Korelasi silang – (Keuangan) | Finansial 2022

Apa Korelasi silang?

Korelasi silang adalah pengukuran yang melacak pergerakan dua atau lebih kumpulan data relatif satu sama lain. Ini digunakan untuk membandingkan beberapa deret waktu dan secara obyektif menentukan seberapa cocok mereka satu sama lain dan, khususnya, pada titik mana kecocokan terbaik terjadi.

deret waktu

Korelasi silang juga dapat mengungkapkan periodisitas apa pun dalam data.

Poin Penting

Korelasi silang digunakan untuk melacak kesamaan dalam pergerakan dua faktor dari waktu ke waktu.
Investor saham menggunakannya untuk menentukan sejauh mana dua saham bergerak bersamaan.
Diversifikasi portofolio membutuhkan pemilihan saham dan aset lain yang bergerak berlawanan arah untuk melindungi kerugian.

Memahami Cross-Correlation

Korelasi silang umumnya digunakan saat mengukur informasi antara dua deret waktu yang berbeda. Kisaran yang mungkin untuk data deret waktu adalah dari -1,0 hingga +1,0. Semakin dekat nilai korelasi silang ke 1, semakin dekat set identik.

koefisien korelasi

Investor dan analis menggunakan korelasi silang untuk memahami bagaimana kinerja harga dua atau lebih saham — atau aset lainnya — terhadap satu sama lain. Ini sangat penting untuk perdagangan korelasi seperti strategi dan .

dispersiperdagangan berpasangan

Di atas segalanya, korelasi silang digunakan dalam untuk mengukur tingkat diversifikasi di antara aset yang terkandung dalam portofolio. Investor meningkatkan asetnya untuk mengurangi risiko kerugian besar. Artinya, harga dua saham teknologi mungkin bergerak ke arah yang sama di sebagian besar waktu, sementara satu saham teknologi dan satu saham minyak mungkin bergerak ke arah yang berlawanan. Korelasi silang membantu investor menentukan pola pergerakan mereka dengan lebih tepat.

manajemen portofolio diversifikasi

Referensi cepat

Korelasi silang hanya dapat mengukur pola data historis. Itu tidak bisa memprediksi masa depan.

Formula untuk Korelasi Silang

Dalam versi yang paling sederhana, dapat dijelaskan dalam bentuk variabel independen, X, dan dua variabel dependen, Y dan Z. Jika variabel independen X mempengaruhi variabel Y dan keduanya , maka semakin tinggi nilai X maka akan nilai Y.

berkorelasi positif

Jika hal yang sama berlaku untuk hubungan antara X dan Z, maka seiring dengan naiknya nilai X, maka nilai Z juga akan meningkat. Variabel Y dan Z dapat dikatakan berkorelasi silang karena perilakunya berkorelasi positif sebagai akibat dari masing-masing hubungan individual mereka ke variabel X.

Bagaimana Cross-Correlation Digunakan

Pasar saham

Korelasi silang dapat digunakan untuk mendapatkan perspektif tentang sifat keseluruhan lebih besar. Misalnya, pada tahun 2011, berbagai sektor dalam menunjukkan tingkat korelasi 95%.

pasar yangS&P 500

Itu berarti bahwa semua bergerak hampir bersamaan satu sama lain. Sulit untuk memilih saham yang mengungguli pasar yang lebih luas selama periode itu. Juga sulit untuk memilih saham di sektor yang berbeda untuk meningkatkan diversifikasi portofolio. Investor harus melihat jenis untuk membantu mengelola risiko portofolio mereka.

sektoraset lain

Di sisi lain, korelasi pasar yang tinggi berarti bahwa investor dapat membeli saham dalam untuk mendapatkan eksposur ke pasar, daripada mencoba untuk memilih saham individu.

reksa dana indeks

Manajemen portofolio

Korelasi silang digunakan dalam manajemen portofolio untuk mengukur derajat diversifikasi antar aset yang terdapat dalam portofolio. (MPT) menggunakan ukuran korelasi semua aset dalam portofolio untuk membantu menentukan batas yang paling efisien. Konsep ini membantu mengoptimalkan diharapkan terhadap tingkat risiko tertentu.

Teori portofolio modernpengembalian yang

Memasukkan aset yang memiliki korelasi rendah satu sama lain membantu mengurangi keseluruhan dalam portofolio. Namun, korelasi silang dapat berubah seiring waktu. Itu juga hanya bisa diukur secara historis. Dua aset yang memiliki tingkat korelasi tinggi di masa lalu dapat menjadi tidak berkorelasi dan mulai bergerak secara terpisah. Ini sebenarnya salah satu kekurangan MPT. Ini mengasumsikan korelasi yang stabil di antara aset.

risiko