư, công ty dịch vụ tài chính và thậm chí dự trữ liên bang của Hoa Kỳ sử dụng hệ số tương quan để giúp theo dõi dữ liệu lịch sử với hy vọng nó có thể giúp dự đoán và xác định xu hướng thị trường tốt hơn.

Sau hậu quả của cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, Cục Dự trữ Liên bang đã hạ  lãi suất  trong nỗ lực kích thích  nền kinh tế . Việc hạ lãi suất này cũng làm giảm  tỷ lệ thất nghiệp . Điều này cho thấy lãi suất của Fed và tỷ lệ thất nghiệp của Mỹ có hệ số tương quan dương.

Chúng ta hãy xem làm thế nào để tính hệ số tương quan.
Công thức
Công thức hệ số tương quan dài hơn hầu hết các chuyên gia muốn tính toán, vì vậy họ thường sử dụng các nguồn dữ liệu đã cung cấp đầu ra hoặc máy tính toán học có thể nhanh chóng cung cấp đầu ra tương quan khi dữ liệu được cung cấp. Điều này cũng có thể được lập trình vào một bảng tính Excel.

Hệ số tương quan

Khi hệ số tương quan là một số từ -1 đến 1 hoặc bất kỳ số nào ở giữa. Nếu hai bộ dữ liệu di chuyển trong bước khóa theo cùng một hướng và với cùng một lượng, chúng có hệ số tương quan là 1. Nếu chúng di chuyển với cùng một lượng chính xác nhưng theo hướng ngược lại, số đó sẽ là -1.

Nếu hai bộ dữ liệu dường như không có mối quan hệ nào cả, chúng có tương quan bằng 0. Trong ví dụ trên, Cục Dự trữ Liên bang hạ lãi suất, và tỷ lệ thất nghiệp cũng giảm xuống phần nào. Hai số có tương quan dương (hệ số tương quan lớn hơn 0). Nhưng vì họ không di chuyển cùng một số tiền, con số sẽ ít hơn 1.

Hãy xem một ví dụ.

Thí dụ
Yvonne là một học sinh giỏi, nhưng đôi khi cô ấy không ngủ đủ giấc. Cô ấy đưa ra giả thuyết rằng khi cô ấy ngủ nhiều hơn, cô ấy làm bài kiểm tra tốt hơn. Để kiểm tra giả thuyết của mình, cô đã theo dõi cách cô đã làm trong một số bài kiểm tra, dựa trên số giờ cô ngủ vào đêm hôm trước. Cô nhập dữ liệu sau vào tệp excel của mình để tính phương trình hệ số tương quan.

Công thức hệ số tương quan

Cô ấy sử dụng công thức tương quan trực tiếp (CORRELL) trong excel và nhập các tập dữ liệu của mình như được thấy dưới đây. 0,65 là đầu ra công thức. Đảm bảo đủ! Yvonne đã đúng, giờ ngủ của cô đã nhận được vào đêm trước một bài kiểm tra và điểm kiểm tra của cô có mối tương quan tích cực.

Ví dụ tính toán hệ số tương quan

Sản lượng 0,65 có nghĩa là khi số giờ ngủ tăng thì điểm kiểm tra cũng tăng. Nếu hai số tương quan hoàn hảo (cả hai đều tăng theo cùng một tỷ lệ phần trăm) thì hệ số tương quan sẽ chính xác là 1.

Hãy giả sử Yvonne đặt câu hỏi của cô ấy theo một cách khác. Nếu cô ấy nghĩ rằng tôi cá là tôi sẽ bỏ lỡ ít câu hỏi hơn trong các bài kiểm tra của mình nếu tôi ngủ nhiều hơn. Sau đó, theo dõi số lượng câu hỏi bị bỏ lỡ (số giảm) thay vì điểm kiểm tra (số tăng) chắc chắn cô ấy sẽ thấy rằng sự gia tăng số giờ ngủ trước khi kiểm tra tương đương với ít câu hỏi bị bỏ qua, và do đó hai bộ dữ liệu sẽ có mối tương quan NEGECT.

Nếu mục tiêu của bạn là tăng hoặc giảm trực tiếp trên một kết quả, thì hệ số tương quan gần với -1 hoặc 1 sẽ là mong muốn. Hệ số tương quan càng gần 0 thì kết quả càng yếu. Chẳng hạn, nếu Yvonne muốn xem số giờ ngủ đã tăng lên bao nhiêu khi cô thức dậy vào sáng hôm sau, cô chắc chắn sẽ thấy rằng không có mối tương quan nào, và hệ số tương quan sẽ là 0.

Nếu một chủ doanh nghiệp nhỏ ghi lại và lưu giữ dữ liệu lớn về doanh nghiệp của mình theo cách Yvonne thực hiện về thói quen ngủ của mình, anh ta sẽ có thể tính toán và theo dõi nguyên nhân và kết quả hoặc hệ số tương quan của nhiều khía cạnh trong doanh nghiệp của mình.

Nếu một chủ nhà hàng đã được xem xét kỹ lưỡng về các vấn đề an toàn sức khỏe, anh ta sẽ có thể theo dõi kết quả của việc vệ sinh nhà bếp thường xuyên hơn bằng cách sử dụng theo dõi số lần làm sạch và số báo cáo về ngộ độc thực phẩm. Lý tưởng nhất là ông sẽ thấy số vụ ngộ độc thực phẩm giảm khi số lần dọn dẹp nhà bếp được tăng lên. Nếu đây là trường hợp, nó sẽ là một ví dụ trong sách giáo khoa về một hệ số tương quan âm. Khi một bộ dữ liệu tăng, bộ kia giảm.

Phân tích và giải thích
Hệ số tương quan thường được sử dụng nhất trong phân tích các công ty đại chúng hoặc các loại tài sản. Nếu một nhà phân tích ngân hàng đầu tư nghiên cứu các khoản đầu tư tăng giá trị theo thời gian (đánh giá cao) nhưng cũng muốn tìm một khoản đầu tư không có mối tương quan chặt chẽ với thị trường chứng khoán, thì hệ số tương quan chắc chắn sẽ là một trong những tiêu chí sẽ là một trong những tiêu chí. đưa vào tài khoản. Bằng cách này, nhà đầu tư có thể đa dạng hóa các khoản đầu tư của mình và không có tất cả trứng trong một giỏ phụ thuộc vào thị trường.

Danh mục đầu tư 1 là thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, không có bất ngờ di chuyển trong bước khóa hoàn hảo với chính nó, mang lại cho nó một hệ số tương quan chính xác là 1 (ảnh dưới cùng bên phải)

Danh mục đầu tư 2 là Vàng, một kim loại quý đã tăng giá trị giống như thị trường chứng khoán, nhưng không tăng cùng lúc với thị trường, vì thực tế, hai loại tài sản dường như không có nhiều ảnh hưởng đến việc di chuyển lên hoặc xuống. Đây là một hệ số tương quan rất thấp, chính xác là 0,05.

Danh mục đầu tư 3 là một trái phiếu chính phủ dài hạn, họ dường như di chuyển theo hướng ngược lại với thị trường chứng khoán, nhưng đó là một khái quát và không phải lúc nào cũng đúng. Như bạn có thể thấy, hệ số tương quan của nó với thị trường là -0,30.

Giải thích sử dụng thực tế: Lưu ý và hạn chế
Hệ số tương quan là một công cụ phân tích mạnh mẽ, nhưng nó cũng nên được sử dụng với các số liệu khác và không trong chân không. Điều quan trọng cần ghi nhớ là phân tích này chỉ đơn giản là một công cụ để theo dõi hiệu suất trong quá khứ. Dựa trên hiệu suất trong quá khứ, các nhà phân tích có thể đưa ra dự đoán, nhưng chúng không phải lúc nào cũng chính xác vì thị trường thay đổi không thể đoán trước.

Hãy thận trọng khi đưa ra quyết định hoàn toàn dựa trên dữ liệu này. Sử dụng nó cùng với thông tin và dữ liệu khác để hiểu rõ hơn về toàn bộ ngành và thị trường.


Cùng bình luận !