Table des matières:
- La formule de corrélation
- Erreurs courantes avec corrélation
- Il existe plusieurs méthodes de calcul de la corrélation dans Excel.
La corrélation mesure la relation linéaire de deux variables. En mesurant et en rapportant la variance de chaque variable, la corrélation donne une indication de la force de la relation. Ou, pour le dire autrement, la corrélation répond à la question: combien la variable A (la variable indépendante) explique-t-elle la variable B (la variable dépendante)?
La formule de corrélation
Corrélation combine plusieurs concepts statistiques importants et connexes, à savoir la variance et l'écart-type. La variance est la dispersion d'une variable autour de la moyenne, et l'écart type est la racine carrée de la variance.
La formule est:
Puisque la corrélation veut évaluer la relation linéaire de deux variables, ce qui est vraiment nécessaire est de voir quelle quantité de covariance ces deux variables ont, et dans quelle mesure cette covariance est reflété par les écarts-types de chaque variable individuellement.
Erreurs courantes avec corrélation
L'erreur la plus commune est de supposer qu'une corrélation approchant +/- 1 est statistiquement significative. Une lecture approchant +/- 1 augmente nettement les chances d'une signification statistique réelle, mais sans autre test, il est impossible de savoir. Les tests statistiques d'une corrélation peuvent se compliquer pour un certain nombre de raisons; Ce n'est pas du tout simple. Une hypothèse critique de corrélation est que les variables sont indépendantes et que la relation entre elles est linéaire. En théorie, vous testeriez ces revendications pour déterminer si un calcul de corrélation est approprié.
La deuxième erreur la plus fréquente est l'oubli de normaliser les données dans une unité commune. Si vous calculez une corrélation sur deux bêtas, alors les unités sont déjà normalisées: la bêta elle-même est l'unité. Cependant, si vous voulez corréler les stocks, il est essentiel de les normaliser en pourcentage de rendement, et non de partager les changements de prix. Cela arrive trop souvent, même chez les professionnels de l'investissement.
Pour la corrélation des cours, vous posez essentiellement deux questions: quel est le rendement sur un certain nombre de périodes, et comment ce rendement est-il corrélé au rendement d'un autre titre sur la même période? C'est aussi pourquoi la corrélation des prix des actions est difficile: Deux titres peuvent avoir une forte corrélation si le rendement est quotidien pour cent au cours des 52 dernières semaines, mais une faible corrélation si le rendement est mensuel > changements au cours des 52 dernières semaines. Quel est le meilleur"? Il n'y a vraiment pas de réponse parfaite, et cela dépend de l'objectif du test. ( Améliorez vos compétences excel en suivant le cours de formation Excel d'Investopedia Academy ) Trouver la corrélation dans Excel
Il existe plusieurs méthodes de calcul de la corrélation dans Excel.
Le moyen le plus simple est d'obtenir deux ensembles de données et d'utiliser la formule de corrélation intégrée:
C'est un moyen pratique de calculer une corrélation entre deux ensembles de données seulement. Mais que se passe-t-il si vous voulez créer une matrice de corrélation sur une série d'ensembles de données? Pour ce faire, vous devez utiliser le plugin Data Analysis d'Excel. Le plugin peut être trouvé dans l'onglet Données, sous Analyser.
Sélectionnez la table des retours. Dans ce cas, nos colonnes sont intitulées, nous voulons donc cocher la case "Etiquettes en première ligne", donc Excel sait les traiter comme des titres. Ensuite, vous pouvez choisir de sortir sur la même feuille ou sur une nouvelle feuille.
Une fois que vous appuyez sur Entrée, les données sont automatiquement créées. Vous pouvez ajouter du texte et un formatage conditionnel pour nettoyer le résultat.
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