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A correlação mede a relação linear de duas variáveis. Ao medir e relacionar a variância de cada variável, a correlação dá uma indicação da força da relação. Ou, por outras palavras, a correlação responde a pergunta: quanto a variável A (a variável independente) explica a variável B (a variável dependente)?

A Fórmula para Correlação

A correlação combina vários conceitos estatísticos importantes e relacionados, a saber, variância e desvio padrão. A diferença é a dispersão de uma variável em torno da média e o desvio padrão é a raiz quadrada da variância.

A fórmula é:

Uma vez que a correlação quer avaliar a relação linear de duas variáveis, o que realmente é necessário é ver qual a quantidade de covariância que essas duas variáveis ​​têm e até que ponto essa covariância é refletido pelos desvios padrão de cada variável individualmente.

Erros comuns com correlação

O erro mais comum é assumir que uma correlação aproximada +/- 1 é estatisticamente significante. Uma leitura aproximada +/- 1 definitivamente aumenta as chances de significância estatística real, mas sem testes adicionais, é impossível saber. O teste estatístico de uma correlação pode se complicar por uma série de razões; não é nada direto. Um pressuposto crítico de correlação é que as variáveis ​​são independentes e que a relação entre elas é linear. Em teoria, você testaria essas reivindicações para determinar se um cálculo de correlação é apropriado.

O segundo erro mais comum é esquecer de normalizar os dados em uma unidade comum. Se estiver calculando uma correlação em duas betas, as unidades já estão normalizadas: o beta em si é a unidade. No entanto, se você deseja correlacionar ações, é fundamental que você as normalize em porcentagem de retorno e não compartilhe as mudanças de preço. Isso ocorre com demasiada frequência, mesmo entre os profissionais de investimento.

Para a correlação do preço das ações, você está pedindo essencialmente duas perguntas: qual é o retorno ao longo de um certo número de períodos e como esse retorno se correlaciona com o retorno de outra segurança durante o mesmo período? É também por isso que a correlação dos preços das ações é difícil: dois títulos podem ter uma alta correlação se o retorno for diariamente por cento das mudanças nas últimas 52 semanas, mas uma baixa correlação se o retorno for mensal > mudanças nas últimas 52 semanas. Qual é o melhor"? Realmente não há uma resposta perfeita, e depende do propósito do teste. ( Melhore as suas habilidades de excel ao tomar o curso de treinamento Excel da Investopedia Academy. ) Encontrar correlação no Excel

Existem vários métodos para calcular a correlação no Excel.

A maneira mais simples é obter dois conjuntos de dados e usar a fórmula de correlação incorporada:

Esta é uma maneira conveniente de calcular uma correlação entre apenas dois conjuntos de dados. Mas e se você quiser criar uma matriz de correlação em uma variedade de conjuntos de dados? Para fazer isso, você precisa usar o plugin de análise de dados do Excel. O plugin pode ser encontrado na guia Dados, em Analisar.

Selecione a tabela de retornos. Nesse caso, nossas colunas são intituladas, então queremos marcar a caixa "Etiquetas na primeira linha", então o Excel sabe tratá-las como títulos. Então, você pode optar por exibir na mesma folha ou em uma nova folha.

Quando você atingiu enter, os dados são feitos automaticamente. Você pode adicionar algum texto e formatação condicional para limpar o resultado.