Daftar Isi
- Formula untuk Korelasi
- Kesalahan Umum dengan Korelasi
- Menemukan Korelasi di Excel
Korelasi mengukur hubungan linear dua variabel. Dengan mengukur dan menghubungkan varians dari masing-masing variabel, korelasi memberikan indikasi kekuatan hubungan. Atau dengan kata lain, korelasi menjawab pertanyaan: Berapa variabel A (variabel independen) menjelaskan variabel B (variabel dependen)?
Pengambilan Kunci
- Korelasi adalah korespondensi linier statistik variasi antara dua variabel. Dalam keuangan, korelasi digunakan dalam beberapa aspek analisis termasuk perhitungan atau standar deviasi portofolio. Korelasi komputasi dapat memakan waktu, tetapi perangkat lunak seperti Excel membuatnya mudah untuk dihitung.
Formula untuk Korelasi
Korelasi menggabungkan beberapa konsep statistik penting dan terkait, yaitu, varians dan standar deviasi. Varians adalah dispersi variabel di sekitar rata-rata, dan standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians.
Rumusnya adalah:
Karena korelasi ingin menilai hubungan linear dari dua variabel, yang benar-benar diperlukan adalah untuk melihat berapa jumlah kovarians yang dimiliki kedua variabel, dan sejauh mana kovarians tercermin oleh standar deviasi masing-masing variabel secara individual.
Kesalahan Umum dengan Korelasi
Kesalahan tunggal yang paling umum adalah mengasumsikan korelasi yang mendekati +/- 1 adalah signifikan secara statistik. Angka yang mendekati +/- 1 jelas meningkatkan kemungkinan signifikansi statistik yang sebenarnya, tetapi tanpa pengujian lebih lanjut tidak mungkin diketahui. Pengujian statistik suatu korelasi dapat menjadi rumit karena sejumlah alasan; sama sekali tidak langsung. Asumsi penting korelasi adalah bahwa variabel independen dan bahwa hubungan di antara mereka adalah linier. Secara teori, Anda akan menguji klaim ini untuk menentukan apakah perhitungan korelasi sesuai.
Ingat, korelasi antara dua variabel TIDAK menyiratkan bahwa A menyebabkan B atau sebaliknya.
Kesalahan paling umum kedua adalah lupa untuk menormalkan data menjadi unit umum. Jika menghitung korelasi pada dua beta, maka unit sudah dinormalisasi: beta itu sendiri adalah unit. Namun, jika Anda ingin mengkorelasikan saham, Anda harus menormalkannya menjadi persentase pengembalian, dan tidak mengubah harga saham. Ini terlalu sering terjadi, bahkan di kalangan profesional investasi.
Untuk korelasi harga saham, Anda pada dasarnya mengajukan dua pertanyaan: Apa pengembalian selama beberapa periode tertentu, dan bagaimana pengembalian itu berkorelasi dengan pengembalian keamanan lain selama periode yang sama? Inilah sebabnya mengapa mengkorelasikan harga saham sulit: Dua sekuritas mungkin memiliki korelasi tinggi jika pengembaliannya adalah perubahan persen harian selama 52 minggu terakhir, tetapi korelasi rendah jika pengembaliannya adalah perubahan bulanan selama 52 minggu terakhir. Mana yang lebih baik"? Benar-benar tidak ada jawaban yang sempurna, dan itu tergantung pada tujuan tes.
Menemukan Korelasi di Excel
Ada beberapa metode untuk menghitung korelasi di Excel. Yang paling sederhana adalah mendapatkan dua set data berdampingan dan menggunakan rumus korelasi bawaan:
Ini adalah cara mudah untuk menghitung korelasi antara hanya dua set data. Tetapi bagaimana jika Anda ingin membuat matriks korelasi di berbagai set data? Untuk melakukan ini, Anda perlu menggunakan plugin Analisis Data Excel. Plugin dapat ditemukan di tab Data, di bawah Analisis.
Pilih tabel pengembalian. Dalam hal ini, kolom kami diberi judul, jadi kami ingin mencentang kotak "Label di baris pertama, " sehingga Excel tahu untuk memperlakukan ini sebagai judul. Kemudian Anda dapat memilih untuk menampilkan pada lembar yang sama atau pada lembar baru.
Setelah Anda menekan enter, data secara otomatis dibuat. Anda dapat menambahkan beberapa teks dan pemformatan bersyarat untuk membersihkan hasilnya.
