Kas ir kovariācija?
Matemātikas un statistikas jomas piedāvā ļoti daudzus rīkus, kas palīdz mums novērtēt krājumus. Viens no tiem ir kovariācija, kas ir statistiskais rādītājs virziena attiecībai starp divām aktīvu cenām. Kovariances jēdzienu var attiecināt uz jebko, bet mainīgie lielumi ir akciju cenas. Formulas, kas aprēķina kovarianci, var paredzēt, kā nākotnē divi krājumi varētu darboties viens pret otru. Pielietojot vēsturiskās cenas, kovariācija var palīdzēt noteikt, vai akciju cenām ir tendence mainīties viena pret otru vai pret tām.
Izmantojot kovariācijas rīku, investori varētu pat izvēlēties akcijas, kas papildina viena otru cenu kustības ziņā. Tas var palīdzēt samazināt kopējo risku un palielināt portfeļa kopējo potenciālo atdevi. Krājumu atlasē ir svarīgi saprast kovariācijas lomu.
Kovariācija portfeļa pārvaldībā
Kovariācija, ko piemēro portfelim, var palīdzēt noteikt, kādus aktīvus iekļaut portfelī. Tas mēra, vai krājumi pārvietojas vienā virzienā (pozitīva kovariācija) vai pretējos virzienos (negatīva kovariācija). Veidojot portfeli, portfeļa pārvaldnieks izvēlas akcijas, kas darbojas labi kopā, kas parasti nozīmē, ka šie krājumi nepārvietosies vienā virzienā.
Kovariācijas aprēķināšana
Krājuma kovariācijas aprēķināšana sākas ar iepriekšējo cenu vai “vēsturisko cenu” saraksta atrašanu, jo tie tiek dēvēti lielākajā daļā cenu lapu. Parasti, lai atrastu peļņu, jūs izmantojat katras dienas noslēguma cenu. Lai sāktu aprēķinus, atrodiet abu akciju beigu cenu un izveidojiet sarakstu. Piemēram:
| Divu akciju atgriešanās dienā, izmantojot noslēguma cenas | ||
|---|---|---|
| Diena | ABC atgriežas | XYZ atgriežas |
| 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% |
Tālāk mums jāaprēķina katra krājuma vidējā atdeve:
- ABC gadījumā tas būtu (1, 1 + 1, 7 + 2, 1 + 1, 4 + 0, 2) / 5 = 1, 30. XYZ gadījumā tas būtu (3 + 4, 2 + 4, 9 + 4, 1 + 2, 5) / 5 = 3, 74.Tad mēs ņemsim starpību starp ABC atdevi un ABC vidējo atdevi un reizina to ar starpību starp XYZ atdevi un XYZ vidējo atdevi. Galu galā rezultātu dalām ar izlases lielumu un atņemam vienu. Ja tas būtu viss iedzīvotāju skaits, jūs varētu sadalīt pēc iedzīvotāju skaita.
To attēlo šāds vienādojums:
Visiem, kas noklusina, tacu Kovariācija = (parauga lielums) - 1∑ (ReturnABC - VidējaisABC) ∗ (ReturnXYZ - VidējaisXYZ)
Izmantojot mūsu ABC un XYZ piemēru, kovarianci aprēķina šādi:
= + + +…
= + + + +
= 2, 66 / (5 - 1)
= 0, 665
Šajā situācijā mēs izmantojam paraugu, tāpēc mēs dalām no parauga lieluma (pieci) mīnus viens.
Abu krājumu ienesīguma kovariācija ir 0.665. Tā kā šis skaitlis ir pozitīvs, krājumi pārvietojas tajā pašā virzienā. Citiem vārdiem sakot, kad ABC bija augsta atdeve, arī XYZ bija augsta atdeve.
Kovariācija Microsoft Excel
Programmā Excel kovariācijas atrašanai izmantojat vienu no šīm funkcijām:
= COVARIANCE.S () paraugam
vai
= KOPĒJUMS.P () populācijai
Jums būs jāizveido divi atgriešanās saraksti vertikālās kolonnās, kā norādīts 1. tabulā. Pēc tam, kad tiek prasīts, atlasiet katru kolonnu. Programmā Excel katru sarakstu sauc par "masīvu", un diviem masīviem jābūt iekavās, atdalot tos ar komatu.
Nozīme
Šajā piemērā ir pozitīva kovariācija, tāpēc abiem krājumiem ir tendence kustēties kopā. Ja vienam krājumam ir augsta atdeve, arī citam ir liela peļņa. Ja rezultāts būtu negatīvs, tad abiem krājumiem būtu pretēja peļņa - ja vienam būtu pozitīva peļņa, otram - negatīva.
Kovariācijas lietojumi
Uzzinot, ka diviem krājumiem ir augsta vai zema kovariācija, pats par sevi nevarētu būt noderīga metrika. Kovariācija var pateikt, kā krājumi pārvietojas kopā, bet, lai noteiktu attiecību stiprumu, mums jāapskata to korelācija. Tāpēc korelācija jāizmanto saistībā ar kovariāciju, un to attēlo šāds vienādojums:
Visiem, kas noklusina, tacu Korelācija = ρ = σX σY cov (X, Y) kur: cov (X, Y) = Kovariance starp X un YσX = X no Y standartnovirze = Y standartnovirze
Iepriekš minētais vienādojums atklāj, ka korelācija starp diviem mainīgajiem ir kovariācija starp abiem mainīgajiem, dalot tos ar mainīgo lielumu standartnovirzes reizinājumu. Lai gan abi rādītāji atklāj, vai divi mainīgie ir pozitīvi vai apgriezti saistīti, korelācija sniedz papildu informāciju, nosakot pakāpi, kādā abi mainīgie mainās kopā. Korelācijai vienmēr būs mērījuma vērtība no -1 līdz 1, un tā pievieno stiprības vērtību tam, kā krājumi pārvietojas kopā.
Ja korelācija ir 1, tie pārvietojas perfekti kopā, un, ja korelācija ir -1, krājumi perfekti pārvietojas pretējos virzienos. Ja korelācija ir 0, tad abi krājumi pārvietojas nejaušos virzienos viens no otra. Īsāk sakot, kovariācija jums norāda, ka divi mainīgie mainās vienādi, bet korelācija atklāj, kā izmaiņas vienā mainīgajā ietekmē izmaiņas otrā.
Varat arī izmantot kovariāciju, lai atrastu vairāku akciju portfeļa standartnovirzi. Standarta novirze ir pieņemtais riska aprēķins, kas ir ārkārtīgi svarīgi, izvēloties krājumus. Lielākā daļa investoru vēlas izvēlēties akcijas, kas pārvietojas pretējos virzienos, jo risks būs mazāks, lai gan tie nodrošinās tādu pašu potenciālās atdeves summu.
Grunts līnija
Kovariācija ir parasts statistikas aprēķins, kas var parādīt, kā divi krājumi mēdz pārvietoties kopā. Tā kā mēs varam izmantot tikai vēsturisko atdevi, nekad nebūs pilnīgas pārliecības par nākotni. Arī kovarianci nevajadzētu izmantot atsevišķi. Tā vietā tas būtu jāizmanto kopā ar citiem aprēķiniem, piemēram, korelāciju vai standarta novirzi.
Investīciju kontu salīdzināšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju. Piegādātāja nosaukums AprakstsSaistītie raksti
Fundamentālā analīze
Ko tas nozīmē, ja korelācijas koeficients ir pozitīvs, negatīvs vai nulle?
Finanšu rādītāji
Biznesa analīzes regresijas pamati
Portfeļa pārvaldīšana
Kā kovariācija ietekmē portfeļa risku un atdevi?
Rīki fundamentālās analīzes veikšanai
Vai Apple akciju vērtība ir pārāk augsta vai nepietiekami novērtēta?
Finanšu analīze
Kā aprēķināt riska vērtību (VaR) programmā Excel
Finanšu rādītāji
Kā aprēķināt beta versiju programmā Excel
Partneru saitesSaistītie noteikumi
Korelācijas koeficienta definīcija Korelācijas koeficients ir statistisks rādītājs, kas aprēķina attiecības stiprumu starp divu mainīgo relatīvajām kustībām. vairāk Covariance Covariance ir virziena attiecības starp diviem aktīviem atdeves novērtējums. vairāk T-testa definīcija T-tests ir secinošās statistikas veids, ko izmanto, lai noteiktu, vai starp divām grupām ir būtiska atšķirība, kas dažās pazīmēs var būt saistīta. vairāk Izmantojot dispersijas vienādojuma variantu, dispersija ir skaitļa starpības mērīšana datu kopā. Investori izmanto dispersijas vienādojumu, lai novērtētu portfeļa aktīvu sadalījumu. vairāk Izpratne par lineārajām attiecībām Lineārā attiecība (vai lineārā saistība) ir statistikas termins, ko lieto, lai aprakstītu tieši proporcionālās attiecības starp mainīgo un konstanti. vairāk Vomma Vomma ir ātrums, kādā opcijas vega reaģēs uz nepastāvību tirgū. vairāk