BET
18507.05
-0.03%
BET-TR
40438.01
-0.04%
BET-FI
59755.17
0.41%
BETPlus
2737.17
-0.06%
BET-NG
1322.39
0.08%
BET-XT
1578.89
0.01%
BET-XT-TR
3397.4
0.01%
BET-BK
3448.87
0.08%
ROTX
40695.58
-0.03%

Covarianța

Autor: Financial Market
2 min

Covarianța este un concept folosit în statistică și în teoria probabilităților care descrie modul în care două variabile se schimbă atunci când sunt comparate. În domeniul investițiilor, covarianța este folosită pentru a determina randamentul a două investiții diferite într-o anumită perioadă de timp, în functie de anumite variabile ce sunt luate în calcul. De aceea, covarianța este un instrument atât de important în teoria portofoliului modern, aceasta determinând ce titluri vor fi adăugate în cadrul diversificării portofoliului. De obicei, activele analizate sunt valorile mobiliare tranzacționabile dintr-un portfoliu. Astfel, o covarianță pozitivă înseamnă că randamentele celor două active vor evolua în același sens, în timp ce o covarianță negativă înseamnă că randamentele celor două active se vor deplasa în sens contrar. În acest fel, un manager de investiții poate determina gradul de diversificare al unui portofoliu de active. Scopul este de a construi un portofoliu ce are o covarianță inversă, asigurând astfel faptul că o mișcare negativă a unuia, va declanșa o mișcare în sens pozitiv a celuilalt, echilibrând astfel pierderea. Deși covarianța reprezintă un indicator important de analiză a riscului unui portofoliu, în practică se folosește mai mult coeficientul de corelație, deoarece acesta ia valori între -1 si 1 și este mai ușor de interpretat. Astfel, dacă atinge valoarea superioară (1), atunci randamentele activelor sunt perfect pozitiv corelate, iar dacă atinge valoarea inferioară (-1), atunci randamentele sunt perfect negativ corelate (necorelate). Astfel reiese concluzia că două acțiuni care tind să se miște împreună, vor fi văzute ca având o covarianță pozitivă, iar când se mișcă invers, covarianța este una negativă. De asemenea, covarianța poate atinge valoarea zero. Acest tip indică faptul că nu există o relație direcțională clară între variabilele măsurate. Diferența dintre covarianță și covariație este dată de caracteristicile măsurate de cele două. Covarianța are rolul de a măsura direcția unei relații care are loc între două variabile, în timp ce corelația, are scopul de a măsura puterea acelei relații.