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收益率的相关系数就是两种信息来源的净效应，也就是说它是由这两种基本的相关性构成的。信息所涉及的事件越大，未来其对相关性的影响就应该越大。因此当未来联邦储备的政策不确定时，相关性将上升到看起来更像是必要报酬率的相关性。当宏观政策和利率较稳定的时候，盈利信息对于相关性的影响更重要。以政府债券为例，当关于其分红的信息较少或者没有时，那么关于短期利率信息就会成为影响其收益率的重要因素。所有到期的债券将会对货币政策的信息或者短期利率的改变做出反应。当这种信息来源成为主要因素时，债券间的相关系数将会相当大。当风险溢价变动时，它会再次影响所有固定收益证券，从而导致其更高的相关性。然而当溢价为信用风险溢价时，效果对于可违约证券是不同的，例如企业债券或者高收益债券。这种情况下，高风险和低风险债券之间的相关性可能会下降，甚至为负。因为股票以及债券对于信息中预期收益的部分反应比较敏感，它们之间具有正相关性和较高的方差。当它们之间方差较低时，我们可以想象到股票和国债之间的相关性会减小甚至为负。尤其是当反周期货币政策实行时，好的宏观经济信息会变成坏的利率信息。
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汇率同时受国内和国外信息的影响。如果所有汇率都是以美元为计价单位，它们之间的相关性存在一种自然的共同部分。同样，国际股票和债券收益率以美元为计价单位，它们之间的相关性将增加。具有相似经济体的国家其信息处理过程是有联系的，因为同样的事件将影响它们。随着特定冲击被平均掉，表1-4所列出的指数收益率的相关性将会增加。随着市场的真正全球化，不同国家的债券收益率的相关系数将普遍地增大；在宽松的汇率制度中货币计价将会非常重要。
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预见相关性：风险管理新范例 [:1703535699]
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预见相关性：风险管理新范例 1.4 相关性的经济学模型
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由于这些结果大多非常复杂并且相互关联，难以用文字简洁而清晰地阐述。为了定量分析这些结论，需要构造一种描述收益间相关系数的数学表达式，目的是说明信息间的相关性如何对收益间的相关性起基础影响作用。首先我们采用连续复利形式，假定收益为r，每股价格为p，每股股息为D，则有
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rt+1=log（pt+1+Dt+1）-log（pt） （1-2）
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运用Campbell和Shiller（1988a，b）或者Campbel（1991）的对数线性化方法，上述式（1-2）可以近似写成
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rt+1≈k+ρpt+1+（1-ρ）dt+1-pt （1-3）
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其中小写字母代表对数值，k为线性化的一个常量。本质上，这是一种对和的对数序列展开的方式，近似于各部分对数的加权平均。近似效果优良的条件是两部分的比率很小且相对保持不变。资产价格明显满足这些条件。参数ρ实质上为贴现率，并且略小于1。
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从上述公式中解出pt，假设股票价格不会趋于无穷大，则有
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基于t时刻的信息，等式两边取期望，同样得到因变量pt，因为pt在t时刻是已知的。
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同样，基于t-1时刻的信息两方取期望，便可以得出一种预测下一期价格的方法。由于本期真实价格对数值与前一期预测值间的差异仅仅是意外情况造成的，因此
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rt-Et-1（rt）=Et（pt）-Et-1（pt） （1-6）
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并且
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超额收益由两部分构成：未来股息的超额收益以及未来期望收益的超额收益。通常用下式来简易表达：
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这两部分均包含了信息的作用；而这些新闻信息可用于预测未来股息的贴现值和期望收益。
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它们分别对未来股息和期望收益的加权平均值产生了冲击。最后需要说明的是，它们均为鞅差序列。从式（1-7）可以清晰看出t时刻观测到的一则微不足道的消息也可能对股票价格产生巨大的影响，只要它能影响未来很长一段时期的期望股息。但如果仅仅只能影响较短时间的股息，那么它对股票价格的作用则相对较小。在最简单的金融环境里，期望收益恒定不变，所以第二项等于0。然而，如果因为风险溢价可预测，或者无风险利率按可预测的方向变化又或者市场并非完全有效，从而导致期望收益可预测的话，那么第二项将变得非常重要。
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资产收益的条件方差可以由式（1-8）导出
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