Cum se utilizează Covarianța în teoria portofoliului?
Covarianța este utilizată în teoria portofoliului pentru a determina ce active trebuie incluse în portofoliu. Covarianța este o măsură statistică a relației direcționale dintre două prețuri ale activelor. Teoria modernă a portofoliului utilizează această măsurare statistică pentru a reduce riscul general pentru un portofoliu. O covarianță pozitivă înseamnă că activele se deplasează în general în aceeași direcție. Covarianța negativă înseamnă că activele se mișcă în general în direcții opuse. Aici vom discuta despre modul în care covarianța este utilizată pentru a reduce riscul investițional și pentru a asigura diversificarea portofoliului.
Chei de luat masa
- Covarianța este un instrument statistic pe care îl folosesc investitorii pentru a măsura relația dintre mișcarea prețurilor a două active.
- O covarianță pozitivă înseamnă că prețurile activelor se deplasează în aceeași direcție generală.
- O covarianță negativă înseamnă că prețurile activelor se deplasează în direcții opuse.
- Investitorii care folosesc teoria modernă a portofoliului (MPT) caută să optimizeze randamentele prin includerea activelor în portofoliul lor care au o covarianță negativă.
- Covarianța îi ajută pe investitori să creeze un portofoliu care include un amestec de tipuri de active distincte, folosind astfel o strategie de diversificare pentru a reduce riscul.
Covarianța și teoria portofoliului modern (MPT)
Covarianța este o măsură importantă utilizată în teoria portofoliului modern (MPT). MPT încearcă să stabilească o frontieră eficientă pentru un mix de active dintr-un portofoliu. Frontiera eficientă urmărește să optimizeze randamentul maxim față de gradul de risc pentru activele combinate globale din portofoliu.
Scopul este de a alege active care au o abatere standard mai mică pentru portofoliul combinat, care este mai mică decât abaterea standard a activelor individuale. Acest lucru poate reduce volatilitatea portofoliului. Teoria modernă a portofoliului urmărește să creeze un amestec optim de active cu volatilitate mai mare și active cu volatilitate mai mică. Prin diversificarea activelor dintr-un portofoliu, investitorii pot reduce riscul și totuși permit un randament pozitiv.
Dr. Harry Markowitz a creat teoria portofoliului modern (MPT) în 1952 pentru a ajuta investitorii să își potrivească toleranța la risc cu așteptările lor de recompensă pentru a-și crea portofoliul ideal.
Covarianța negativă și construirea portofoliului
În construcția unui portofoliu, este important să se încerce reducerea riscului general prin includerea activelor care au o covarianță negativă între ele. Analiștii folosesc datele istorice ale prețurilor pentru a determina măsura covarianței între diferite stocuri. Aceasta presupune că aceeași relație statistică între prețurile activelor va continua în viitor, ceea ce nu este întotdeauna cazul. Prin includerea activelor care prezintă o covarianță negativă, riscul unui portofoliu este minimizat.
Formula Covarianței
Covarianța a două active este calculată printr-o formulă. Primul pas al formulei determină randamentul mediu zilnic pentru fiecare activ individual. Apoi, diferența dintre randamentul zilnic minus randamentul zilnic mediu este calculat pentru fiecare activ, iar aceste numere sunt înmulțite între ele. Ultimul pas este împărțirea produsului respectiv la numărul de perioade de tranzacționare, minus 1.
Covarianța poate fi utilizată pentru a maximiza diversificarea într-un portofoliu de active. Prin adăugarea activelor cu covarianță negativă la un portofoliu, riscul general este redus rapid. Covarianța oferă o măsurare statistică a riscului pentru un mix de active.
Dezavantaje ale covarianței
Utilizarea covarianței are dezavantaje. Covarianța nu poate măsura decât relația direcțională dintre două active. Nu poate arăta puterea relației dintre active.
Coeficientul de corelație este o mai bună măsură de acea putere. Un dezavantaj suplimentar al utilizării covarianței este că calculul este sensibil la randamentele cu volatilitate mai mare. Activele mai volatile includ randamente care sunt mai departe de medie. Aceste randamente periferice pot avea o influență nejustificată asupra calculului covarianței rezultat. Mișcările mari de preț într-o singură zi pot avea impact asupra covarianței, ceea ce duce la o estimare inexactă a măsurării.