Apa itu Correlation Matrix?
Correlation Matrix adalah metode statistik untuk menunjukkan hubungan antara dua atau lebih variabel dan keterkaitan dalam pergerakannya, dll. Singkatnya, ini membantu dalam mendefinisikan hubungan dan ketergantungan antar variabel. Ini adalah mekanisme yang sangat umum digunakan dan penerapannya di bidang Manajemen Investasi, Manajemen Risiko, Statistik serta Ekonomi untuk beberapa nama.
Penjelasan
Ini membantu dalam menentukan ketergantungan antar variabel, yang dilakukan melalui tabel matriks yang menggambarkan korelasi antar variabel seperti yang digambarkan di bawah ini.
Kutipan dari matriks Korelasi di berbagai Obligasi yang jatuh tempo.
Tabel di atas adalah matriks korelasi antara berbagai Obligasi yang diterbitkan oleh Pemerintah dengan berbagai sisa jatuh tempo yang dinyatakan dalam bentuk tahun baik dalam bucket horizontal maupun vertikal. Ini memungkinkan kita untuk menafsirkan bahwa obligasi dengan 0,25 tahun hingga jatuh tempo dan obligasi dengan 0,5 tahun hingga jatuh tempo memiliki koefisien korelasi 0,97 dalam pergerakan harga dan demikian pula untuk obligasi jatuh tempo lainnya.
Bagaimana cara membuat Matriks Korelasi di Excel?
- Buat data yang korelasinya perlu dilakukan. Dalam kasus kami, kami telah mengambil Indeks harga Nifty dan Saham Ekuitas tertentu, yang merupakan bagian dari indeks Nifty.
- Gunakan fungsi Korelasi di bawah fitur Analisis Data yang tersedia di bawah tab Data di Microsoft Excel.
- Pilih kisaran Input data seperti yang disajikan di atas dan klik OK.
- Matriks akan dibuat oleh Excel, seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
Contoh
Xavier Bank mengklasifikasikan eksposurnya pada Obligasi berdasarkan sisa jatuh tempo sebagai berikut:
Ini telah membuat matriks Korelasi di berbagai obligasi tenor berdasarkan pergerakan harga menggunakan alat Excel (dibahas di atas), seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
Xavier Bank menghitung matriks bijaksana eksposurnya di berbagai tenor, seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
Temukan lembar Excel di bawah ini untuk perhitungan detail:
Matriks Korelasi vs. Matriks Kovarian
| Dasar | Matriks Korelasi | Matriks Kovarian | ||
| Hubungan | Ini membantu dalam mengukur baik arah (Positif / Negatif) serta intensitas keterkaitan (Rendah / Sedang / Tinggi) antar variabel. | Ini hanya mengukur arah hubungan antar variabel. | ||
| Subset dan Rentang yang ditentukan dengan baik | Ini adalah bagian dari Kovarian dan memiliki rentang nilai yang ditentukan antara (-1 hingga 1). | Ini adalah konsep yang lebih luas, namun, tidak memiliki rentang yang ditentukan (dapat mencapai tak terbatas), atau nilai-nilainya saja dapat membantu dalam menentukan hubungan sepenuhnya. | ||
| Dimensi | Itu tidak berdimensi. | Matriks Kovarian memiliki dimensi. |
