相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，r在0.66以上属高度相关。r介于0.33至0.66间属于弱相关。
从上列品种内挑选出23个主连品种进行四个月的平均月度相关性分析，得出矩阵图（图1：横纵轴分别是品种的代码简称，数值为“1”的是两个相同的品种，数值为“-0”的是四舍五入后省去的结果；通过选取一个纵轴的品种例如：zn，再查找相应的横轴品种代码例如：SR，可以得出两个品种间的相关系数为：-0.1，说明他们之间的几乎没有相关性。），通过图表我们可以发现一些较为显著的规律和信息：
1.从商品属性分类可以看出，每大类都有一组相关性较高的组合。金属类中，铜和锌的相关系数为0.66,；谷物类中，菜粕和豆粕的相关系数为0.84；化工类中，聚丙烯和塑料的相关系数为0.82；农副类中，棕榈和豆油的相关系数为0.88；能源类中，焦炭和焦煤的相关系数为0.95；
2.在不同的类别间，个别品种因属在同一产业链故而显示出较强的相关性，例如：能源和金属以及化工这三个类别内的铁矿、焦煤、焦炭、螺纹和玻璃之间的相关性都在0.6以上；尤其螺纹和铁矿一组相关系数达到0.95，属于强相关。
3.从纵列“平均相关性”可以看出，鸡蛋在这段时间的性比较鲜明，它与各品种间的平均相关性结果为负。
4.在跨类别的相关性中可以看到玻璃和螺纹之间有强相关，同时螺纹和焦煤、焦炭、铁矿有强相关，进而使玻璃和它们之间也产生了较强的相关性。
5.股指和各品种间虽然都没有较强的相关性，但其走势受金属、能源、化工类的品种的影响要强于受农产品000061股吧)的影响。
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