Döviz çifti korelasyonu

Korelasyon belirtilmiş örneklemde doğrusal ilişkiyi ölçer; sıfır değer bağımsızlık, hedge veya ortak kayıptan korunma garantisi değildir.

Ne anlama gelir?

İki serinin, örneğin aynı sıklıktaki getirilerin doğrusal birlikte hareketinin yön ve gücünü ölçer. Pearson katsayısı tanımlıysa −1 ile +1 arasındadır. Sıfıra yakın değer doğrusal ilişki zayıflığını anlatır; doğrusal olmayan bağımlılığı veya ortak zarar olasılığını dışlamaz. Örneklem, sıklık ve fiyat/getiri seçimi sonucu etkiler.

Somut örnek

Kaynak kurgusal iki çiftin günlük getirileri bir pencerede +0,8, başka pencerede +0,2 korelasyon verir; kalıcı katsayı değildir. Ayrı TRY kontrolünde beş eşit ağırlıklı senaryoda X getirileri −%2,−%1,%0,+%1,+%2; Y getirileri −%4,−%1,%0,−%1,−%4 olsun. Pearson sıfırdır; yine de Y, yüzde sayılarına göre Y=−X² bağıntısıyla tamamen belirlenmiştir. Her birine ayrı 100.000 TRY maruziyette ilk senaryo birleşik −6.000 TRY verir.

Sıfır Pearson, sıfır bağımlılık değildirAyrı beş eşit ağırlıklı senaryo; X yüzde sayıları −2,−1,0,1,2 ve Y=−X². Her seriye 100.000 TRY maruziyet.VARSAYIMSAL HESAPLAMAX/Y doğrusal katsayı0İlk senaryo−2.000−4.000 TRYToplam sonuç−6.000 TRY
Sıfır Pearson, sıfır bağımlılık değildir. Ayrı beş eşit ağırlıklı senaryo; X yüzde sayıları −2,−1,0,1,2 ve Y=−X². Her seriye 100.000 TRY maruziyet.

Bir doğrusal ölçü, eğrisel bağımlılığı ve aynı senaryoda birleşen kaybı tamamen açıklamaz.

Küçük ekranda şemayı yatay kaydırabilir veya büyütebilirsiniz. Değerler ve sonuç aşağıdaki metinde de yer alır.

X/Y doğrusal katsayı
0 – Kovaryans payı 0; iki varyans pozitif.
İlk senaryo
−2.000−4.000 TRY – X −%2, Y −%4 birlikte zarar.
Toplam sonuç
−6.000 TRY – 200.000 TRY birleşik maruziyette −%3.

Anladığınızı kontrol edin

Alıştırma: yaklaşık 1 dakika.

Ayrı beş-senaryo modelinde Pearson sıfır; ilk senaryoda X −%2 ve Y −%4. Her birinde ayrı 100.000 TRY maruziyet, masraf yok. Birleşik sonuç?

Yanıtı ve açıklamayı göster

100.000×(−%2)+100.000×(−%4) =−2.000−4.000. Sıfır doğrusal katsayı ortak kaybı dışlamaz.

İlgili kavramlar

Uygulamalı çalışma

Parite korelasyonu: matristen gerçek maruziyetePearson korelasyonunu doğru örneklemle hesaplayın; yön, hacim ve kur dönüşümünü ayırın. Tam korelasyonda bile neden zarar kalabileceğini örneklerle görün.7 dk →Forex korelasyonu: veri eşleştirme, döviz riski ve arbitrajKorelasyon hedge değildir. Tarih hatası SVG’si, doğru Bid/Ask üçgeni ve ayrı TRY örneğinde tutarsız eksik veri matrisinin negatif varyans alarmı.8 dk →

Kaynaklar ve ek açıklamalar

Kaynak bağlantısı, değişebilen her koşulun her ziyaretinizde yeniden doğrulandığı anlamına gelmez.

Örnekler varsayımsaldır. Ürün özellikleri ve ulusal kurallar farklı olabilir.