Correlación: qué es

La correlación en finanzas es una herramienta clave para analizar la relación entre diferentes activos y comprender cómo se mueven en conjunto dentro del mercado. Representada por un coeficiente que varía entre -1 y 1, permite evaluar si dos variables se comportan de manera similar, opuesta o sin relación aparente. Este concepto es esencial para la gestión de carteras, ya que influye en la diversificación, el análisis de riesgos y la asignación estratégica de activos. Sigue leyendo para conocer más a detalle qué es la correlación en finanzas, su importancia, cálculo y más.

Puntos clave

• La correlación mide la relación entre dos activos financieros y su dirección.
• Se expresa con un coeficiente entre -1 (negativa) y 1 (positiva).
• La correlación es útil para evaluar el riesgo y la diversificación de inversiones.
• Se calcula con el coeficiente de Pearson mediante datos estadísticos.
• No debe confundirse con causalidad, ya que correlación no implica causa-efecto.

¿Qué es la correlación en finanzas? 

La correlación es una medida estadística que se usa como herramienta para cuantificar el grado en que dos variables se mueven entre sí. En el panorama financiero dinámico es crucial entender las relaciones entre diferentes instrumentos o activos financieros. La correlación mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables. El coeficiente de correlación, a menudo denotado por r, varía de -1 a 1: 

• (r = 1): correlación positiva perfecta.
• (r = -1): correlación negativa perfecta.
• (r = 0): sin correlación.

Entendiendo la correlación en finanzas 

Una correlación es una medida estadística de la relación entre dos variables. Esta medida se utiliza mejor en variables que muestran una relación lineal entre sí y los valores de su coeficiente de relaciones oscilan entre el -1 y el 1. El ajuste de los datos se puede presentar de manera visual en un diagrama de dispersión, con el que generalmente se evalúa la relación entre las variables y se determina si están correlacionadas o no. 

Una correlación positiva perfecta significa que el coeficiente de correlación es exactamente 1 y esto implica que a medida que un valor se mueve, al alza o a la baja, el otro valor se mueve al unísono en la misma dirección. Una correlación negativa perfecta significa que dos activos se mueven en direcciones opuestas, mientras que la correlación cero implica que no existe ninguna relación lineal. 

Pongamos un ejemplo. Los fondos mutuos de gran capitalización generalmente tienen una alta correlación positiva con el índice S&P 500, o cercana a 1. Las acciones de pequeña capitalización suelen tener una correlación positiva con este índice, pero no es tan alta ni cercana a 0.8; sin embargo, los precios de las opciones de venta y los precios de sus acciones subyacentes tenderán a tener una correlación negativa. 

Hay que tener en cuenta que una opción de venta otorga al titular del derecho, pero no la obligación, de vender una cantidad específica de un valor subyacente a un precio predeterminado dentro de un plazo específico. Los contratos de opciones de venta se vuelven más rentables cuando el precio de la acción subyacente baja. En otras palabras, a medida que sube el precio de las acciones, el precio de las opciones de venta baja; lo cual constituye una correlación negativa directa y de gran magnitud. 

La correlación es un concepto fundamental en finanzas, que proporciona información sobre las relaciones entre diferentes variables financieras. Ya sea que se gestione una cartera, optimice la asignación de activos o se evalúe el riesgo, una comprensión sólida de los coeficientes de correlación permite que se tomen decisiones financieras informadas. En el complejo mundo de las finanzas la correlación sirve de “brújula”, dando guía a través de la red de relaciones entre instrumentos financieros. 

¿Cómo se puede calcular la correlación en finanzas? 

Existen diferentes métodos para calcular la correlación y el más común es el coeficiente de correlación de momento-producto de Pearson, el cual mide la intensidad de la asociación lineal entre dos variables aleatorias de escala que se presuponen que siguen una distribución normal bivariada. Se puede usar para cualquier conjunto de datos de con una matriz de covarianza finita y estos son los pasos que debes seguir para calcular la correlación: 

1. Reunir los datos de las variables “x” e “y”.
2. Calcular la media de las variables “x” y “y”.
3. Restar la media de la variable “x” de cada valor de la variable “x”. Repetir este paso para la variable “y”.
4. Multiplicar cada diferencia entre la media de la variable “x” y el valor de la variable “x” por la diferencia correspondiente relacionada con la variable “y”.
5. Elevar al cuadrado cada una de estas diferencias y sumar los resultados.
6. Determinar la raíz cuadrada del valor obtenido en el paso 5.
7. Dividir el valor del paso 4 entre el valor obtenido en el paso 6.

Importancia de la correlación en finanzas 

1. Evaluación del riesgo

La correlación es un factor clave para evaluar el riesgo de una cartera. Una cartera con activos altamente correlacionados puede experimentar mayores fluctuaciones de valor, lo que aumenta el riesgo general. Diversificar entre activos con menor correlación puede mitigar el riesgo.

2. Diversificación de la cartera

La correlación desempeña un papel fundamental en la construcción de una cartera de inversión diversificada, ya que los activos con correlaciones bajas o negativas pueden ayudar a diversificar el riesgo. Si dos activos tienen una correlación negativa, uno puede tener un buen rendimiento mientras que el otro tiene un rendimiento inferior, lo que proporciona una cobertura contra pérdidas.

3. Asignación de activos

Entender la correlación entre las diferentes clases de activos, como acciones, bonos o materias primas, facilita la asignación estratégica de activos. Combinar activos con baja correlación puede optimizar la rentabilidad y al mismo tiempo ayudar a gestionar el riesgo.

¿Cuáles son los límites de la correlación en finanzas? 

Así como otros aspectos del análisis estadístico, la correlación puede sufrir malinterpretaciones. Una muestra pequeña puede mostrar resultados poco fiables, incluso si la correlación entre dos variables parece fuerte. Por otro lado, una muestra de este tipo puede arrojar resultados no correlacionados cuando de hecho las dos variables sí lo están. 

La correlación suele estar sesgada cuando hay un valor atípico. Hay que tener presente que la correlación solo muestra cómo una variable se conecta con otra y puede que no identifique con claridad cómo un solo caso o resultado puede afectar el coeficiente de correlación. 

A todo lo anterior se le suma que la correlación puede malinterpretarse si la relación entre dos variables no es lineal. Es mucho más sencillo identificar dos variables con una correlación positiva o negativa; sin embargo, dos variables pueden correlacionarse a través de una relación más compleja.

Conclusiones 

Comprender la correlación en finanzas es fundamental para optimizar inversiones y gestionar el riesgo de una cartera. La correcta interpretación de este indicador permite a los inversores tomar decisiones informadas sobre la diversificación y asignación de activos, minimizando la exposición a fluctuaciones adversas del mercado.

Pero es importante considerar sus limitaciones. Una correlación alta no siempre es deseable y el análisis debe complementarse con herramientas adicionales, como diagramas de dispersión y estudios de causalidad. Con un enfoque adecuado, la correlación se convierte en una guía valiosa para construir estrategias de inversión más sólidas y equilibradas.

FAQs

¿La correlación y causalidad son lo mismo? 

La correlación no debe confundirse con la causalidad. La famosa expresión «correlación no significa causalidad» es crucial para entender ambos conceptos estadísticos. Si dos variables están correlacionadas, esto no implica que una de ellas cause los cambios en la otra. La correlación solo evalúa las relaciones entre variables y pueden existir diferentes factores que conduzcan a dichas relaciones. La causalidad puede ser una razón para la correlación, pero no es la única explicación posible.

¿Cuál es la importancia de los diagramas de dispersión en la correlación? 

La forma más sencilla de visualizar si dos variables están correlacionadas es representarlas gráficamente mediante un diagrama de dispersión. Cada punto del diagrama de dispersión representa un elemento de la muestra. El eje x del diagrama de dispersión representa una de las variables analizadas, mientras que el eje y representa la otra. Los diagramas de dispersión pueden ser más útiles al analizar datos más complejos que podrían presentar relaciones cambiantes. 

¿Es mejor tener una correlación alta?

En general, la mayoría preferirá una correlación más baja, ya que esto mitiga el riesgo de que diferentes activos o valores se vean afectados por condiciones de mercado similares; sin embargo, los inversores que buscan riesgo o que desean invertir su dinero en un sector o empresa muy específico podrían estar dispuestos a tener una mayor correlación en su cartera a cambio de una mayor rentabilidad potencial.

Fuentes del artículo

• Robinhood: What is Correlation?
• CFI: Correlation
• FreshBooks: Correlation: Definition, Meaning & Formula
• U.S. Securities and Exchange Commission: Investor Bulletin: An Introduction to Options