在各种生活情境中都可以注意到并分析正相关性。然而，正相关性对于金融投资的财务顾问和分析师来说非常重要，因为他们可以在金融建模中使用它来识别变量之间的趋势和关系。
如果您有兴趣发展高级投资组合管理技能，那么您可能想了解金融领域的正相关性以及如何最好地识别它们。
在本文中，我们将讨论金融中的正相关性、正相关性和负相关性之间的区别，以及相关性如何与贝塔一起工作，并附有示例。
什么是金融中的正相关性？
正相关是两个沿同一方向移动的变量之间的关系。当一个变量随另一变量增加而增加，当另一变量减少时减少，则出现正相关。在经济学或金融学中，产品的价格与产品的需求之间存在正相关关系。
正相关意味着投资通常会在市场上涨时上涨，在市场下跌时下跌。它不衡量回报的相似性，只衡量一段时间内的变动方向。
在某些情况下，即使可用供应保持不变，如果需求增加，价格也会上涨。投资者和分析师关注大盘中股票走势以及股票走势之间的关联性。
正相关性朝同一方向移动，一些例子包括：
- 增加你的工作时间会导致你的薪水增加。
- 公司在广告上花费更多的钱，客户开始从该公司购买更多的产品或服务。
什么是负相关？
负相关也称为逆相关，表示两个变量朝相反方向移动。在统计中，完美的正相关可以用+1.0这个beta值来表示，而0表示没有相关性，-1.0表示反相关或负相关。
逆相关向相反方向移动，一些例子包括：
- 由于个人消费习惯的增加，银行余额减少。
- 驾驶员提高了日常驾驶速度，而油耗却减少了。
- 当股票开始上涨时，债券市场下跌；当股票表现不佳时，债券市场表现良好。
相关性如何与 Beta 一起发挥作用？
分析股票市场中某些变量之间的相关性对于了解金融中某些股票投资组合的风险和回报非常重要。 Beta 代表了衡量个股价格与证券交易所大盘的相关性的最常见指标。
如果一只股票的贝塔值为 1.0，则该股票与 市场具有很强的相关性。当您将 1.0 的贝塔值添加到股票投资组合时，不存在系统性风险，但也不能保证该投资组合会产生更多回报。
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理论上，如果将小于
的贝塔值添加到投资组合中，证券的波动性将低于市场，这意味着在投资组合中拥有该股票的风险比根本不拥有它要小。
一个例子是公用事业股，它们的贝塔系数通常较低，因为它们的走势通常比给定的市场平均水平慢。这是低贝塔股票的风险与基于市场平均水平的滞后回报之间的相关性。每个变量都朝同一方向移动。
理论上，当股票的贝塔值大于 1.0 时，股票的波动性会更大。例如，如果一只股票的贝塔值为 1.4，那么它的波动性可能比市场低 40%。科技股的贝塔值通常高于市场平均水平或基准。
如果将科技股加入到投资组合中，则意味着该投资组合风险更大，但也有获得更大回报的可能性。当 beta 大于 1.0 时，风险和回报变量之间呈正相关。
金融中正相关的例子
以下是金融界正相关性如何运作的一些常见示例：
想象一下，您使用一个有一定利率的生息 通过检查你的互联网速度 储蓄账户。当您向储蓄账户存入更多资金时，可以赚取更多利息，最终存入更多资金或赚取利息。
利率上升将产生相同的效果，因为它将与应计利息金额的增加相关，而利率下降将导致应计利息金额的减少。
一家汽车公司发现其车辆的需求从去年到今年增长了20%。公司预计将销售更多车辆，这将导致对汽车维修服务的更高需求。某一行业需求的增加会影响类似行业，例如汽车销售与汽车维修之间的正向关系和相关性。
实施例
考虑一下机票的价格。如果燃油成本增加，消费者的机票价格也可能会上涨，因为飞机没有燃油就无法运行。这使得航空公司价格和燃油价格之间存在正相关关系，因为无论实际财务数据是否匹配，这两个变量都会一起增加。
实施例
许多经济学家注意到，当经济形势良好时，汽车和设备的销量往往会增加。这意味着工作的人越多，销售的汽车和设备就越多。这也意味着，当经 ng 编号 济好转时，汽车销售业务和设备业务将会随着更多人购买他们的商品而增加。这是一种正相关，因为一个变量增加，另一个变量也增加。
结论
金融领域的正相关性也会影响业务增长氛围。如果一个国家的整体经济好转，就会对该国的投资环境和整体商业发展产生影响。
在较小的范围内，企业或组织的正相关性始于良好的财务流程。企业的财务健康状况可以从其财务报告中看出，因此，制作正确、详细且符合印度尼西亚适用标准的财务报告非常重要。
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