¿Cómo interpretas la magnitud de la covarianza entre dos variables?

Covarianza indica la relación de dos variables siempre que una variable cambia. Si un aumento en una variable da como resultado un aumento en la otra variable, se dice que ambas variables tienen una covarianza positiva. Las disminuciones en una variable también provocan una disminución en la otra. Ambas variables se mueven juntas en la misma dirección cuando cambian. Las disminuciones en una variable que dan como resultado el cambio opuesto en la otra variable se denominan covarianza negativa. Estas variables están inversamente relacionadas y siempre se mueven en diferentes direcciones. Cuando se usa un número positivo para indicar la magnitud de la covarianza, la covarianza es positiva. Un número negativo representa una relación inversa. El concepto de covarianza se usa comúnmente cuando se discuten las relaciones entre dos indicadores o términos económicos. Por ejemplo, valores de mercado de las empresas que cotizan en bolsa suelen tener una covarianza positiva con las ganancias declaradas. De manera similar, el valor de un título puede aumentar cuando lo hace otro. Los cálculos de covarianza también se utilizan en

teoría de cartera moderna (MPT).

Si dos acciones tienen precios de acciones con una covarianza positiva, es probable que ambas se muevan en la misma dirección cuando respondan a las condiciones del mercado. Se puede realizar un seguimiento de ambas acciones durante un período de tiempo con la tasa de rendimiento para cada período de tiempo registrado. La determinación de la covarianza de dos variables se denomina análisis de covarianza. Por ejemplo, la realización de un análisis de covarianza de las acciones A y B registra las tasas de rendimiento durante tres días. La acción A tiene rendimientos de 1.8%, 2.2% y 0.8% en los días uno, dos y tres respectivamente. La acción B rinde 1,25%, 1,9% y 0,5%. Ambas acciones aumentaron y disminuyeron en los mismos días, por lo que tienen una covarianza positiva. Cuando se grafica en un eje X / Y, la covarianza entre dos variables se muestra visualmente, ya que ambas variables reflejan cambios similares al mismo tiempo. Los cálculos de covarianza proporcionan información sobre si las variables tienen una relación positiva o negativa, pero no pueden revelar la fuerza de la conexión. La magnitud de la covarianza puede estar sesgada siempre que el conjunto de datos contenga demasiados valores significativamente diferentes. Un solo valor atípico en los datos puede cambiar drásticamente el cálculo y exagerar o subestimar la relación. La covarianza ayuda a los economistas a predecir cómo reaccionan las variables cuando ocurren cambios, pero no pueden predecir con la misma eficacia cuánto cambia cada variable.

La covarianza se usa con frecuencia en MPT. Al crear carteras financieras eficientes, los gerentes financieros buscan combinaciones de inversiones que brinden rendimientos óptimos y minimicen los riesgos. El compensación riesgo / retorno El concepto demuestra que los riesgos crecientes en la inversión a menudo requieren aumentos en los rendimientos. Este es el resultado del deseo de los inversores de minimizar los riesgos y maximizar los rendimientos. Cuando se ofrecen préstamos de alto riesgo, el prestamista debe proteger la inversión cobrando tasas más altas. Las diferentes clases de activos, las diferentes empresas y los diferentes historiales crediticios de los prestatarios generan tasas diferentes. La covarianza se utiliza en la teoría de la gestión de carteras para identificar inversiones eficientes con las mejores tasas de rendimiento y niveles de riesgo para crear las mejores carteras posibles. De forma regular, el administrador de la cartera puede modificar el cálculo para mejorar los resultados o realizar un seguimiento de una tasa de rendimiento particular.