Hệ số tương quan là chỉ số thống kê đo lường mức độ mạnh yếu của mối quan hệ giữa hai biến số. Trong đó: Show
Hệ số tương quan có giá trị từ -1.0 đến 1.0. Kết quả được tính ra lớn hơn 1.0 hoặc nhỏ hơn -1 có nghĩa là có lỗi trong phép đo tương quan. – Có giá trị âm cho thấy hai biến có mối quan hệ nghịch biến hoặc tương quan âm (nghịch biến tuyệt đối khi giá trị bằng -1) – Có giá trị dương cho thấy mối quan hệ đồng biến hoặc tương quan dương (đồng biến tuyệt đối khi giá trị bằng 1) – Bằng 0 cho hai biến độc lập với nhau. Cách tính hệ số tương quan PearsonCó nhiều loại hệ số tương quan, nhưng loại phổ biến nhất là tương quan Pearson. Chỉ số này đo lường sức mạnh và mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Nó không thể đo lường các mối quan hệ phi tuyến giữa hai biến và không thể phân biệt giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập.  Trong đó: ρxy: Hệ số tương quan Pearson Cov(x, y): Hiệp phương sai của biến x và y σx: Độ lệch chuẩn của x σy: Độ lệch chuẩn của y Độ lệch chuẩn thể hiện độ phân tán dữ liệu từ so với mức trung bình. Hiệp phương sai thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Ứng dụng trong tài chínhSức mạnh của mối quan hệ dựa trên giá trị của hệ số tương quan. Ví dụ: Giá trị 0,2 cho thấy có mối tương quan đồng biến, nhưng nó yếu và không đáng kể. Các chuyên gia cho rằng tương quan có ý nghĩa khi ít nhất đạt giá trị 0,8. Tuy nhiên, với giá trị tuyệt đối là 0,9 hoặc lớn hơn sẽ thể hiện mối quan hệ rất mạnh mẽ. Ví dụ 1: Một hệ số tương quan có thể được tính để xác định mức độ tương quan giữa giá dầu thô và giá cổ phiếu của một công ty sản xuất dầu, như Exxon Mobil Corporation. Vì các công ty dầu mỏ kiếm được lợi nhuận lớn hơn khi giá dầu tăng nên hai biến này có mối tương quan dương. Ví dụ 2: Hệ số tương quan dùng để xác định mức độ hiệu quả của một quỹ tương hỗ so với chỉ số chuẩn của nó (benchmark index), hoặc các tài sản hoặc quỹ khác. Bằng cách thêm một quỹ tương hỗ thấp có mức độ tương quan thấp hoặc tương quan nghịch vào danh mục đầu tư hiện có, nhà đầu tư đạt được lợi ích đa dạng hóa. Nói cách khác, các nhà đầu tư có thể sử dụng các tài sản hoặc chứng khoán có mối tương quan âm để phòng ngừa danh mục đầu tư của họ và giảm rủi ro biến động của thị trường. Thống kê về mối tương quan cũng cho phép các nhà đầu tư xác định khi nào mối tương quan giữa hai biến thay đổi. Ví dụ, cổ phiếu ngân hàng thường có mối tương quan tích cực với lãi suất vì lãi suất cho vay thường được tính dựa trên lãi suất thị trường: – Nếu giá cổ phiếu của một ngân hàng đang giảm trong khi lãi suất đang tăng, các nhà đầu tư có thể đặt ra nghi vấn gì đó. – Nếu giá cổ phiếu của các ngân hàng tương tự trong ngành cũng tăng, nhà đầu tư có thể kết luận rằng cổ phiếu ngân hàng giảm không phải do lãi suất, có thể do ngân hàng hoạt động kém hoặc gặp vấn đề về nội bộ… Tiếng Việt[sửa]Từ nguyên[sửa]Phiên âm từ chữ Hán 相關. Cách phát âm[sửa]IPA theo giọng Hà Nội Huế Sài Gòntɨəŋ˧˧ kwaːn˧˧tɨəŋ˧˥ kwaːŋ˧˥tɨəŋ˧˧ waːŋ˧˧Vinh Thanh Chương Hà Tĩnhtɨəŋ˧˥ kwaːn˧˥tɨəŋ˧˥˧ kwaːn˧˥˧ Từ tương tự[sửa]Các từ có cách viết hoặc gốc từ tương tự Tính từ[sửa]tương quan
Dịch[sửa]Tham khảo[sửa]
Tương quan chuỗi/Tự tương quan (tiếng Anh: Serial Correlation/Autocorrelation) là mối quan hệ giữa một biến và phiên bản trễ của nó trong các khoảng thời gian khác nhau. Hình minh họa. Nguồn: statisticshowto.datasciencecentral.com Tương quan chuỗi/Tự tương quanKhái niệm Tương quan chuỗi/Tự tương quan trong tiếng Anh là Serial Correlation/Autocorrelation. Tương quan chuỗi/Tự tương quan là mối quan hệ giữa một biến và phiên bản trễ của nó trong các khoảng thời gian khác nhau. Hậu quả của tương quan chuỗiGiống như phương sai thay đổi, vấn đề chính gây ra bởi tương quan chuỗi trong hồi qui tuyến tính là việc ước tính không chính xác về sai số chuẩn của hệ số hồi qui được tính toán bởi các phần mềm thống kê. Nếu không có biến độc lập nào là giá trị trễ (lagged value) của biến phụ thuộc (giá trị của biến phụ thuộc từ giai đoạn trước), thì các tham số ước tính sẽ nhất quán và không cần điều chỉnh các ảnh hưởng của tương quan chuỗi. Tuy nhiên, nếu một trong các biến độc lập là giá trị bị trễ của biến phụ thuộc, thì tương quan chuỗi sẽ gây ra tính không nhất quán và ước tính giá trị không hợp lệ của các tham số thực. Ví dụ: Lợi nhuận của tín phiếu kho bạc của tháng trước là một biến độc lập trong mô hình hồi qui Fisher. Kiểm tra tính tương quan chuỗiCó nhiều cách kiểm tra về tương quan chuỗi trong mô hình hồi qui, nhưng cách phổ biến nhất là dựa trên thống kê được phát triển bởi Durbin và Watson (1951): Công thức của mô hình Durbin–Watson. Trong đó, εt là số dư (sai số) của giai đoạn t trong mô hình hồi qui Nếu phương sai của sai số không đổi theo thời gian và các sai số cũng không tương quan chuỗi thì ta có công thức thống kê Durbin–Watson sẽ xấp xỉ bằng 2: Công thức Nếu mẫu rất lớn, thống kê của Durbin–Watson sẽ xấp xỉ bằng 2 x (1 - r), Trong đó r là mối tương quan giữa sai số của một khoảng thời gian với khoảng thời gian trước đó. Phép tính gần đúng này rất hữu ích vì nó cho thấy giá trị của các mức độ tương quan chuỗi. Thống kê Durbin–Watson có giá trị từ 0 (trong trường hợp tương quan chuỗi của +1) đến 4 (trong trường hợp tương quan chuỗi của −1): - Nếu hồi qui không có tương quan chuỗi, thì sai số sẽ không tương quan theo thời gian và giá trị của thống kê Durbin–Watson sẽ bằng 2 x (1 - 0) = 2. - Nếu sai số có tương quan dương, thì thống kê Durbin–Watson sẽ nhỏ hơn 2. Ví dụ: Nếu tương quan chuỗi của sai số là 1, thì giá trị của thống kê Durbin–Watson sẽ là 0. - Nếu sai số có tương quan âm, thì thống kê Durbin–Watson sẽ lớn hơn 2. Ví dụ: Nếu tương quan chuỗi của sai số -1, thì giá trị của thống kê Durbin–Watson sẽ là 4. Cách khắc phục lỗi tương quan chuỗiCó hai phương pháp khắc phục lỗi tương quan chuỗi: - Phương pháp thứ nhất: Chúng ta có thể điều chỉnh các lỗi tiêu chuẩn cho các tham số hồi qui tuyến tính để tính toán tương quan chuỗi. Hệ số tương quan bao nhiêu là tốt?Nếu r nằm trong khoảng từ 0,50 đến ± 1, thì nó được cho là tương quan mạnh. Nếu r nằm trong khoảng từ 0,30 đến ± 0,49, thì nó được gọi là tương quan trung bình. Nếu r nằm dưới ± . 29, thì nó được gọi là một mối tương quan yếu. Mối quan hệ tương quan tuyến tính là gì?Tương quan tuyến tính giữa hai biến là mối tương quan mà khi biểu diễn giá trị quan sát của hai biến trên mặt phẳng Oxy, các điểm dữ liệu có xu hướng tạo thành một đường thẳng. Mối liên hệ tương quan là gì?Liên hệ tương quan là mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ. 2. Hệ số tương quan không phản ánh chiều hướng của mối liên hệ tương quan. Ý nghĩa của hệ số tương quan là gì?Hệ số tương quan dùng để xác định mức độ hiệu quả của một quĩ tương hỗ so với chỉ số chuẩn của nó (benchmark index), hoặc các tài sản hoặc quĩ khác. Bằng cách thêm một quĩ tương hỗ thấp có mức độ tương quan thấp hoặc tương quan nghịch vào danh mục đầu tư hiện có, nhà đầu tư đạt được lợi ích đa dạng hóa. |
