Covarianza – Definición, comprensión y por qué es importante la covarianza?

Introducción

La covarianza calcula la relación direccional entre los rendimientos de dos activos. Una covarianza positiva significa que los rendimientos de los activos se mueven juntos, mientras que una covarianza negativa significa que se mueven en la dirección opuesta.

La covarianza se determina evaluando las anomalías en la rentabilidad (desviaciones estándar de la rentabilidad esperada) o multiplicando la asociación entre las dos variables (desviación estándar de cada variable).

La covarianza es un método estadístico utilizado para evaluar la relación entre dos movimientos de precios de activos. Se considera que tienen una covarianza positiva cuando dos valores tienden a moverse juntos. Cuando se mueven en sentido contrario, la covarianza es negativa.

En la teoría moderna de carteras, la covarianza es una herramienta importante que se utiliza para evaluar lo que aportan los valores a una cartera. Al combinar activos que tienen una covarianza negativa, se puede reducir el riesgo y la incertidumbre en una cartera.

Entender la covarianza

La covarianza evalúa cómo se desplazan juntos los valores medios de dos variables. El rendimiento de la acción A aumenta cuando el rendimiento de la acción B aumenta. En una línea similar, la rentabilidad de la acción A puede disminuir en función de la caída de la acción B. En este caso, se dice que estas acciones tienen covarianza positiva. Las covarianzas se miden en finanzas para ayudar a la diversificación de los activos de defensa.

Mientras que la covarianza evalúa la relación direccional entre dos activos, no muestra la fuerza de una relación entre los dos activos. El coeficiente de correlación es un indicador de esta fuerza más adecuado.

Poseer activos financieros con rendimientos que tienen covarianzas similares no proporciona mucha diversificación. Por lo tanto, una cartera diversificada contendrá probablemente una mezcla de activos financieros con covarianzas variables.

Las covarianzas tienen importantes aplicaciones financieras y de teoría de carteras convencionales. Por ejemplo, la covarianza entre el valor y el mercado se utiliza en el cálculo de una de las principales variables del modelo, la beta, en el modelo de valoración de activos de capital (CAPM). Este modelo se utiliza para medir el rendimiento esperado de un activo.

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