Dapatkah saya menggunakan koefisien korelasi untuk memprediksi pengembalian pasar saham?

Koefisien korelasi memiliki keterbatasan kemampuan dalam memprediksi return di pasar saham untuk saham individu. Tetap, pengukuran statistik mungkin memiliki nilai dalam memprediksi sejauh mana dua saham bergerak dalam hubungan satu sama lain karena koefisien korelasi adalah ukuran hubungan antara bagaimana dua saham bergerak secara beriringan satu sama lain, serta kekuatan hubungan itu.

Teori Portofolio Modern

Meskipun koefisien korelasi mungkin tidak dapat memprediksi return saham di masa depan, alat ini membantu untuk memahami (dan mitigasi) risiko karena merupakan komponen utama dari teori portofolio modern (MPT), yang berusaha untuk menentukan perbatasan yang efisien. perbatasan yang efisien, pada gilirannya, memberikan hubungan melengkung antara kemungkinan pengembalian untuk campuran aset dalam portofolio versus jumlah risiko tertentu untuk campuran aset tersebut.

Takeaways Kunci

• Korelasi mengukur jumlah co-movement antara dua sekuritas investasi.
• Kritik terhadap teori portofolio modern adalah asumsi bahwa korelasi antara aset tetap dari waktu ke waktu, ketika kenyataannya, itu dinamis dan berubah.
• Koefisien korelasi berada pada skala dari -1 hingga 1, dengan 1 menunjukkan korelasi sempurna, -1 menyarankan korelasi terbalik, dan 0 menunjukkan tidak ada korelasi.
• Memahami korelasi dapat membantu investor membangun portofolio yang terdiversifikasi, tetapi koefisien korelasi tidak memiliki kekuatan prediksi nyata di luar itu.

Koefisien Korelasi

Koefisien korelasi diukur pada skala dari -1 sampai 1. Koefisien korelasi 1 menunjukkan korelasi positif sempurna antara harga dua saham, artinya saham selalu bergerak ke arah yang sama dengan jumlah yang sama. Koefisien -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, artinya saham secara historis selalu bergerak ke arah yang berlawanan. Jika dua saham memiliki koefisien korelasi 0, itu berarti tidak ada korelasi dan, karena itu, tidak ada hubungan antara saham. Tidak biasa memiliki korelasi positif atau negatif yang sempurna.

Investor dapat menggunakan koefisien korelasi untuk memilih aset dengan korelasi negatif untuk dimasukkan dalam portofolio mereka. Perhitungan koefisien korelasi mengambil kovarians dari dua variabel yang bersangkutan dan standar deviasi masing-masing variabel.

Sedangkan simpangan baku adalah ukuran penyebaran data dari rata-ratanya, kovarians adalah ukuran bagaimana dua variabel berubah bersama-sama. Dengan membagi kovarians dengan produk dari dua standar deviasi, seseorang dapat menghitung koefisien korelasi dan menentukan sejauh mana aset dalam portofolio cenderung bergerak bersama-sama.

Kekuatan Prediktif

Koefisien korelasi pada dasarnya adalah regresi linier yang dilakukan terhadap return masing-masing saham terhadap yang lain. Jika dipetakan secara grafis, korelasi positif akan menunjukkan garis miring ke atas. Korelasi negatif akan menunjukkan garis miring ke bawah. Sedangkan koefisien korelasi adalah ukuran hubungan historis antara dua saham, mungkin memberikan panduan untuk hubungan masa depan antara aset juga.

Namun, korelasi antara dua investasi bersifat dinamis dan dapat berubah. Korelasi dapat bergeser, terutama selama masa volatilitas yang lebih tinggi, hanya ketika risiko meningkat untuk portofolio. Dengan demikian, MPT mungkin memiliki keterbatasan dalam kemampuannya untuk melindungi terhadap risiko selama periode volatilitas tinggi karena asumsi bahwa korelasi tetap konstan. Keterbatasan MPT juga membatasi daya prediksi dari koefisien korelasi.

Garis bawah

Korelasi digunakan dalam teori portofolio modern untuk memasukkan aset terdiversifikasi yang dapat membantu mengurangi risiko portofolio secara keseluruhan. Salah satu kritik utama MPT, Namun, adalah bahwa ia mengasumsikan korelasi antara aset statis dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, korelasi sering bergeser, terutama selama periode volatilitas yang lebih tinggi. Pendeknya, sementara korelasi memiliki beberapa nilai prediksi, ukuran memiliki keterbatasan dalam penggunaannya.