Como você interpreta a magnitude da covariância entre duas variáveis?

A covariância indica o relacionamento de duas variáveis ​​sempre que uma variável muda. Se um aumento em uma variável resultar em um aumento na outra variável, diz-se que ambas as variáveis ​​têm uma covariância positiva. Diminuições em uma variável também causam uma diminuição na outra. Ambas as variáveis ​​se movem juntas na mesma direção quando mudam. Diminuições em uma variável, resultando na mudança oposta na outra variável, são chamadas de covariância negativa. Essas variáveis ​​são inversamente relacionadas e sempre se movem em direções diferentes. Quando um número positivo é usado para indicar a magnitude da covariância, a covariância é positiva. Um número negativo representa um relacionamento inverso. O conceito de covariância é comumente usado ao discutir relações entre dois indicadores ou termos econômicos. Por exemplo, os valores de mercado das empresas de capital aberto geralmente apresentam uma covariância positiva com os ganhos reportados. Da mesma forma, o valor de um título pode aumentar quando outro aumenta. Os cálculos de covariância também são usados ​​na teoria moderna de portfólio (MPT).

Se duas ações têm preços de ações com covariância positiva, é provável que ambas se movam na mesma direção ao responder às condições do mercado. Ambas as ações podem ser rastreadas durante um período de tempo com a taxa de retorno de cada período de tempo registrado. Determinar a covariância de duas variáveis ​​é chamado análise de covariância. Por exemplo, a realização de uma análise de covariância dos estoques A e B registra as taxas de retorno por três dias. O estoque A apresenta retornos de 1, 8%, 2, 2% e 0, 8% nos dias um, dois e três, respectivamente. O estoque B retorna 1, 25%, 1, 9% e 0, 5%. Ambas as ações aumentaram e diminuíram nos mesmos dias, para que tenham uma covariância positiva. Quando representada graficamente em um eixo X / Y, a covariância entre duas variáveis ​​é exibida visualmente, pois ambas refletem mudanças semelhantes ao mesmo tempo. Os cálculos de covariância fornecem informações sobre se as variáveis ​​têm um relacionamento positivo ou negativo, mas não podem revelar a força da conexão. A magnitude da covariância pode ser distorcida sempre que o conjunto de dados contiver muitos valores significativamente diferentes. Um único erro externo nos dados pode alterar drasticamente o cálculo e superestimar ou subestimar o relacionamento. A covariância ajuda os economistas a prever como as variáveis ​​reagem quando as mudanças ocorrem, mas não podem prever com tanta eficácia quanto cada variável muda.

A covariância é usada frequentemente no MPT. Ao criar portfólios financeiros eficientes, os gerentes financeiros procuram combinações de investimentos que forneçam retornos ideais e minimizem os riscos. O conceito de troca de risco / retorno demonstra que o aumento dos riscos no investimento geralmente requer aumentos nos retornos. Isso é resultado do desejo dos investidores de minimizar riscos e maximizar retornos. Quando empréstimos de alto risco são oferecidos, o credor deve proteger o investimento cobrando taxas mais altas. Classes de ativos diferentes, empresas diferentes e históricos de crédito de mutuários diferentes exigem taxas diferentes. A covariância é usada na teoria de gerenciamento de portfólio para identificar investimentos eficientes com as melhores taxas de retorno e níveis de risco para criar os melhores portfólios possíveis. Regularmente, o cálculo pode ser modificado pelo gerente do portfólio para melhorar os resultados ou rastrear uma taxa de retorno específica.