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Korrelation | Wechselbeziehung zwischen zwei Variablen

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Korrelation in Kürze:

  • Korrelation ist ein Begriff aus der Statistik und beschreibt die Wechselbeziehung zweier Variablen.
  • Die Korrelation lässt sich statistisch messen. Das Maß nennt sich Korrelations­koeffizient.
  • Der Wert des Korrelations­koeffizienten reicht von -1 bis 1.
  • Korrelation ist wichtig für die Diversifikation innerhalb eines Fondsdepots.
Udo Hirschinger, Author bei DTW
Beitrag von Udo Hirschinger aktualisiert am 09.08.2023

Was ist die Korrelation?

Korrelation ist ein Begriff aus der Statistik. Übersetzt bedeutet er Wechselbeziehung. Korrelation bezeichnet also die Beziehung zwischen zwei oder gegebenenfalls auch mehreren Variablen.

Die Korrelation misst die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Zwischen denen muss jedoch nicht zwangsläufig auch ein kausaler Zusammenhang bestehen.

In der Finanzwelt zeigt sie beispielsweise die Beziehung zweier Aktien oder Investmentfonds hinsichtlich ihrer Wertentwicklung an. Aber auch die Entwicklung einer Aktie im Vergleich zu einem Aktienindex kann analysiert werden. Dieser Zusammenhang kann mehr oder weniger ausgeprägt sein.

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Wo findet das Maß Anwendung?

Die Berechnung der Korrelationen wird beispielsweise bei Wertpapieren oder Fonds herangezogen, um herauszufinden, welche Wertpapiere eine negative Beziehung zueinander haben. Je gegenläufiger sie sich entwickeln, desto eher kann das Gesamtrisiko des Portfolios gesenkt werden.

Der Korrelations­koeffizient gibt an, wie stark oder schwach die Beziehung der untersuchten Variablen zueinander ist. Er kann Werte zwischen -1 und 1 annehmen.

Was bedeutet positive oder negative Korrelation?

Der Wert des Korrelations­koeffizienten reicht von -1 bis 1. Liegt er bei -1, ist eine entgegengesetzte Entwicklung zweier Werte, z. B. von zwei Fonds, erkennbar. Diese gegenläufige Entwicklung heißt auch negative Korrelation.

Klassisches Beispiel für eine negative Korrelation ist die Wechselbeziehung zwischen Alter und verbleibender Lebenszeit. Je höher das Alter, desto niedriger die zu erwartende Lebenszeit.

Ein Korrelations­koeffizient von 1 zeigt einen gemeinsamen Verlauf an. Die Variablen, also beispielsweise die Kursverläufe von zwei Fonds, entwickeln sich gleichläufig (positive Korrelation). Je höher der Wert von Aktie Y steigt, desto stärker steigt auch der Wert von Aktie Z. Aktien von Unternehmen derselben Branche werden oft einen eher gleichförmigen Kursverlauf haben.

Bei einem Wert von 0 gibt es keinen Zusammenhang der beiden Variablen.

Die Extremwerte von +1 und -1 sind in der Finanzbranche jedoch sehr selten.

Beispiel aus dem Alltag

Ein Beispiel aus dem Alltag für die Korrelation veranschaulicht die Beziehung von Einkommenswachstum zu den Ausgaben für Konsum. In der Regel gibt es eine positive Korrelation.

Wenn das Einkommen wächst, geben die Menschen in der Regel mehr für den Konsum aus.

Allerdings ist es keine komplett gleichläufige Entwicklung. Die Verdopplung des Einkommens führt nicht gleichzeitig zu einer Verdopplung der Konsumausgaben.

Steigt das Einkommen, wachsen auch andere Ausgaben - zum Beispiel für die Altersvorsorge oder andere Sparformen.

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Maß für die Portfolio-Gestaltung

Der Korrelationsgrad ist ein wichtiger Indikator für ein ausgewogenes Portfolio. Vor allem für die Portfolio-Theorie von Harry M. Markowitz ist die Korrelation ein wichtiges Maß. Die Diversifikation des Depots, also eine möglichst breite Streuung, ist ein entscheidender Faktor für die Risikominimierung.

Anleger sollten darauf achten, dass die Korrelation zwischen zwei Wertpapieren möglichst negativ oder 0 ist. Das trägt im besten Fall zur Reduzierung des Risikos bei.

Was ist der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation?

Wichtig ist zu beachten, dass die Korrelation lediglich einen statistischen Zusammenhang beschreibt. Warum dieser Zusammenhang besteht, darüber gibt sie keine Auskunft. Sie liefert lediglich Hinweise. Manchmal kommt es aber auch zu zufälligen beziehungsweise Scheinkorrelationen.

Wenn man zwischen zwei Merkmalen jedoch einen eindeutigen Zusammenhang aus Ursache und Wirkung feststellen kann, spricht man von einer Kausalität. Das heißt, eine Zunahme/Abnahme von Variable A führt zu einer Zunahme/ Abnahme von Variable B.

Die Korrelation legt nicht fest, welche der beiden Variablen abhängig und welche unabhängig ist. Daher kann man auch keine bzw. nur bedingt Rückschlüsse darauf ziehen, was passiert, wenn man eine Variable ändert.

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