Selon le dictionnaire Larousse, la corrélation est la relation existant entre deux notions dont l’une ne peut être pensée sans l’autre. En probabilités et en statistiques, étudier la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires, c’est étudier l’intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables. La corrélation est dite positive lorsque les variations des valeurs des deux variables sont toujours de même sens. Elle est qualifiée de négative lorsque ces variations évoluent en sens opposé.

Le type le plus simple de liaison est la relation affine. Dans le cas de deux variables numériques, elle s’appréhende à travers une régression linéaire. La mesure de la corrélation linéaire entre les deux se fait alors par le calcul du coefficient de corrélation linéaire égal au rapport de leur covariance et du produit non nul de leurs écarts types. Le coefficient de corrélation est compris entre -1 et 1.

La corrélation est introduite en économie avec l’ouvrage de Bowley (Elements of Statistics en 1902). Ainsi dans ce domaine, la corrélation peut désigner la similitude des comportements observables entre plusieurs produits financiers, c’est-à-dire leur capacité à évoluer dans le même sens : on dit par exemple que le pétrole est corrélé avec le dollar. De même, certaines paires de devises sont corrélées entre elles. Cela signifie qu’elles varient dans le même sens.

Selon le dictionnaire Larousse, la causalité est le lien qui unit la cause à l’effet. Au sens économétrique, une causalité est une corrélation dans laquelle une variable dépend de l’autre et cette relation persiste dans le temps. La causalité a été introduite dans l’analyse économétrique par Wiener (1956) et Granger (1969). L’idée de base de la causalité au sens de Granger est qu’une série temporelle Xt causerait une autre série Yt , lorsque la connaissance du passé de Xt entraîne une prévision de Yt distincte de celle fondée uniquement sur le passé de Yt .