Ano ang Pagiging Covariance?
Ang mga patlang ng matematika at istatistika ay nag-aalok ng isang mahusay na maraming mga tool upang matulungan kaming suriin ang mga stock. Ang isa sa mga ito ay ang covariance, na kung saan ay isang istatistika ng panukalang kaugnayan sa pagitan ng dalawang presyo ng pag-aari. Maaaring ilapat ng isa ang konsepto ng covariance sa anumang bagay, ngunit narito ang mga variable ay mga presyo ng stock. Ang mga formula na kinakalkula ang covariance ay maaaring mahulaan kung paano maaaring gumanap ang dalawang stock sa bawat isa sa hinaharap. Inilapat sa mga makasaysayang presyo, ang covariance ay makakatulong na matukoy kung ang mga presyo ng stock ay may posibilidad na makisabay o laban sa bawat isa.
Gamit ang tool ng covariance, ang mga mamumuhunan ay maaaring kahit na pumili ng mga stock na umaakma sa bawat isa sa mga tuntunin ng paggalaw ng presyo. Makatutulong ito na mabawasan ang pangkalahatang panganib at dagdagan ang pangkalahatang potensyal na pagbabalik ng isang portfolio. Mahalagang maunawaan ang papel ng covariance kapag pumipili ng stock.
Covariance sa Pamamahala ng portfolio
Ang covariance na inilalapat sa isang portfolio ay maaaring makatulong na matukoy kung anong mga pag-aari na isasama sa portfolio. Sinusukat kung lumipat ang mga stock sa parehong direksyon (isang positibong covariance) o sa kabaligtaran ng mga direksyon (isang negatibong covariance). Kapag nagtatayo ng isang portfolio, pipiliin ng isang manager ng portfolio ang mga stock na gumagana nang maayos, na karaniwang nangangahulugang ang mga stock na ito ay hindi lilipat sa parehong direksyon.
Kinakalkula ang Covariance
Ang pagkalkula ng covariance ng stock ay nagsisimula sa paghahanap ng isang listahan ng mga nakaraang presyo o "mga makasaysayang presyo" habang tinawag sila sa karamihan ng mga pahina ng quote. Karaniwan, ginagamit mo ang presyo ng pagsasara para sa bawat araw upang mahanap ang pagbabalik. Upang simulan ang mga kalkulasyon, hanapin ang presyo ng pagsasara para sa parehong mga stock at bumuo ng isang listahan. Halimbawa:
| Pang-araw-araw na Pagbabalik para sa Dalawang Stocks Gamit ang Mga Closing Prices | ||
|---|---|---|
| Araw | Nagbabalik ang ABC | Nagbabalik si XYZ |
| 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% |
Susunod, kailangan nating kalkulahin ang average na pagbabalik para sa bawat stock:
- Para sa ABC, ito ay magiging (1.1 + 1.7 + 2.1 + 1.4 + 0.2) / 5 = 1.30.Para sa XYZ, magiging (3 + 4.2 + 4.9 + 4.1 + 2.5) / 5 = 3.74.Kaya, kinukuha natin ang pagkakaiba sa pagitan ng pagbabalik ng ABC at average na pagbabalik ng ABC at pinarami ito sa pamamagitan ng pagkakaiba sa pagitan ng pagbabalik ng XYZ at average na pagbabalik ng XYZ. Sa kabuuan, hinati namin ang resulta sa laki ng sample at ibawas ang isa. Kung ito ang buong populasyon, maaari mong hatiin ang laki ng populasyon.
Ito ay kinakatawan ng mga sumusunod na equation:
Covariance = (Halimbawang Laki) - 1∑ (ReturnABC - AverageABC) ∗ (ReturnXYZ - AverageXYZ)
Gamit ang aming halimbawa ng ABC at XYZ sa itaas, ang covariance ay kinakalkula bilang:
= + + +…
= + + + +
= 2.66 / (5 - 1)
= 0.665
Sa sitwasyong ito, gumagamit kami ng isang sample, kaya hinati namin ang laki ng sample (limang) minus one.
Ang covariance sa pagitan ng dalawang stock return ay 0.665. Dahil positibo ang bilang na ito, ang mga stock ay lumipat sa parehong direksyon. Sa madaling salita, kapag ang ABC ay may mataas na pagbabalik, ang XYZ ay nagkaroon din ng mataas na pagbabalik.
Covariance sa Microsoft Excel
Sa Excel, gumamit ka ng isa sa mga sumusunod na pag-andar upang mahanap ang covariance:
= COVARIANCE.S () para sa isang sample
o
= COVARIANCE.P () para sa isang populasyon
Kailangan mong i-set up ang dalawang listahan ng mga pagbabalik sa mga patayong haligi tulad ng sa Talahanayan 1. Pagkatapos, kapag sinenyasan, piliin ang bawat haligi. Sa Excel, ang bawat listahan ay tinawag na isang "array, " at ang dalawang mga arrays ay dapat na nasa loob ng mga bracket, na pinaghiwalay ng isang kuwit.
Kahulugan
Sa halimbawa, mayroong positibong covariance, kaya ang dalawang stock ay may posibilidad na magkasama. Kapag ang isang stock ay may isang mataas na pagbabalik, ang iba pang may posibilidad na magkaroon ng isang mataas na pagbabalik din. Kung ang resulta ay negatibo, kung gayon ang dalawang stock ay may posibilidad na magkasalungat na pagbalik - kapag ang isang positibong pagbabalik, ang iba ay may negatibong pagbabalik.
Gumagamit ng Covariance
Ang paghanap ng dalawang stock ay may isang mataas o mababang covariance ay maaaring hindi isang kapaki-pakinabang na sukatan sa sarili nitong. Maaaring sabihin ng covariance kung paano gumagalaw ang mga stock, ngunit upang matukoy ang lakas ng relasyon, kailangan nating tingnan ang kanilang ugnayan. Ang ugnayan ay dapat, samakatuwid, gagamitin kasabay ng covariance, at kinakatawan ng equation na ito:
Korelasyon = ρ = σX σY cov (X, Y) kung saan: cov (X, Y) = Pagkakaugnay sa pagitan ng X at YσX = Pamantayang paglihis ng XσY = Pamantayang paglihis ng Y
Ang equation sa itaas ay nagpapakita na ang ugnayan sa pagitan ng dalawang variable ay ang covariance sa pagitan ng parehong variable na nahahati sa produkto ng karaniwang paglihis ng mga variable. Habang ang parehong mga hakbang ay nagpapakita kung ang dalawang variable ay positibo o baligtad na nauugnay, ang ugnayan ay nagbibigay ng karagdagang impormasyon sa pamamagitan ng pagtukoy sa antas kung saan ang parehong mga variable ay gumagalaw nang sama-sama. Ang ugnayan ay palaging magkakaroon ng halaga ng pagsukat sa pagitan ng -1 at 1, at nagdaragdag ito ng isang halaga ng lakas sa kung paano gumagalaw ang mga stock.
Kung ang ugnayan ay 1, perpekto silang gumagalaw, at kung ang ugnayan ay -1, ang mga stock ay gumagalaw nang perpekto sa kabaligtaran ng mga direksyon. Kung ang ugnayan ay 0, kung gayon ang dalawang stock ay lumipat sa mga random na direksyon mula sa bawat isa. Sa madaling sabi, ang covariance ay nagsasabi sa iyo na ang dalawang variable ay nagbabago sa parehong paraan habang ang ugnayan ay nagpapakita kung paano ang pagbabago sa isang variable ay nakakaapekto sa isang pagbabago sa iba pa.
Maaari ka ring gumamit ng covariance upang mahanap ang karaniwang paglihis ng isang multi-stock portfolio. Ang karaniwang paglihis ay ang tinatanggap na pagkalkula para sa peligro, na napakahalaga kapag pumipili ng mga stock. Karamihan sa mga namumuhunan ay nais na pumili ng mga stock na lumilipat sa kabaligtaran ng mga direksyon dahil ang panganib ay bababa, kahit na bibigyan sila ng parehong halaga ng potensyal na pagbabalik.
Ang Bottom Line
Ang covariance ay isang pangkaraniwang pagkalkula ng istatistika na maaaring magpakita kung paano magkakasabay ang dalawang stock. Dahil maaari lamang nating gamitin ang makasaysayang pagbabalik, hindi kailanman magiging kumpletong katiyakan tungkol sa hinaharap. Gayundin, ang covariance ay hindi dapat gamitin sa sarili nitong. Sa halip, dapat itong gamitin kasabay ng iba pang mga kalkulasyon tulad ng ugnayan o karaniwang paglihis.
Paghambingin ang Mga Account sa Pamumuhunan × Ang mga alok na lilitaw sa talahanayan na ito ay mula sa mga pakikipagsosyo kung saan tumatanggap ng kabayaran ang Investopedia. Paglalarawan ng Pangalan ng TagabigayMga Kaugnay na Artikulo
Pangunahing Pagsusuri
Ano ang Kahulugan nito kung ang Pagwawasto ng Kaakibat ay Positibo, Negatibo, o Zero?
Pinansiyal na mga ratio
Mga Batayan sa Pagdurusa para sa Pagsusuri ng Negosyo
Pamamahala ng portfolio
Paano Naaapektuhan ng Covariance ang Panganib at Pagbabalik sa Portfolio?
Mga tool para sa Pangunahing Pagsusuri
Ang Apple's Stock Over Valued O Undervalued?
Pagsusuri sa Pinansyal
Paano Makalkula ang Halaga sa Panganib (VaR) sa Excel
Pinansiyal na mga ratio
Paano Kalkulahin ang Beta sa Excel
Mga Kasosyo sa LinkKaugnay na Mga Tuntunin
Kahulugan ng Pagwawasto ng Pagwawasto Ang koepisyent ng ugnayan ay isang panukat na istatistika na kinakalkula ang lakas ng ugnayan sa pagitan ng mga kamag-anak na paggalaw ng dalawang variable. higit pa Covariance Covariance ay isang pagsusuri ng direksyon na ugnayan sa pagitan ng mga pagbabalik ng dalawang mga pag-aari. higit pang Kahulugan ng T-Test Ang t-test ay isang uri ng inferential statistic na ginamit upang matukoy kung mayroong isang makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga paraan ng dalawang grupo, na maaaring nauugnay sa ilang mga tampok. higit pa Ang Paggamit ng Pagbabago ng Pagkakaiba-iba ng Pagkakaiba ay isang pagsukat ng pagkalat sa pagitan ng mga numero sa isang set ng data. Ginagamit ng mga namumuhunan ang variance equation upang suriin ang paglalaan ng asset ng isang portfolio. higit pang Pag-unawa sa Mga Pakikipag-ugnay sa Linya Ang isang magkakaugnay na ugnayan (o linear na asosasyon) ay isang term na istatistika na ginamit upang ilarawan ang direktang proporsyonal na relasyon sa pagitan ng isang variable at isang pare-pareho. mas Vomma Vomma ang rate kung saan ang vega ng isang pagpipilian ay magiging reaksyon sa pagkasumpungin sa merkado. higit pa