Correlación Negativa: Definición y Ejemplos

La correlación es un término estadístico que describe la relación entre dos variables o conjuntos de datos. El tipo de correlación que tienen dos variables depende totalmente de las propias variables. Entender cómo funciona la correlación es especialmente útil para los empresarios y los gestores de carteras. Para entender mejor la correlación, es importante conocer los distintos tipos y saber si las relaciones son positivas, nulas o negativas.

En este artículo, nos centraremos en la correlación negativa, la definición, su importancia y cómo calcularla.

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¿Qué es una correlación negativa?

Una correlación negativa entre dos variables significa que una disminuye su valor mientras que la otra lo aumenta o viceversa. Una correlación negativa se escribe como “-1.” En otras palabras, mientras x gana valor, y disminuye su valor.

Considere los siguientes ejemplos de variables que producirían correlaciones negativas. También es importante tener en cuenta que, en algunas circunstancias, las correlaciones podrían cambiar. Esto es especialmente cierto cuando se trata de acciones y bonos. Aunque estas dos variables tienden a estar correlacionadas negativamente, las cosas podrían cambiar con el paso del tiempo. He aquí algunos ejemplos de variables con correlación negativa:

  1. Cuanto más se ejercite, menos pesará.
  2. Cuanto más cocine, menos comerá fuera.
  3. Cuanto más baja sea la temperatura, más ropa llevarás.
  4. Cuanto más dinero gaste, menos tendrá.
  5. Cuanto más duermas, menos cansado te sentirás.

Otros tipos de correlación de datos

La correlación negativa es sólo un término estadístico utilizado para identificar las relaciones de datos entre dos variables. Estas son las otras formas en que se pueden describir las variables de datos en función de sus valores respectivos:

Correlación positiva

Una correlación positiva sería “1.” Esto significa que ambas variables movidas aumentaron o disminuyeron simultáneamente.

Las correlaciones positivas utilizando variables de ejemplo similares a las anteriores significarían lo siguiente:

  1. Cuanto más ejercicio hagas, más comerás.
  2. Cuanto menos cocines, menos comerás
  3. Cuanto más alta sea la temperatura ambiente, más alta será su temperatura corporal.
  4. Cuanto más dinero gastes, más artículos tendrás.
  5. Cuanto más duerma, más descansado estará.

Cero o ninguna correlación

Una correlación de cero significa que no hay relación entre las dos variables. En otras palabras, cuando una variable se mueve en una dirección, la otra se mueve en otra dirección no relacionada.

Estadísticamente, una correlación negativa perfecta está representada por -1,0. Una correlación positiva sería +1, ninguna correlación daría lugar a un 0 y una correlación de 1,0 sería una correlación positiva perfecta.
Las correlaciones nulas utilizando variables de ejemplo similares a las anteriores significarían lo siguiente:

  1. Cuanto más se ejercita, más se canta
  2. Cuanto más cocines, más inteligente serás
  3. Cuanto más alta sea la temperatura de la habitación, más tiempo estarás en ella.
  4. Cuanto más dinero gastes, más feliz serás&#x2019.
  5. Cuanto menos duermas, más refrescos beberás.

¿Qué es un coeficiente de correlación?

El coeficiente de correlación mide la fuerza de la relación entre dos variables. Así, si dos conjuntos de datos tienen un coeficiente de correlación de -0,8, se consideraría una fuerte correlación negativa. Si tuvieran un coeficiente de correlación de -0,1, se consideraría una correlación negativa débil.

Utilizando este conocimiento, se puede decir que cuanto mayor sea la correlación negativa, más cerca estará el coeficiente de correlación de -1. Hay tres tipos de coeficientes de correlación: Correlación de Pearson, correlación de Spearman y correlación de Kendall. El tipo de método de coeficiente de correlación que se utilice depende de las variables o conjuntos de datos que se utilicen.

¿Por qué es importante la correlación negativa?

Para comprender la importancia de una correlación negativa, es necesario entender la Teoría Moderna de la Cartera. Esta teoría es una estrategia que se ocupa del riesgo y el rendimiento de una cartera de activos. Según esta teoría, se cree que se puede minimizar el potencial de riesgo teniendo activos financieros diversificados.

Según esta creencia, tener una cartera con todas las correlaciones positivas, por ejemplo, podría ser volátil porque la cartera no está lo suficientemente diversificada. Aunque tener una cartera diversificada no puede eliminar todos los riesgos, puede ser beneficioso cuando se producen acontecimientos aleatorios en el mercado financiero.

Dicho esto, una correlación negativa puede ayudar a crear carteras diversificadas. De este modo, se reduce el riesgo de volatilidad de la cartera y se suavizan los rendimientos a largo plazo. En definitiva, las correlaciones negativas pueden ser útiles para que los gestores determinen cómo asignar los activos, ya que pueden utilizarlas para ayudar a reducir la volatilidad de una cartera.

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Cómo determinar la correlación negativa

Una vez que conozca sus conjuntos de datos, puede empezar a determinar su método de cálculo. Estos son los sencillos pasos a seguir para determinar una correlación negativa:

  1. Determina tus dos variables.
  2. Determinar su método para encontrar la correlación.
  3. Calcula la correlación.
  4. Determinar el tipo de correlación.

1. Determine sus dos variables

Sus variables son las dos cosas entre las que va a medir la correlación o relación. Si quiere determinar una correlación negativa, estos dos conjuntos de datos deberán moverse en direcciones opuestas.

2. Determine su método para encontrar la correlación

Hay varios métodos que se pueden emplear para calcular una correlación. He aquí algunos de ellos:

Utiliza una fórmula. Puedes optar por calcular la correlación a mano con esta fórmula:

∑ (x(i) – x̅)(y(i) – ȳ) / √ ∑(x(i) – x̅) ^2 ∑(y(i) – ȳ)^2

Al calcular una correlación, ten en cuenta las siguientes representaciones:

x(i) = el valor de x

y(i) = el valor de y

x̅ = la media del valor x

ȳ = la media del valor y

Utilice una calculadora de coeficiente de correlación. Se pueden encontrar muchas calculadoras de coeficientes de correlación en línea. Si tiene un gran conjunto de datos, el uso de una calculadora podría ahorrarle mucho tiempo.

Hacer un gráfico de dispersión. Si utiliza un gráfico de dispersión, una línea que se inclina hacia abajo de izquierda a derecha significa una correlación negativa.

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3. Calcula la correlación

Una vez que hayas decidido el método que vas a utilizar, utiliza tus datos para calcular su correlación. Si utilizas la fórmula o la calculadora, obtendrás un número directo. Un gráfico de dispersión dará como resultado una línea que deberás analizar. Recuerda que una línea con pendiente negativa representa una correlación negativa.

4. Determinar el tipo de correlación

Recuerda que una correlación puede ser positiva, negativa o nula. Esta última significa que no hay correlación entre las dos variables. Un número negativo significa una correlación negativa. En un gráfico de dispersión, una línea con pendiente negativa representa una correlación negativa.