负相关关系
什么是负相关？
负相关是两个变量之间的关系，其中一个变量随着另一个变量的减少而增加，反之亦然。
在统计学中，完全负相关用值-1.0表示，0表示无相关，+1.0表示完全正相关。完美的负相关意味着两个变量之间存在的关系始终完全相反。
了解负相关
负相关或逆相关表示两个单独的变量具有统计关系，使得它们的价格通常以相反的方向相互移动。例如，如果变量 X 和 Y 具有负相关（或负相关），则随着 X 值的增加，Y 将减小；同样，如果 X 值减小，Y 将增加。
一个变量相对于另一个变量移动的程度由相关系数来衡量，它量化了两个变量之间的相关强度。例如，如果变量 X 和 Y 的相关系数为 -0.1，则它们具有弱负相关，但如果它们的相关系数为 -0.9，则它们将被视为具有强负相关。
两个变量之间的负相关性越高，相关系数越接近值-1。同样，具有完全正相关的两个变量的相关系数为+1，而相关系数为零则意味着这两个变量不相关并且彼此独立移动。
相关系数，通常用“r”或“R”表示，可以通过回归分析确定。相关系数的平方（通常用“R2”或R-squared表示）表示一个变量的方差与第二个变量的方差相关的程度或程度，通常以百分比表示条款。
例如，如果投资组合与其基准的相关性为 0.9，则 R 平方值为 0.81。对该图的解释是，投资组合中 81% 的变化（在这种情况下为因变量）与基准（自变量）的变化有关，或者可以用基准的变化来解释。
两个变量之间的相关程度不是静态的，而是会随着时间的推移在很宽的范围内波动——或者从正到负，反之亦然。
负相关的重要性
负相关概念是投资组合构建中的关键概念。行业或地区之间的负相关性有助于创建多元化的投资组合，从而更好地抵御市场波动并平滑投资组合的长期回报。
建立庞大而复杂的投资组合，仔细平衡相关性以提供更可预测的波动性，这通常被称为战略资产配置学科。
债券之间的长期负相关性。在经济表现强劲的时期，股票的表现通常优于债券，但随着经济放缓以及央行降低利率以刺激经济，债券的表现可能会优于股票。
例如，假设您有一个 100,000 美元的平衡投资组合，其中 60% 投资于股票，40% 投资于债券。在经济表现强劲的一年，您投资组合中的股票部分可能会产生 12% 的回报，而债券部分可能会产生 -2% 的回报，因为利率处于上升趋势。因此，您的投资组合的总回报率为 6.4% ((12% x 0.6) + (-2% x 0.4)。
第二年，随着经济显着放缓和利率下降，您的股票投资组合可能会产生 -5% 的收益，而您的债券投资组合可能会获得 8% 的回报，从而使您的整体投资组合回报率为 0.2%。
如果你的投资组合不是一个平衡的投资组合，而是 100% 的股票呢？使用相同的回报假设，您的全股票投资组合第一年的回报率为 12%，第二年的回报率为 -5%，这比平衡投资组合的 6.4% 和 0.2% 的回报率波动更大。
根据贝莱德的数据，股票和债券通常呈负相关，但在截至 2018 年的 10 年中，它们的相关性范围从大约 -0.8 到 +0.2。
负相关示例
负相关的例子在投资界很常见。一个众所周知的例子是原油价格和航空公司股票价格之间的负相关。航空燃料来源于原油，对航空公司来说是一项巨大的成本投入，对其盈利能力和收益产生重大影响。
如果原油价格飙升，可能会对航空公司的盈利产生负面影响，进而影响其股票价格。但如果原油价格走低，这应该会提振航空公司的利润，从而提振它们的股价。
以下是这种现象的存在如何帮助构建多元化的投资组合。由于能源部门在大多数股票指数中占有相当大的比重，许多投资者对原油价格有很大的敞口，而原油价格通常非常波动。由于显而易见的原因，能源部门与原油价格呈正相关，因此将部分投资组合投资于航空股可以对冲油价下跌。
特别注意事项
应该注意的是，这种投资理论可能不会一直有效，因为油价和航空股之间典型的负相关可能偶尔会变成正相关。例如，在经济繁荣时期，油价和航空股可能同时上涨；相反，在经济衰退期间，油价和航空股可能会同步下滑。
当两个变量之间的负相关性失效时，它会对投资组合造成严重破坏。例如，美国股市在 2018 年第四季度经历了十年来最糟糕的表现，部分原因是对美联储（Fed）将继续加息的担忧。
对利率上升的担忧也对债券造成了影响，导致它们通常与股票的负相关性跌至几十年来的最低水平。在这种时候，投资者常常会懊恼地发现无处可藏。
＃＃ 强调
负相关或逆相关描述了两个变量何时倾向于以相反的大小和方向彼此移动，这样当一个变量增加时，另一个变量减小，反之亦然。
在构建多元化投资组合时使用负相关性，使投资者在某些资产下跌时可以从某些资产的价格上涨中受益。
两个变量之间的相关性会随着时间的推移而发生很大变化。股票和债券通常呈负相关，但在截至 2018 年的 10 年中，它们的测量相关性在 -0.8 到 +0.2 之间。
