前回相関関係についてチャート比較を用いて説明しました。
今回は２つの通貨ペアに実際どれくらい類似性があるのか相関係数を用いて
検証してみたいと思います。
相関係数とは、２つのデータ列の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標で、
−１ から １の間の実数値をとり、1 に近いときは2 つのデータ列には正の相関があり、
−１ に近ければ負の相関があるということになります。
そして ０ に近いときはもとのデータ列の相関は弱いということです。
相関係数の計算式はこちら
そして相関係数が１に近い通貨ペアの組み合わせで一方を買い、他方を売る組み合わせ。
相関係数が−１に近い通貨ペアを双方を買う、もしくは売る組み合わせ。
これで理論的にはリスクヘッジ出来ることになります。
では、各通貨ペアにはどれくらいの類似性があるのでしょうか。
以下の相関係数一覧表を見てみたいと思います。
上段は過去３年間の相関係数
下段は過去５年間の相関係数
0.7〜1.0 強い相関がある
0.4〜0.7 やや相関がある
-0.4〜0.4 ほとんど相関なし
-0.7〜-0.4 やや逆相関がある
-1.0〜-0.7 強い逆相関がある
これはドル円、ユーロドル、その他クロス円の相関係数を過去３年、５年で
比較したものです。
相関係数は集計する期間によっても大きく変化することが見て取れると思います。
例えばGBP/JPYとNZD/JPYは直近３年間では0.89と相関性は非常に
強いですが５年間で見ると 0.62と弱まります。
逆にこの中ではEUR/JPYとCHF/JPYの組み合わせがが３年で0.97、
５年で0.94と、殆どぶれがありません。
この組合わせの場合だと、ユーロがスイスフランよりも金利が高いため
EUR/JPYを買い、CHF/JPYを売ることによってリスクをヘッジしながら
安定してスワップ金利を得ることが出来ます。
(ただしこの組み合わせはEUR/CHFと非常に良く似た動きをします。)
他にも相関関係がほとんどないものを複数組み合わせることで、リスクヘッジ
することも考えられます。
国の通貨政策などにより相関性が変化することも考えられますが、
どのような期間でも、相関係数が一定する組み合わせがポートフォリオの
安定に欠かせないのではないでしょうか。
最後に応援クリックお願いします。
今回は２つの通貨ペアに実際どれくらい類似性があるのか相関係数を用いて
検証してみたいと思います。
相関係数とは、２つのデータ列の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標で、
−１ から １の間の実数値をとり、1 に近いときは2 つのデータ列には正の相関があり、
−１ に近ければ負の相関があるということになります。
そして ０ に近いときはもとのデータ列の相関は弱いということです。
相関係数の計算式はこちら
そして相関係数が１に近い通貨ペアの組み合わせで一方を買い、他方を売る組み合わせ。
相関係数が−１に近い通貨ペアを双方を買う、もしくは売る組み合わせ。
これで理論的にはリスクヘッジ出来ることになります。
では、各通貨ペアにはどれくらいの類似性があるのでしょうか。
以下の相関係数一覧表を見てみたいと思います。
| USD/円 | EUR/円 | GBP/円 | CHF/円 | AUD/円 | NZD/円 | EUR/USD | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USD/円 | 1.00 1.00 | -0.07 -0.21 | 0.09 -0.01 | 0.07 -0.05 | -0.21 -0.31 | -0.20 -0.31 | -0.49 -0.77 |
| EUR/円 | -0.07 -0.21 | 1.00 1.00 | 0.96 0.86 | 0.97 0.94 | 0.94 0.89 | 0.94 0.76 | 0.90 0.78 |
| GBP/円 | 0.09 -0.01 | 0.96 0.86 | 1.00 1.00 | 0.95 0.86 | 0.90 0.77 | 0.89 0.62 | 0.80 0.57 |
| CHF/円 | 0.07 -0.05 | 0.97 0.94 | 0.95 0.86 | 1.00 1.00 | 0.88 0.75 | 0.90 0.65 | 0.82 0.65 |
| AUD/円 | -0.21 -0.31 | 0.94 0.89 | 0.90 0.77 | 0.88 0.75 | 1.00 1.00 | 0.96 0.90 | 0.90 0.77 |
| NZD/円 | -0.20 -0.40 | 0.94 0.76 | 0.89 0.62 | 0.90 0.65 | 0.96 0.90 | 1.00 1.00 | 0.91 0.74 |
| EUR/USD | -0.49 -0.77 | 0.90 0.78 | 0.80 0.57 | 0.82 0.65 | 0.90 0.77 | 0.91 0.74 | 1.00 1.00 |
上段は過去３年間の相関係数
下段は過去５年間の相関係数
0.7〜1.0 強い相関がある
0.4〜0.7 やや相関がある
-0.4〜0.4 ほとんど相関なし
-0.7〜-0.4 やや逆相関がある
-1.0〜-0.7 強い逆相関がある
これはドル円、ユーロドル、その他クロス円の相関係数を過去３年、５年で
比較したものです。
相関係数は集計する期間によっても大きく変化することが見て取れると思います。
例えばGBP/JPYとNZD/JPYは直近３年間では0.89と相関性は非常に
強いですが５年間で見ると 0.62と弱まります。
逆にこの中ではEUR/JPYとCHF/JPYの組み合わせがが３年で0.97、
５年で0.94と、殆どぶれがありません。
この組合わせの場合だと、ユーロがスイスフランよりも金利が高いため
EUR/JPYを買い、CHF/JPYを売ることによってリスクをヘッジしながら
安定してスワップ金利を得ることが出来ます。
(ただしこの組み合わせはEUR/CHFと非常に良く似た動きをします。)
他にも相関関係がほとんどないものを複数組み合わせることで、リスクヘッジ
することも考えられます。
国の通貨政策などにより相関性が変化することも考えられますが、
どのような期間でも、相関係数が一定する組み合わせがポートフォリオの
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通貨でポートフォリオを組む場合、通貨ペア同士の相関関係が
非常に重要になってくるので何回かに分けて解説したいと思います。
まず相関関係とは
「２つのものが密接に係わり合い、一方が変化すれば他方も変化するような関係」
そして相関関係には正の相関と負の相関があります。
Ａが増加するほどＢも増加する正の相関（相関関係）
Ａが増加するほどＢは減少する負の相関（逆相関関係）
この正と負の相関を使ってスワップ派にとって最大のリスクである
為替変動リスクを抑えることが出来ます。
例えば相関関係の有る２つの通貨ペアで、一方の通貨ペア(Ａ)が上昇するときに、
他方の通貨ペア(Ｂ)も上昇する場合ならＡを買ってＢを売れば、一方で利益が出るときは
他方で損失が出るので互いに相殺することが出来ます。
逆相関関係だと、一方の通貨ペア(Ａ)が上昇すれば他方(Ｂ)は下落することになるので、
ＡとＢ両方を買うもしくは売ることになります。
そして相関関係の有る２つの通貨ペアを上記の方法で保有したときにスワップ金利が
プラスなら、為替変動によるリスクを減らしながらスワップを得ることが可能になるわけです。
続く
ブログ村でもっと詳しく書いたブロガーをチェック
相関関係の例 GBP/JPYとCHF/JPYの比較チャート
逆相関関係の例 USD/JPYとEUR/USDの比較チャート
非常に重要になってくるので何回かに分けて解説したいと思います。
まず相関関係とは
「２つのものが密接に係わり合い、一方が変化すれば他方も変化するような関係」
そして相関関係には正の相関と負の相関があります。
Ａが増加するほどＢも増加する正の相関（相関関係）
Ａが増加するほどＢは減少する負の相関（逆相関関係）
この正と負の相関を使ってスワップ派にとって最大のリスクである
為替変動リスクを抑えることが出来ます。
例えば相関関係の有る２つの通貨ペアで、一方の通貨ペア(Ａ)が上昇するときに、
他方の通貨ペア(Ｂ)も上昇する場合ならＡを買ってＢを売れば、一方で利益が出るときは
他方で損失が出るので互いに相殺することが出来ます。
逆相関関係だと、一方の通貨ペア(Ａ)が上昇すれば他方(Ｂ)は下落することになるので、
ＡとＢ両方を買うもしくは売ることになります。
そして相関関係の有る２つの通貨ペアを上記の方法で保有したときにスワップ金利が
プラスなら、為替変動によるリスクを減らしながらスワップを得ることが可能になるわけです。
続く
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相関関係の例 GBP/JPYとCHF/JPYの比較チャート
逆相関関係の例 USD/JPYとEUR/USDの比較チャート
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