क्या मैं शेयर बाजार रिटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए सहसंबंध गुणांक का उपयोग कर सकता हूं?

सहसंबंध गुणांक व्यक्तिगत स्टॉक के लिए शेयर बाजार में रिटर्न की भविष्यवाणी करने में सीमित क्षमता है। फिर भी, सांख्यिकीय माप में यह अनुमान लगाने में मूल्य हो सकता है कि दो स्टॉक एक दूसरे के संबंध में किस हद तक आगे बढ़ते हैं क्योंकि सहसंबंध गुणांक एक दूसरे के साथ मिलकर दो शेयरों के बीच संबंध का एक उपाय है, साथ ही साथ ताकत भी। संबंध।

आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत

हालांकि सहसंबंध गुणांक भविष्य के स्टॉक रिटर्न की भविष्यवाणी करने में सक्षम नहीं हो सकता है, उपकरण जोखिम की समझ (और शमन) के लिए सहायक है क्योंकि यह कुशल सीमा, बारी में, संपत्ति की है कि मिश्रण के लिए जोखिम के एक निश्चित राशि की तुलना में एक पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों का एक मिश्रण के लिए एक संभावित वापसी के बीच एक घुमावदार संबंध प्रदान करता है।

चाबी छीन लेना

• सहसंबंध दो निवेश प्रतिभूतियों के बीच सह-आंदोलन की मात्रा को मापता है।
• आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत की आलोचना यह धारणा है कि परिसंपत्तियों के बीच संबंध समय के साथ तय होता है, जब वास्तविकता में, यह गतिशील और बदल रहा है।
• सहसंबंध गुणांक -1 से 1 के पैमाने पर होता है, जिसमें 1 सही सहसंबंध का संकेत देता है, -1 व्युत्क्रम सहसंबंध का संकेत देता है, और 0 कोई सहसंबंध नहीं दर्शाता है।
• सहसंबंधों को समझना निवेशकों को विविध विभागों का निर्माण करने में मदद कर सकता है, लेकिन सहसंबंध गुणांक के पास इससे परे कोई वास्तविक पूर्वानुमानित शक्ति नहीं है।

सहसंबंध गुणांक

सहसंबंध गुणांक -1 से 1 के पैमाने पर मापा जाता है। 1 का सहसंबंध गुणांक दो शेयरों की कीमतों के बीच एक सही सकारात्मक सहसंबंध को इंगित करता है, जिसका अर्थ है कि स्टॉक हमेशा एक ही राशि से एक ही दिशा में चलते हैं। -1 का गुणांक एक पूर्ण नकारात्मक सहसंबंध को इंगित करता है, जिसका अर्थ है कि स्टॉक ऐतिहासिक रूप से हमेशा विपरीत दिशा में चले गए हैं। यदि दो शेयरों में 0 का सहसंबंध गुणांक है, तो इसका मतलब है कि कोई संबंध नहीं है और इसलिए, शेयरों के बीच कोई संबंध नहीं है। एक पूर्ण सकारात्मक या नकारात्मक सहसंबंध होना असामान्य है।

निवेशक अपने पोर्टफोलियो में शामिल करने के लिए नकारात्मक सहसंबंधों के साथ परिसंपत्तियों का चयन करने के लिए सहसंबंध गुणांक का उपयोग कर सकते हैं। सहसंबंध गुणांक की गणना प्रश्न में दो चर के सहसंयोजन और प्रत्येक चर के मानक विचलन को लेती है ।

जबकि मानक विचलन अपने औसत से डेटा के फैलाव का एक उपाय है, सहसंयोजक एक माप है कि दो चर एक साथ कैसे बदलते हैं। दो मानक विचलन के उत्पाद द्वारा सहसंयोजक को विभाजित करके, कोई सहसंबंध गुणांक की गणना कर सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि एक पोर्टफोलियो में किस हद तक संपत्ति मिलकर चलने की संभावना है।

प्रिडिक्टिव पावर

सहसंबंध गुणांक मूल रूप से एक रेखीय प्रतिगमन है जो प्रत्येक स्टॉक के रिटर्न पर दूसरे के खिलाफ किया जाता है। यदि ग्राफिक रूप से मैप किया जाता है, तो एक सकारात्मक सहसंबंध एक ऊपर की ओर झुकी हुई रेखा दिखाएगा। एक नकारात्मक सहसंबंध नीचे-ढलान वाली रेखा दिखाएगा। जबकि सहसंबंध गुणांक दो शेयरों के बीच ऐतिहासिक संबंधों का एक उपाय है, यह संपत्ति के बीच भविष्य के रिश्ते के लिए एक मार्गदर्शिका प्रदान कर सकता है।

हालांकि, दो निवेशों के बीच सहसंबंध गतिशील है और परिवर्तन के अधीन है। सहसंबंध शिफ्ट हो सकता है, विशेषकर उच्च अस्थिरता के समय, जब पोर्टफोलियो के लिए जोखिम बढ़ता है। जैसे, MPT उच्च अस्थिरता की अवधि के दौरान जोखिम से बचाने के लिए अपनी क्षमता में सीमाएं हो सकती हैं, इस धारणा के कारण कि सहसंबंध स्थिर रहता है। एमपीटी की सीमाएं सहसंबंध गुणांक की अनुमानित शक्ति को भी सीमित करती हैं।

तल – रेखा

विविध पोर्टफोलियो को शामिल करने के लिए आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत में सहसंबंध का उपयोग किया जाता है जो एक पोर्टफोलियो के समग्र जोखिम को कम करने में मदद कर सकता है। एमपीटी की मुख्य आलोचनाओं में से एक है, हालांकि यह माना जाता है कि यह समय के साथ परिसंपत्तियों के बीच सहसंबंध स्थिर है। वास्तविकता में, सहसंबंध अक्सर स्थानांतरित होते हैं, खासकर उच्च अस्थिरता की अवधि के दौरान। संक्षेप में, जबकि सहसंबंध में कुछ भविष्य कहनेवाला मूल्य है, माप में इसके उपयोग की सीमाएं हैं।