正相关定义 编辑

什么是正相关？

正相关是两个变量之间的一种关系，在这种关系中，两个变量是以同一方向运动的。当一个变量随着另一个变量的减少而减少，或者一个变量增加而另一个变量增加时，存在正相关。

关键要点

• 正相关是两个变量之间的一种关系，在这种关系中，两个变量是以同一方向运动的。
• 当一个变量随着另一个变量的减少而减少，或者一个变量增加而另一个变量增加时，存在正相关。
• 股票之间或与整个市场之间可能存在某种程度的正相关关系。
• 贝塔系数是衡量单个股票价格与大盘关联程度的常用指标，通常以标准普尔500指数为基准。

相关性

理解正相关

完全积极的态度相关性 这意味着100%的时间内，所讨论的变量以完全相同的百分比和方向一起移动。可以看到产品需求和产品相关价格之间存在正相关关系。在供应量不变的情况下，如果需求增加，价格就会上涨。

在统计学中，一个完美的正相关由相关系数 值+1.0，而0表示无相关性，-1.0表示完全反向（负）相关性。

此外，某些市场的收益或损失可能导致相关市场的类似变动。随着燃油价格的上涨，机票价格也随之上涨。由于飞机需要燃油才能运行，这一成本的增加往往会转嫁到消费者身上，导致燃油价格与机票价格正相关。

正相关并不保证生长 或利益。相反，它是用来表示任何两个或两个以上的变量，在同一个方向上一起移动，所以当一个增加时，另一个也会增加。虽然存在相关性，但因果关系可能不存在。因此，虽然某些变量可能会一起移动，但可能不知道为什么会发生这种移动。

相关性是一种依赖形式，其中一个变量的变化意味着另一个变量可能发生变化，或者某些已知变量产生特定的结果。在互补产品需求中可以看到一个普遍的例子。如果对车辆的需求上升，对车辆相关服务的需求也会上升，比如轮胎。一个领域的增长会对互补产业产生影响。

在某些情况下，积极的心理反应可以在一个区域内引起积极的变化。这一点可以在金融市场中得到证明，比如，有关一家公司的普遍利好消息导致股价上涨。

相关性与因果关系

变量之间的相关性并不一定意味着因果关系。

金融正相关

一个简单的正相关示例 包括使用利率固定的有息储蓄账户。无论是通过新的存款还是赚取的利息，账户上增加的钱越多，可以产生的利息就越多。同样，利率上升将与产生的利息上升相关，而利率下降将导致实际应计利息下降。

投资者和分析师还将研究股票走势如何相互关联以及与大盘的关联。大多数股票的价格变动之间的相关性在区间的中间，系数为0表示两种证券之间没有任何关系。例如，在线零售领域的股票可能与轮胎和汽车车身店的股票几乎没有关联，而两家类似的零售公司的关联度会更高。这是因为经营方式迥然不同的企业将使用不同的投入生产不同的产品和服务。

另一方面，实体图书零售商很可能拥有；负相关 库存亚马逊网站，因为这家在线零售商的受欢迎程度对传统书店来说通常是个坏消息。流行的支付处理器PayPal的库存可能与使用其服务的在线零售商的库存正相关。如果eBay、亚马逊和百思买的股价因在线收入增加而回升，那么贝宝很可能也会经历类似的提振，因为其收费驱动的收入回升，积极的盈利报告也鼓励投资者。

β和相关

贝塔系数是衡量单个股票价格与大盘关联程度的常用指标，通常以标准普尔500指数为基准。如果一只股票贝塔 为1.0，表明其价格活动与市场密切相关。贝塔系数为1.0的股票具有系统性风险，但贝塔系数的计算不能发现任何非系统性风险。在贝塔系数为1.0的投资组合中添加股票不会给投资组合增加任何风险，但也不会增加投资组合提供超额回报的可能性。

贝塔系数小于1.0意味着理论上该证券的波动性小于市场，这意味着包含股票的投资组合的风险小于不包含股票的投资组合。例如，公用事业股的beta值通常较低，因为它们的走势往往比市场平均水平要慢。

贝塔系数大于1.0表明，理论上该证券的价格比市场波动性更大。例如，如果一只股票的贝塔系数是1.2，那么它的波动率就比市场高出20%。科技股和小盘股的beta往往高于市场基准。这表明将股票添加到投资组合中会增加投资组合的风险，但也会增加其预期收益。

一些股票甚至有负贝塔值。贝塔系数为-1.0意味着该股与市场基准指数呈负相关，就好像它是基准指数走势的反面镜像。看跌期权或反向etf的beta值为负，但也有少数行业团体，如黄金矿商，其beta值也为负。

正相关与反相关

在统计学中，正相关描述了两个变量之间的关系，这两个变量一起变化，而逆相关 描述在相反方向上变化的两个变量之间的关系。逆相关有时被描述为负相关。正相关的例子出现在大多数人的日常生活中。例如，一个雇员工作的时间越多，他在周末的薪水就越高。花在广告上的钱越多，顾客从公司买的东西就越多。

逆相关描述了两个相互之间存在跷跷板关系的因素。例如，随着消费习惯的增加，银行存款余额不断减少，而随着平均车速的提高，汽油里程也相应减少。在投资领域，股票和债券之间的关系就是一个反比的例子。随着股票价格上涨，债券市场往往会下跌，就像股票表现不佳时债券市场表现良好一样。

重要的是要理解相关性并不一定意味着因果关系。变量A和B可能同时上升和下降，或者A可能随着B的下降而上升，但一个因素的上升并不总是直接影响另一个因素的上升或下降。两者都可能是由潜在的第三个因素造成的，比如商品价格，或者变量之间的明显关系可能是巧合。

例如，互联网自诞生以来，用户数量一直在增加，而同期油价也普遍呈上升趋势。 这是一个正相关，但这两个因素几乎肯定没有任何有意义的关系。互联网用户的数量和油价的上涨可以用第三个因素来解释，也就是说，随着时间的推移，油价普遍上涨。

常见问题

什么是正相关的例子？

正相关的一个例子是利率固定的有息储蓄账户。无论是通过新的存款还是赚取的利息，账户上增加的钱越多，可以产生的利息就越多。同样，利率上升将与产生的利息上升相关，而利率下降将导致实际应计利息下降。

β和正相关之间的关系是什么？

贝塔系数是衡量单个股票价格与大盘关联程度的常用指标，通常以标准普尔500指数为基准。任何β读数超过零都意味着某种程度的正相关。如果一只股票的贝塔系数为1.0，则表明其价格活动与市场密切相关。市场和股票按比例涨跌。贝塔系数小于1.0意味着股票的涨跌幅度小于市场。贝塔系数大于1.0表示股票的涨跌幅度将超过市场。

什么是逆相关？

在统计学中，正相关描述了两个同时变化的变量之间的关系，而反相关描述了两个相反方向变化的变量之间的关系。逆相关有时被描述为负相关。在投资领域，负beta显示出负相关性。贝塔系数低于零的股票将向与市场基准相反的方向移动。贝塔系数为-1.0意味着股票走势是基准趋势的镜像。看跌期权或反向etf的beta值为负，但也有少数行业团体，如黄金矿商，其beta值也为负。

相关性是否意味着因果关系？

相关性并不一定意味着因果关系。事实上，否则的假设是错误的。变量A和B可能同时上升和下降，或者A可能随着B的下降而上升，但一个因素的上升并不总是直接影响另一个因素的上升或下降。两者都可能是由潜在的第三个因素造成的，或者变量之间的明显关系可能是巧合。