【経済的自立へ向けて】高配当企業の株価データ分析 その12：相関詐欺師
※登場する株式会社は全て架空の会社です。
相関詐欺師の手口 その１
相関詐欺師 A氏「株の保有期間と株の収益は、反比例します。数字で証明しましょう。統計の専門用語で恐縮ですが、この2つの変数間の相関係数は-0.91で、非常に強い負の相関関係があるという結果になっています。」
素直な人「そうなんですね。じゃあ売り買いは頻繁にやった方がいいんですね。」
A氏「理解がはやいですね。その通りです。」
A氏のこの主張のベースになっているデータは以下になります。
A氏も実はきちんとしていて、この３社は意図的ではなく、上場企業の中からランダムに選んだものです。そして、相関係数は、確かに-0.91になります。
でも何かおかしいですよね。何がおかしいか分かりますでしょうか？
そうですね。数が少なすぎることです。
究極的な話をすると、世の中にあるどんな変数の組み合わせでも、確実に相関係数を１もしくは、-1にする方法があるんです。
それは組み合わせの数を２つにすること。２つの場合、この２つをつなぐと必ず直線になるので、相関係数が１もしくは-1になります。
それではどうしたらいいでしょうか？
ここで出てくるのが、無相関検定。
相関の数字に意味があるかないかを検定するものです。ここでは計算のやり方については割愛しますが、この無相関検定をして、相関の数字に意味があるという結果が出たら、その相関の数字は信じて大丈夫です。
先ほどのA氏のケースの実態は右のケースでした。だまされないように注意しましょう。
相関詐欺師の手口 その２
相関詐欺師 B氏「過去のうちのファンドのリスクとリターンを分析しました。結果、リスクとリターンの間の相関係数は、-0.60と半比例の結果であることが判明しました。」
素直な人「無相関検定は大丈夫ですか？」
相関詐欺師 B氏「もちろんです。相関関係の有意性は確認済です。」
素直な人「その結果をみると、リスクが低いものはリターンが高いということですね。いわゆるローリスク、ハイリターンってやつですね。」
相関詐欺師 B氏「理解がはやいですね。その通りです。」
これはどういう手口でしょうか？
B氏の主張の論拠となるデータをみてみましょう。
左上にスーパースターがいたんです。このスーパースターの影響で、全体の相関係数は確かに、-0.60になっています。ただ、スーパースター以外の一般軍団はリスクとリターンが半比例といって大丈夫でしょうか？
実際、スーパースターを除いた一般軍団のリスクとリターンの相関係数は、0.86と、非常に強い正の相関関係があります。
このようなケースは日常においてもよくみられます。年収の議論をするときに、たまたま創業社長年収10億円という人がいて、全体の統計値の議論がゆがんでしまうといったケースです。
こういう場合は、特殊な例は除いて考えるのが定石。ちゃんとグラフをみて、異常な値がないか、あった時にそれを除外して考えるべきか否か、それを考える癖をつけましょう。
相関詐欺師にだまされないように。そして、自分が相関詐欺師にならないように。
相関係数の理解が深まったところで、次回は、いよいよ高配当企業同士の相関係数を具体的にみていきます。
それでは、See you next time！
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