Variance vs. Covariance: un aperçu
La variance et la covariance sont des termes mathématiques fréquemment utilisés en statistique et en théorie des probabilités. La variance fait référence à la répartition d'un ensemble de données autour de sa valeur moyenne, tandis qu'une covariance fait référence à la mesure de la relation directionnelle entre deux variables aléatoires.
En plus de leur utilisation générale dans les statistiques, ces deux termes ont également une signification spécifique pour les investisseurs, se référant aux mesures prises en bourse et à la répartition des actifs, qui sont toutes deux mentionnées ci-dessous.
- En statistique, une variance est la dispersion d'un ensemble de données autour de sa valeur moyenne, tandis qu'une covariance est la mesure de la relation directionnelle entre deux variables aléatoires. La variance est utilisée par les experts financiers pour mesurer la volatilité d'un actif, tandis que la covariance décrit les rendements de deux investissements différents sur une période de temps par rapport à différentes variables.Les gestionnaires de portefeuille peuvent minimiser le risque dans le portefeuille d'un investisseur en achetant des investissements dont la covariance est négative un autre.
Variance
La variance est utilisée dans les statistiques pour décrire l'écart entre un ensemble de données à partir de sa valeur moyenne. Il est calculé en trouvant la moyenne pondérée par la probabilité des écarts au carré de la valeur attendue. Donc, plus la variance est grande, plus la distance entre les nombres dans l'ensemble et la moyenne est grande. Inversement, une variance plus petite signifie que les nombres dans l'ensemble sont plus proches de la moyenne.
Parallèlement à sa définition statistique, le terme variance peut également être utilisé dans un contexte financier. De nombreux experts boursiers et conseillers financiers utilisent la variance d'un titre pour mesurer sa volatilité. Être en mesure d'exprimer jusqu'où la valeur d'un titre donné peut s'éloigner de la moyenne en un seul chiffre est un indicateur très utile du degré de risque associé à un titre particulier. Un stock avec une variance plus élevée comporte généralement plus de risques et le potentiel de rendements supérieurs ou inférieurs, tandis qu'un stock avec une variance plus petite peut être moins risqué, ce qui signifie qu'il s'accompagnera de rendements moyens.
Covariance
Une covariance fait référence à la mesure de la façon dont deux variables aléatoires changeront lorsqu'elles seront comparées l'une à l'autre. Dans un contexte financier ou d'investissement, cependant, le terme covariance décrit les rendements de deux investissements différents sur une période de temps par rapport à différentes variables. Ces actifs sont généralement des titres négociables du portefeuille d'un investisseur, tels que des actions.
Une covariance positive signifie que les rendements des deux investissements ont tendance à augmenter ou à la baisse en même temps. Une covariance inverse ou négative, d'autre part, signifie que les rendements s'éloigneront les uns des autres. Donc, quand l'un se lève, l'autre tombe.
La covariance peut mesurer les mouvements de deux variables, mais elle n'indique pas le degré de déplacement de ces deux variables l'une par rapport à l'autre.
La covariance peut également être utilisée comme un outil pour diversifier le portefeuille d'un investisseur. Pour ce faire, un gestionnaire de portefeuille doit rechercher des investissements dont la covariance est négative. Cela signifie que lorsque le rendement d'un actif diminue, le rendement d'un autre actif (lié) augmente. L'achat d'actions avec une covariance négative est donc un excellent moyen de minimiser le risque dans un portefeuille. On peut s'attendre à ce que les pics et les creux extrêmes de la performance des actions s'annulent mutuellement, laissant un taux de rendement plus stable au fil des ans.
