Mikä on Covariance?
Matematiikan ja tilastotieteen aloilla on paljon työkaluja, joiden avulla voimme arvioida kantoja. Yksi näistä on kovarianssi, joka on tilastollinen mittari kahden omaisuuserän hinnan välisestä suunnan suhteesta. Kovarianssin käsitettä voidaan soveltaa mihin tahansa, mutta tässä muuttujat ovat osakekurssit. Kovarianssia laskevat kaavat voivat ennakoida kahden varaston suorituskyvyn suhteessa toisiinsa tulevaisuudessa. Historiallisiin hintoihin sovellettuna kovarianssi voi auttaa määrittämään, liikkuvatko osakkeiden hinnat toisiaan vai vastaan.
Kovarianssityökalun avulla sijoittajat saattavat jopa pystyä valitsemaan osakkeet, jotka täydentävät toisiaan hintojen liikkumisen suhteen. Tämä voi auttaa vähentämään kokonaisriskiä ja kasvattamaan salkun mahdollista potentiaalia. On tärkeää ymmärtää kovarianssin rooli kantoja valittaessa.
Kovarianssi salkunhoidossa
Salkkuun sovellettava kovarianssi voi auttaa määrittämään, mitkä varat sisällytetään salkkuun. Se mittaa, liikkuvatko varastot samaan suuntaan (positiivinen kovarianssi) vai vastakkaisiin suuntiin (negatiivinen kovarianssi). Salkkua rakennettaessa salkunhoitaja valitsee osakkeet, jotka toimivat hyvin yhdessä, mikä tarkoittaa yleensä, että nämä osakkeet eivät liikku samaan suuntaan.
Kovarianssin laskeminen
Osakkeen kovarianssin laskeminen alkaa löytää luettelo aiemmista hinnoista tai "historiallisista hinnoista", koska niitä kutsutaan useimmilla tarjoussivuilla. Tyypillisesti voit käyttää palautushintaa kunkin päivän päätöskurssilla. Aloita laskelmat etsimällä molempien osakkeiden päätöskurssi ja rakenna luettelo. Esimerkiksi:
| Kahden osakkeen päivittäinen tuotto loppukurssien avulla | ||
|---|---|---|
| Päivä | ABC palauttaa | XYZ palauttaa |
| 1 | 1, 1% | 3, 0% |
| 2 | 1, 7% | 4, 2% |
| 3 | 2, 1% | 4, 9% |
| 4 | 1, 4% | 4, 1% |
| 5 | 0, 2% | 2, 5% |
Seuraavaksi meidän on laskettava kunkin varaston keskimääräinen tuotto:
- ABC: lle se olisi (1, 1 + 1, 7 + 2, 1 + 1, 4 + 0, 2) / 5 = 1, 30. XYZ: lle se olisi (3 + 4, 2 + 4, 9 + 4, 1 + 2, 5) / 5 = 3, 74. Sitten otamme eron ABC: n tuoton ja ABC: n keskimääräisen tuoton välillä ja kerro se XYZ: n ja XYZ: n keskimääräisen tuoton välisellä erotuksella. Viime kädessä me jaamme tuloksen näytteen koosta ja vähennämme yhden. Jos se olisi koko väestö, voit jakaa väestön koon mukaan.
Tätä edustaa seuraava yhtälö:
Kovarianssi = (Näytteen koko) - 1∑ (ReturnABC - KeskimääräinenABC) ∗ (ReturnXYZ - KeskimääräinenXYZ)
Yllä olevan esimerkin ABC ja XYZ avulla kovarianssi lasketaan:
= + + +…
= + + + +
= 2, 66 / (5 - 1)
= 0, 665
Tässä tilanteessa käytämme otosta, joten jaamme näytteen koosta (viisi) miinus yksi.
Kahden osaketuoton kovarianssi on 0, 665. Koska tämä luku on positiivinen, varastot liikkuvat samaan suuntaan. Toisin sanoen, kun ABC: llä oli korkea tuotto, XYZ: llä oli myös korkea tuotto.
Kovarianssi Microsoft Excelissä
Excelissä käytät yhtä seuraavista toiminnoista kovarianssin löytämiseksi:
= COVARIANCE.S () näytteelle
tai
= COVARIANCE.P () väestölle
Sinun on asetettava kaksi paluuluetteloa pystysuorissa sarakkeissa kuten taulukossa 1. Valitse sitten pyydettäessä kukin sarake. Excelissä kutakin luetteloa kutsutaan "taulukkoksi" ja kahden taulukon tulisi olla hakasulkujen sisällä, erotettu pilkulla.
merkitys
Esimerkissä on positiivinen kovarianssi, joten molemmilla varastoilla on taipumus liikkua yhdessä. Kun yhdellä osakkeella on korkea tuotto, myös toisella on yleensä korkea tuotto. Jos tulos olisi negatiivinen, näiden kahden osakkeen tuotto olisi yleensä päinvastainen - kun toisella olisi positiivinen tuotto, toisella negatiivinen tuotto.
Kovarianssin käyttö
Jos havaitaan, että kahdella kannalla on korkea tai matala kovarianssi, ei ehkä ole itsessään hyödyllinen mittari. Kovarianssi voi kertoa kuinka varastot liikkuvat yhdessä, mutta suhteen vahvuuden määrittämiseksi meidän on tutkittava niiden korrelaatiota. Siksi korrelaatiota tulisi käyttää yhdessä kovarianssin kanssa, ja sitä kuvaa tämä yhtälö:
Korrelaatio = ρ = σX σY cov (X, Y) missä: cov (X, Y) = X: n ja Y: n välinen kovarianssi = XσY: n keskihajonta = Y: n keskihajonta
Yllä oleva yhtälö paljastaa, että kahden muuttujan välinen korrelaatio on molempien muuttujien välinen kovarianssi jaettuna muuttujien keskihajonnan kertoimella. Vaikka molemmat mitat paljastavat ovatko kaksi muuttujaa positiivisesti vai käänteisesti yhteydessä toisiinsa, korrelaatio tarjoaa lisätietoja määrittämällä, missä määrin molemmat muuttujat liikkuvat yhdessä. Korrelaation mittausarvo on aina välillä -1 ja 1, ja se lisää vahvuusarvon siitä, kuinka varastot liikkuvat yhdessä.
Jos korrelaatio on 1, ne liikkuvat täydellisesti yhdessä, ja jos korrelaatio on -1, varastot liikkuvat täydellisesti vastakkaisiin suuntiin. Jos korrelaatio on 0, niin kaksi kantaa liikkuvat satunnaisessa suunnassa toisistaan. Lyhyesti sanottuna kovarianssi kertoo, että kaksi muuttujaa muuttuu samalla tavalla, kun taas korrelaatio paljastaa, kuinka yhden muuttujan muutos vaikuttaa toisen muutokseen.
Voit myös käyttää kovarianssia löytääksesi usean osakekannan keskihajonnan. Vakiopoikkeama on hyväksytty laskelma riskeille, mikä on erittäin tärkeää varastoja valittaessa. Suurin osa sijoittajista haluaisi valita osakkeita, jotka liikkuvat vastakkaisiin suuntiin, koska riski on pienempi, vaikka ne tarjoavat saman määrän potentiaalista tuottoa.
Pohjaviiva
Kovarianssi on yleinen tilastollinen laskelma, joka voi osoittaa, kuinka kaksi kantaa yleensä liikkuu yhdessä. Koska voimme käyttää vain historiallisia tuottoja, tulevaisuuteen ei koskaan tule olemaan täydellistä varmuutta. Kovarianssia ei myöskään pitäisi käyttää yksinään. Sitä olisi sen sijaan käytettävä yhdessä muiden laskelmien, kuten korrelaation tai keskihajonnan kanssa.
Vertaile sijoitustilejä × Tässä taulukossa olevat tarjoukset ovat peräisin kumppanuuksista, joista Investopedia saa korvauksen. Palveluntarjoajan nimi KuvausAiheeseen liittyvät artikkelit
Perusanalyysi
Mitä tarkoittaa, jos korrelaatiokerroin on positiivinen, negatiivinen tai nolla?
Taloudelliset tunnusluvut
Liiketoiminta-analyysin regression perusteet
Salkunhoito
Kuinka Covariance vaikuttaa salkun riskiin ja tuottoon?
Työkalut perusanalyysiin
Onko Applen osake yliarvostettu vai aliarvostettu?
Talousanalyysi
Kuinka laskea riskiarvo (VaR) Excelissä
Taloudelliset tunnusluvut
Kuinka laskea beeta Excelissä
KumppanilinkitAiheeseen liittyvät ehdot
Korrelaatiokerroin Määritelmä Korrelaatiokerroin on tilastollinen mitta, joka laskee kahden muuttujan suhteellisten liikkeiden välisen suhteen vahvuuden. lisää Covarianssi Covariance on arvio kahden omaisuuden tuottojen välisestä suunnasuhteesta. lisää T-testimääritelmä T-testi on tyyppinen päättelytilasto, jota käytetään määrittämään, onko kahden ryhmän keskiarvojen välillä merkittävää eroa, joka voi liittyä tietyissä piirteissä. lisää Varianssiyhtälön käyttäminen Varianssi on mittaus hajautuksesta tietojoukon numeroiden välillä. Sijoittajat käyttävät varianssiyhtälöä arvioidakseen salkun omaisuuden allokointia. enemmän Lineaaristen suhteiden ymmärtäminen Lineaarinen suhde (tai lineaarinen assosiaatio) on tilastollinen termi, jota käytetään kuvaamaan muuttujan ja vakion välistä suoraa suhteellista suhdetta. lisää Vomma Vomma on nopeus, jolla option vega reagoi markkinoiden epävakauteen. lisää