1
Începeți cu un set de n rezervele de actiuni pentru doua actiuni X si Y:- X1, X2, ... Xn și Y1, Y2, ... Yn
2
3
4
Calculați varianța din fiecare acțiune:- Vx = {(X1-Mx)2 + (X2-Mx)2 + ... +(Xn-Mx)2 } / n
Vy = {(Y1-My)2 + (Y2-My)2 + ... +(Yn-My)2 } / n
5
6
În cele din urmă, coeficientul de corelație Pearson:- Corelație = covarianță / (S.x Sy)
7
Reprezentați perechile în avion pentru a obține scatter diagramă. (X
1,Y
1), (X
2,Y
2), ... (X
n,Y
n). Iată câteva proprietăți de date:
- Cea mai bună linie de ajustare a datelor este linia de regresie.
- Corelația este o măsură a cât de strânse sunt cele două returnări ale stocului. Așadar, cât de apropiate valorile randamentelor satisfac o relație liniară ca
- Y = pX + α
- Pentru unele constante α și β.
- Pătratul corelației, numit R-pătrat, este, de asemenea, utilizat pentru a măsura cât de strâns este returnat liniar.
- Constantele legate de linia de regresie au nume cunoscute de mulți:
β = beta, α = Alfa.
8
Vedeți exemplul de mai sus. Acesta arată modul în care randamentul acțiunilor GE se corelează cu indicii de rentabilitate ai indicelui SP 500. Punctele albastre sunt datele parcelei scatter și linia roșie linia de regresie.