什么是正相关？
正相关是串联移动的两个变量之间的关系，即同向移动。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。
摘要
- 正相关是趋向于同向移动的两个变量之间的关系。
- 当一个变量随着另一个变量的减小而趋于减小，或者一个变量在另一个变量增加时趋于增加时，就存在正相关。
- 在金融领域，相关性用于描述个股相对于更广泛市场的走势。
- Beta 是衡量市场相关性的常用指标，通常使用标准普尔 500 指数作为基准。
- 1.0 的贝塔值描述了与标准普尔 500 指数完全相关的股票。高于 1.0 的值描述了比标准普尔 500 指数波动性更大的股票，而较低的值描述了波动性较小的股票。
了解正相关
完全正相关意味着 100% 的时间，所讨论的变量以完全相同的百分比和方向一起移动。可以看出对产品的需求与产品的相关价格之间存在正相关关系。在可用供应保持不变的情况下，如果需求增加，价格将会上涨。
在统计学中，完全正相关用相关系数值+1.0表示，0表示无相关，-1.0表示完全逆（负）相关。
此外，某些市场的收益或损失可能会导致相关市场的类似变动。随着燃料价格上涨，机票价格也随之上涨。由于飞机需要燃料才能运行，因此成本的增加通常会转嫁给消费者，从而导致燃料价格与机票价格之间存在正相关关系。
正相关并不能保证增长或收益。相反，它用于表示任何两个或多个变量一起沿同一方向移动，因此当一个变量增加时，另一个变量也会增加。但相关性的存在并不一定表明变量之间存在因果关系。
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，或者某些已知变量会产生特定的结果。在互补产品需求中可以看到一个普遍的例子。如果对车辆的需求增加，对车辆相关产品和服务的需求也会增加，例如轮胎。一个领域的增加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。这可以在金融市场中得到证明，在有关公司的普遍正面消息导致股价上涨的情况下。
相关与因果
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涉及使用具有固定利率的计息储蓄账户。无论是通过新存款还是赚取的利息，添加到帐户中的钱越多，可以累积的利息就越多。同样，利率上升将与产生的利息上升相关，而利率下降会导致实际应计利息下降。
投资者和分析师还关注股票走势如何相互关联以及与更广泛的市场相关。大多数股票彼此的价格变动之间的相关性位于区间的中间，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商店的股票几乎没有相关性，而两家类似的零售公司的相关性会更高。这是因为业务非常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，实体书零售商可能与亚马逊的股票存在负相关，因为在线零售商的受欢迎程度通常对传统书店来说是个坏消息。流行的支付处理器 PayPal 的股票很可能与使用其服务的在线零售商的股票正相关。如果 eBay、亚马逊和百思买的股票由于在线收入增加而回升，那么 PayPal 可能会经历类似的提振，因为其收费驱动的收入回升以及积极的收益报告鼓励投资者。
Beta 和相关性
Beta 是衡量单个股票价格与大盘相关程度的常用指标，通常使用标准普尔 500 指数作为基准。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。贝塔值为 1.0 的股票具有系统风险，但贝塔计算无法检测到任何非系统风险。将一只股票添加到贝塔值为 1.0 的投资组合中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。
贝塔值小于 1.0 意味着理论上该证券的波动性低于市场，这意味着包含该股票的投资组合比不包含该股票的投资组合风险更小。例如，公用事业股的贝塔系数通常较低，因为它们的走势往往比市场平均水平慢。
大于 1.0 的 beta 表明证券的价格在理论上比市场波动更大。例如，如果一只股票的贝塔系数为 1.2，则假定它的波动性比市场高 20%。科技股和小型股的贝塔值往往高于市场基准。这表明将股票加入投资组合会增加投资组合的风险，但也会增加其预期收益。
有些股票甚至有负贝塔值。 -1.0 的 beta 意味着股票与市场基准成反比，就好像它是基准趋势的相反镜像。看跌期权或反向 ETF 的贝塔系数为负，但也有一些行业群体，如黄金矿工，其贝塔系数为负也很常见。
贝塔
+1.0 的贝塔表示一只股票的走势与其他市场相同。 -1.0 的贝塔值表明一只股票的走势与其他市场相反。
正相关与逆相关
在统计学中，正相关描述了两个变量之间一起变化的关系，而负相关描述了两个变量之间在相反方向变化的关系。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，员工工作的时间越长，该员工在本周末的薪水就越大。花在广告上的钱越多，客户从公司购买的产品就越多。
逆相关描述了两个相互影响的因素。示例包括相对于消费习惯增加而导致的银行余额下降，以及相对于平均驾驶速度增加而减少的油耗。投资领域中负相关的一个例子是股票和债券之间的关系。随着股价上涨，债券市场往往会下跌，就像当股票表现不佳时债券市场表现良好一样。
重要的是要了解相关性并不一定意味着因果关系。变量 A 和 B 可能一起上升和下降，或者 A 可能随着 B 下降而上升，但并不总是这样，一个因素的上升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因素引起的，例如商品价格，或者变量之间的明显关系可能是巧合。
例如，连接到互联网的人数自成立以来一直在增加，同期石油价格普遍呈上涨趋势。这是一个正相关，但几乎可以肯定这两个因素没有有意义的关系。互联网用户数量和石油价格的上涨可以用第三个因素来解释，即随着时间的推移普遍上涨。
什么是正相关的例子？
正相关的一个例子是就业和通货膨胀之间的关系。高水平的就业要求雇主提供更高的薪水以吸引新工人，并为其产品提供更高的价格以资助这些更高的薪水。相反，高失业率时期的消费者需求下降，导致价格和通胀面临下行压力。
Beta与正相关之间的关系是什么？
Beta 是衡量单个股票与更广泛市场之间相关性的常用指标，通常使用标准普尔 500 指数作为基准。大于零的贝塔值表明股票与市场正相关，这意味着当市场上涨时，其股价往往会上涨。如果一只股票的贝塔值小于 1.0，它的波动将小于更广泛市场的波动。高于 1.0 的 beta 表明股票的波动幅度将超过整个市场。
什么是逆相关？
正相关描述了一起移动的变量之间的关系，而负相关描述了倾向于向相反方向移动的变量。这也可以称为负相关。在投资中，负相关由低于零的贝塔值表示：-1.0 的贝塔表示一只股票的走势与基准趋势相反。
相关性是否意味着因果关系？
相关性不需要因果关系，否则认为是一种常见的逻辑谬误。当两个变量正相关时，这并不一定意味着一个变量会导致另一个变量发生变化。两个变量都可能受到未知的第三因素的影响，或者变量之间的明显关系可能是巧合。