Notas 2. Importancia del coeficiente de correlaciónUno de los elementos básicos que estudia el análisis fundamental comprende la relación entre empresas con respecto al Índice de Precios y Cotizaciones (IPC) de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV).

Esto se realiza mediante el coeficiente de correlación, el cual es encarga de medir la intensidad de asociación entre dos variables a través del coeficiente de correlación r de Pearson, asumiendo valores de -1.00 a +1.00; su cálculo se realiza dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estándar de ambas variables:

r= σxyσx ∙σy

Siendo:

σxy : la varianzade(X ,Y )

σx y σy : las desviaciones estándar

El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1, +1]:

Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en proporción constante.

Si 0 < r < 1, existe una correlación positiva. Puede ser débil, moderada o intensa. Si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no necesariamente implica que las

variables son independientes: pueden existir todavía relaciones no lineales entre las dos variables.

Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa. Puede ser débil, moderada o intensa. Si r = -1, existe una correlación negativa perfecta. El índice indica una dependencia

total entre las dos variables llamada relación inversa: cuando una de ellas aumenta, la otra disminuye en proporción constante.

El coeficiente de correlación es importante dentro del análisis fundamental porque identifica el tipo de relación que guarda el precio de la acción de una empresa (variable Y) con respecto al IPC (variable X).

Ejemplo: Si el coeficiente asume un valor de r=0.85, significa que la acción de la empresa (X) presenta una relación positiva intensa con respecto al IPC (Y), es decir, si el rendimiento de dicho índice se incrementa, conducirá a que dicha acción también lo haga.