市场中的变量之间进行相关性分

因此，为了更多地了解两者，让我们阅读下面金融界正相关性和负相关性的解释直到最后。 什么是金融中的正相关性？ 正相关是同时向同一方向移动的两个变量之间的关系。在统计学领域，完美的正相关性的 值为 。 如果一个变量增加并且其他变量也增加，则可以将相关性声明为正相关。同时，如果一个变量下降，其他变量也会下降。金融领域的这种相关性可以在产品需求和产品价格之间得到体现。 正相关的一个简单例子是，如果市场上涨，那么投资也会上涨。同时，如果市场下跌，投资也会下降，这也会对收入分配产生影响。

正相关不是根据获取时的相似性来评估的，而是根据随时间的变化来评估的。 正相关向同一方向移动的另一个例子如下： 增加员工的工作时间会导致收到的工资增加。 公司将承担更多的成本，公司销售的产品数量也会增加。 另请阅读：簿记和会计有什么区别？这是您需 洪都拉斯 WhatsApp 号码 要了解的！ 金融中的负相关是什么？ 根据 页面，负相关或逆相关是两个朝相反方向移动的变量之间的相关或关系。与正相关相反，统计领域中的负相关的 值为 。 值为 表示两个变量之间不存在相关性。以下是金融界负相关或逆相关的一些示例： 有些个人或人群的消费强度和金额增加，导致其在银行的储蓄余额减少 高速驾驶汽车导致燃油里程减少的驾驶员。



当股票价格上涨时，债券市场就会下跌，而如果股票价格下跌，债券市场就会表现更好。另请阅读：财务报告：定义、示例和对您企业的作用 相关性如何与 一起发挥作用 为了能够克服金融领域的回报和投资组合风险，对股票析非常重要。在统计学领域，这两个变量之间的相关性用 表示。 就像股票市场一样，贝塔值代表股票价格与证券交易所大盘之间的相关性。 如前所述，正相关的 值为 ，而负相关的 值为 。 如果股票的贝塔值为 ，那么股票与市场的相关性就很强，这意味着如果贝塔值为 ，股票就不存在系统性风险。