O que significa se o coeficiente de correlação é positivo, negativo ou zero?

O coeficiente de correlação (ρ) é uma medida que determina o grau ao qual os movimentos de duas variáveis ​​estão associados. O coeficiente de correlação mais comum, gerado pela correlação produto-momento de Pearson, pode ser usado para medir a relação linear entre duas variáveis. No entanto, em uma relação não linear, esse coeficiente de correlação nem sempre pode ser uma medida adequada de dependência.

Principais Takeaways

• Os coeficientes de correlação são usados ​​para medir a força do relacionamento entre duas variáveis.
• A correlação positiva é um relacionamento entre duas variáveis ​​em que ambas as variáveis ​​se movem em conjunto - ou seja, na mesma direção.
• A correlação negativa ou correlação inversa é uma relação entre duas variáveis ​​pelas quais elas se movem em direções opostas.
• A correlação negativa é um conceito-chave na construção do portfólio, pois permite a criação de portfólios diversificados que podem suportar melhor a volatilidade do portfólio e suavizar os retornos.

Noções básicas sobre correlação

O intervalo de valores para o coeficiente de correlação é de -1, 0 a 1, 0. Por outras palavras, os valores não podem exceder 1, 0 ou ser inferiores a -1, 0, pelo que uma correlação de -1, 0 indica uma correlação negativa perfeita e uma correlação de 1, 0 indica uma correlação positiva perfeita. Sempre que o coeficiente de correlação, denotado como r, for maior que zero, é uma relação positiva. Por outro lado, sempre que o valor for menor que zero, é um relacionamento negativo. Um valor zero indica que não há relação entre as duas variáveis.

A correlação entre variáveis ​​não implica (necessariamente) causalidade.

Nos mercados financeiros, o coeficiente de correlação é usado para medir a correlação entre dois títulos. Quando duas ações, por exemplo, se movem na mesma direção, o coeficiente de correlação é positivo. Por outro lado, quando duas ações se movem em direções opostas, o coeficiente de correlação é negativo.

• Se o coeficiente de correlação de duas variáveis ​​for zero, significa que não há relação linear entre as variáveis. No entanto, isso é apenas para um relacionamento linear; é possível que as variáveis ​​tenham uma forte relação curvilínea.
• Quando o valor de ρ é próximo de zero, geralmente entre -0, 1 e +0, 1, diz-se que as variáveis ​​não têm relação linear ou uma relação linear muito fraca . Por exemplo, suponha que os preços do café e dos computadores sejam observados e tenham uma correlação de + 0008; isso significa que não há correlação ou relacionamento entre as duas variáveis.

Calculando ρ

Para calcular a correlação, é preciso primeiro determinar a covariância das duas variáveis ​​em questão. Em seguida, é preciso calcular o desvio padrão de cada variável. O coeficiente de correlação é determinado pela divisão da covariância pelo produto dos desvios padrão das duas variáveis.

O desvio padrão é uma medida da dispersão dos dados a partir de sua média. A covariância é uma medida de como duas variáveis ​​mudam juntas, mas sua magnitude é ilimitada, por isso é difícil de interpretar. Dividindo a covariância pelo produto dos dois desvios padrão, pode-se calcular a versão normalizada da estatística. Este é o coeficiente de correlação.

Correlação positiva

Uma correlação positiva, quando o coeficiente de correlação é maior que 0, significa que ambas as variáveis ​​se movem na mesma direção ou estão correlacionadas. Quando ρ é +1, significa que as duas variáveis ​​comparadas têm um relacionamento positivo perfeito; quando uma variável se move mais alto ou mais baixo, a outra variável se move na mesma direção e com a mesma magnitude.

Quanto mais próximo o valor de ρ for de +1, mais forte será a relação linear. Por exemplo, suponha que o valor dos preços do petróleo esteja diretamente relacionado aos preços das passagens aéreas, com um coeficiente de correlação de +0, 8. A relação entre os preços do petróleo e as tarifas aéreas tem uma correlação positiva muito forte, já que o valor está próximo de +1. Portanto, se o preço do petróleo diminuir, as tarifas aéreas serão seguidas em conjunto. Se o preço do petróleo aumenta, o mesmo acontece com os preços dos bilhetes de avião.

No gráfico abaixo, comparamos um dos maiores bancos americanos JPMorgan Chase & Co. (JPM) com o Financial Select SPDR ETF (XLF). Como você pode imaginar, o JP Morgan deve ter uma correlação positiva com o setor bancário como um todo.

Podemos ver que o coeficiente de correlação (parte inferior do gráfico) está atualmente em 0, 7919, o que está perto de sinalizar uma forte correlação positiva. Uma leitura acima de 0, 50 normalmente sinaliza uma forte correlação positiva.

Compreender a correlação entre duas ações ou uma ação e seu setor pode ajudar os investidores a avaliar como as ações estão sendo negociadas em relação aos seus pares. Todos os tipos de valores mobiliários, incluindo títulos, setores e ETFs, podem ser comparados com o coeficiente de correlação.

Correlação negativa

Uma correlação negativa (inversa) ocorre quando o coeficiente de correlação é menor que 0 e indica que ambas as variáveis ​​se movem na direção oposta. Em resumo, qualquer leitura entre 0 e -1 significa que os dois títulos se movem em direções opostas. Quando ρ é -1, diz-se que o relacionamento está perfeitamente correlacionado negativo; em resumo, se uma variável aumenta, a outra variável diminui com a mesma magnitude e vice-versa. No entanto, o grau em que dois títulos estão correlacionados negativamente pode variar ao longo do tempo e quase nunca são exatamente correlacionados o tempo todo.

Por exemplo, suponha que seja realizado um estudo para avaliar a relação entre temperatura externa e contas de aquecimento. O estudo conclui que existe uma correlação negativa entre os preços das contas de aquecimento e a temperatura externa. O coeficiente de correlação é calculado como -0, 96. Essa forte correlação negativa significa que, à medida que a temperatura diminui do lado de fora, os preços das contas de aquecimento aumentam e vice-versa.

Quando se trata de investir, a correlação negativa não significa necessariamente que os valores mobiliários devam ser evitados. O coeficiente de correlação pode ajudar os investidores a diversificar seu portfólio, incluindo um mix de investimentos que têm uma correlação negativa ou baixa com o mercado de ações. Em resumo, ao reduzir o risco de volatilidade em um portfólio, às vezes os opostos se atraem.

Como exemplo, suponha que você tenha um portfólio equilibrado de US $ 100.000 que é investido 60% em ações e 40% em títulos. Em um ano de forte desempenho econômico, o componente de ações do seu portfólio pode gerar um retorno de 12%, enquanto o componente de títulos pode retornar -2%, porque as taxas de juros estão em uma tendência crescente. Assim, o retorno geral do seu portfólio seria de 6, 4% ((12% x 0, 6) + (-2% x 0, 4). No ano seguinte, à medida que a economia desacelera acentuadamente e as taxas de juros diminuem, seu portfólio de ações pode gerar -5 % enquanto seu portfólio de títulos pode retornar 8%, proporcionando um retorno geral de 0, 2%.

E se, em vez de um portfólio equilibrado, seu portfólio fosse 100% de ações ">

A linha inferior

O coeficiente de correlação pode ser útil para determinar a relação entre seu investimento e o mercado geral ou outros valores mobiliários.

Esse tipo de estatística é útil de várias maneiras em finanças. Por exemplo, pode ser útil para determinar o desempenho de um fundo mútuo em comparação com seu índice de referência ou pode ser usado para determinar como um mútuo se comporta em relação a outro fundo ou classe de ativos. Ao adicionar um fundo mútuo baixo ou correlacionado negativamente a um portfólio existente, são obtidos benefícios de diversificação.

Você sabe por que a correlação é importante para investir? Leia "4 razões pelas quais a correlação de mercado é importante".