Cum interpretezi amploarea covarianței dintre două variabile?

Covarianța indică relația a două variabile ori de câte ori se modifică o variabilă. Dacă o creștere a unei variabile are ca rezultat o creștere a celeilalte variabile, se spune că ambele variabile au o covarianță pozitivă. Scăderile unei variabile determină, de asemenea, o scădere a celeilalte. Ambele variabile se mișcă împreună în aceeași direcție atunci când se schimbă. Scăderi ale unei variabile care duce la schimbarea opusă în cealaltă variabilă sunt denumite covarianță negativă. Aceste variabile sunt invers legate și se deplasează întotdeauna în direcții diferite. Când un număr pozitiv este utilizat pentru a indica mărimea covarianței, covarianța este pozitivă. Un număr negativ reprezintă o relație inversă. Conceptul de covarianță este frecvent utilizat când se discută relații între doi indicatori sau termeni economici. De exemplu, valorile de piață ale companiilor tranzacționate public au de obicei o convergență pozitivă cu câștigurile raportate. În mod similar, valoarea unei garanții poate crește atunci când o alta crește. Calculele de covarianță sunt utilizate și în teoria portofoliului modern (MPT).

Dacă două stocuri au prețuri de acțiuni cu o covarianță pozitivă, ambele sunt susceptibile să se deplaseze în aceeași direcție atunci când răspund la condițiile pieței. Ambele stocuri pot fi urmărite pe o perioadă de timp cu rata de rentabilitate pentru fiecare perioadă de timp înregistrată. Determinarea covarianței a două variabile se numește analiză de covarianță. De exemplu, efectuarea unei analize de covarianță a stocurilor A și B înregistrează ratele de rentabilitate timp de trei zile. Stocul A are un randament de 1, 8%, 2, 2% și 0, 8% în primele zile, două, respectiv trei. Stocul B returnează 1, 25%, 1, 9% și 0, 5%. Ambele stocuri au crescut și au scăzut în aceleași zile, deci au o convergență pozitivă. Atunci când este gravat pe o axa X / Y, covarianța dintre două variabile se afișează vizual, deoarece ambele variabile reflectă schimbări similare în același timp. Calculele de convergență oferă informații despre dacă variabilele au o relație pozitivă sau negativă, dar nu pot dezvălui puterea conexiunii. Mărimea covarianței poate fi înclinată ori de câte ori setul de date conține prea multe valori semnificativ diferite. O singură informație anterioară din date poate schimba dramatic calculul și poate supraestima sau subestima relația. Covarianța îi ajută pe economiști să prezică modul în care variabilele reacționează atunci când apar modificări, dar nu pot prezice cât de eficient se schimbă fiecare variabilă.

Covarianța este folosită frecvent în MPT. Atunci când construiesc portofolii financiare eficiente, managerii financiari caută mixuri de investiții care să ofere randamente optime și să reducă la minimum riscurile. Conceptul de risc / rentabilitate demonstrează că creșterea riscurilor în investiții necesită adesea creșteri ale profitului. Acesta este rezultatul dorinței investitorilor de a minimiza riscurile și de a maximiza randamentul. Când sunt oferite împrumuturi cu risc ridicat, creditorul trebuie să protejeze investiția prin perceperea unor rate mai mari. Diferite clase de active, companii diferite și istorici de credite ale împrumuturilor toate solicită rate diferite. Covarianța este utilizată în teoria managementului portofoliului pentru a identifica investiții eficiente cu cele mai bune rate de rentabilitate și niveluri de risc pentru a crea cele mai bune portofolii posibile. În mod regulat, calculatorul poate fi modificat de către administratorul portofoliului pentru a îmbunătăți rezultatele sau pentru a urmări o anumită rată de rentabilitate.