2009年7月23日

如何計算資產配置成份之間的相關性?


資產配置的時候,各成份的相關性是非常重要的,如果相關性太高,就起不了保護作用,當其中一個資產步入熊市,也意味著相關的資產都步入熊市了。那麼要怎麼計算相關性呢?其實很簡單。先到Yahoo! Finance下載歷史價格(Historical Prices)的資料:

看到這個表格之後,到最下面按Download To Spreadsheet下載CVS格式的資料表,再用Excel打開即可。打開之後看到的表格跟上面的圖一樣,不過我們只需要留下Date和Adj Close兩欄就好。假設我們要比較美國市場和新興市場的相關性,可以用SPY和EEM兩個ETF來當代表,處理好以後會變成這樣的表格:

Date SPY EEM
2009/7/22 95.55 34.59
2009/7/21 95.57 34.67
2009/7/20 95.13 34.77
2009/7/17 94.13 33.57
2009/7/16 93.11 33.23
2009/7/15 93.26 33.17
2009/7/14 90.61 31.48
2009/7/13 90.1 31.14
2009/7/10 87.96 30.92

而因為EEM從2003/4/15才開始發行,所以只能從這個日期以後才開始作相關性分析,那一天是第1580列。而相關性(Correlation)的指令為=CORREL(B2:B1580,C2:C1580),可以放在D2那一格。這樣就可以計算出SPY和EEM的相關性為0.83。

所以根據Portfolio Diversification Is Key這篇文章,AGG這種債券ETF和SPY的相關性只有0.13,新興市場EEM則有0.83,歐澳遠東市場EFA非常高,有0.96,而台灣市場EWT也有0.89的相關性,唯一負相關的只有GLD黃金的ETF,-0.09。而債券ETF像是AGG、TIP和SPY之間也都並非負相關。

所以可以自己計算一下資產配置裡面的成份,相關性是多少,如果彼此之間相關性都達到0.8或0.9以上,那其實跟沒有配置是差不多的,雞蛋雖然不是放在同一個籃子,可是所有籃子都綁在一起。

2 則留言:

  1. 您好,拜讀大作十分佩服,可否請教進一步的分析,例如A與B確定有極高的相關性,但波動卻是B>>A,要如何分析兩者的成分中哪些是主要造成波動的成分,我們是否有足夠工具來簡單實現這樣的工作?煩請不吝賜教,謝謝!

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  2. 我只學過基礎的統計,所以根據我初淺對統計學上相關性的瞭解,用來表示波動的標準差,所顯示的已經是分析群體的最基本型態,無法再去解析是什麼造成波動,就像我們無法去找出是什麼因素造成了我們所看到的平均值一樣。而如果你說的是ETF的波動是哪些個股所造成的,目前也沒有簡單的工具可以分析,要把成份股的股價都拿出來算標準差才知道。

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