Kā jūs interpretējat kovariācijas lielumu starp diviem mainīgajiem?

Kovariancija norāda divu mainīgo saistību, kad viens mainīgais mainās. Ja, palielinoties vienam mainīgajam, palielinās arī otrs mainīgais, abiem mainīgajiem ir pozitīva kovariācija. Samazinoties vienam mainīgajam, samazinās arī otrs. Abi mainīgie mainoties pārvietojas kopā vienā virzienā. Viena mainīgā samazinājumu, kura rezultātā mainīgā lielums ir pretējs, sauc par negatīvu kovariāciju. Šie mainīgie ir apgriezti saistīti un vienmēr pārvietojas dažādos virzienos. Ja kovariācijas lieluma norādīšanai izmanto pozitīvu skaitli, kovariancija ir pozitīva. Negatīvs skaitlis apzīmē apgrieztu sakarību. Kovariances jēdzienu parasti izmanto, apspriežot attiecības starp diviem ekonomiskiem rādītājiem vai terminiem. Piemēram, tirgus vērtības publiskajā apgrozībā esošajiem uzņēmumiem parasti ir pozitīva kovariācija ar paziņoto peļņu. Līdzīgi viena vērtspapīra vērtība var pieaugt, kad palielināsies cita vērtspapīra vērtība. Kovariācijas aprēķini tiek izmantoti arī Mūsdienu portfeļa teorija (MPT).

Ja divām akcijām ir akciju cenas ar pozitīvu kovariāciju, tās abas, visticamāk, virzīsies vienā virzienā, reaģējot uz tirgus apstākļiem. Abus krājumus var izsekot noteiktā laika periodā, reģistrējot atdeves likmi katram laika periodam. Divu mainīgo kovariācijas noteikšanu sauc par kovariācijas analīzi. Piemēram, veicot A un B krājumu kovariācijas analīzi, tiek reģistrētas peļņas likmes trīs dienas. Akciju A ienesīgums ir attiecīgi 1.8%, 2.2% un 0.8% pirmajā, otrajā un trešajā dienā. Akciju B atdeve ir 1,25%, 1,9%un 0,5%. Abi krājumi palielinājās un samazinājās tajās pašās dienās, tāpēc tiem ir pozitīva kovariācija. Attēlots uz X/Y ass, divu mainīgo kovariācija tiek parādīta vizuāli, jo abi mainīgie vienlaikus atspoguļo līdzīgas izmaiņas. Kovariācijas aprēķini sniedz informāciju par to, vai mainīgajiem ir pozitīva vai negatīva saistība, bet tie nevar atklāt savienojuma stiprumu. Kovariances lielums var būt šķībs, ja datu kopā ir pārāk daudz būtiski atšķirīgu vērtību. Viens datu izņēmums var krasi mainīt aprēķinu un pārvērtēt vai nepietiekami novērtēt attiecības. Kovariācija palīdz ekonomistiem prognozēt, kā mainīgie reaģē, kad notiek izmaiņas, bet nevar tik efektīvi paredzēt, cik daudz katrs mainīgais mainās.

Kovarianci bieži izmanto MPT. Veidojot efektīvus finanšu portfeļus, finanšu vadītāji meklē ieguldījumu kombinācijas, kas nodrošina optimālu peļņu un samazina riskus. The riska/atdeves kompromiss Koncepcija parāda, ka, palielinot risku investīcijās, bieži vien ir jāpaaugstina atdeve. Tas ir rezultāts ieguldītāju vēlmei samazināt riskus un palielināt peļņu. Ja tiek piedāvāti augsta riska aizdevumi, aizdevējam ir jāaizsargā ieguldījumi, iekasējot augstākas likmes. Dažādas aktīvu klases, dažādi uzņēmumi un atšķirīga aizņēmēju kredītvēsture nosaka dažādas likmes. Kovariācija tiek izmantota portfeļa pārvaldības teorijā, lai identificētu efektīvus ieguldījumus ar vislabāko ienesīgumu un riska līmeni, lai izveidotu pēc iespējas labākus portfeļus. Portfeļa pārvaldnieks regulāri var mainīt aprēķinu, lai uzlabotu rezultātus vai izsekotu noteiktai peļņas likmei.