直線的な関係を−1から+1で表す
一般的なピアソン相関係数は、二つのデータの共分散を、それぞれの標準偏差の積で割ります。+1に近ければ同方向、−1に近ければ逆方向の直線的な関係が強く、ゼロ付近ではその関係が弱いと読みます。投資では価格水準そのものより、日次・月次などの収益率を比べる場面で使います。
相関0.8は「80%の確率で同方向に動く」という意味ではありません。値動きの大きさの比率や、一方が他方の原因だと示す数字でもありません。
ゼロでも無関係とは限らない
架空の3期間の収益率を、Aが−1%、0%、+1%、Bが+1%、0%、+1%と置くと、相関係数はゼロです。しかし、この例のBはAの絶対値と一致します。直線的な関係がないことと、何の関係もないことは違います。
分散効果は固定されない
平常時に株式と債券が別方向に動いていても、インフレや資金繰り不安で両方が売られることがあります。過去の低い相関を将来の保証にすると、下落時の分散効果を過大に見積もります。
計算する通貨、評価時点、頻度、観測期間をそろえます。片方だけ円換算すれば、為替の影響が片側へ入ります。相関の低さだけを理由に商品を増やさず、それぞれの値動きの大きさ、流動性、実際の保有額を合わせて損失額を考えます。
出典
- 総務省統計局「複数の変数の関係性を見る」(2026年10月22日確認)
- 総務省統計局「相関と回帰」(2026年10月22日確認)