A kovariancia két változó kapcsolatát jelzi, amikor egy változó megváltozik. Ha az egyik változó növekedése a másik változó növekedését eredményezi, akkor mindkét változó pozitív kovarianciával rendelkezik. Az egyik változó csökkenése a másik csökkenését is okozza. Mindkét változó ugyanabban az irányban mozog, amikor változnak. Az egyik változó csökkenését, amely a másik változó ellentétes változását eredményezi, negatív kovarianciának nevezzük. Ezek a változók fordítva vannak összekapcsolva, és mindig különböző irányokba mozognak. Ha pozitív számot használunk a kovariancia nagyságának jelzésére, akkor a kovariancia pozitív. A negatív szám inverz kapcsolatot mutat. A kovariancia fogalmát általában használják két gazdasági mutató vagy kifejezés közötti kapcsolat megvitatásakor. Például a nyilvánosan forgalmazott társaságok piaci értéke általában pozitív kovarianciát mutat a bejelentett jövedelemmel. Hasonlóképpen az egyik értékpapír értéke emelkedhet, amikor egy másik érték emelkedik. A kovariancia számításokat a modern portfólióelméletben (MPT) is alkalmazzák.
Ha két részvény pozitív kovarianciájú részvényárakkal rendelkezik, akkor valószínűleg mindkettő azonos irányba mozog, amikor reagálnak a piaci feltételekre. Mindkét készletet egy adott időszakon keresztül nyomon lehet követni, az egyes rögzített időszakok hozamarányával. Két változó kovarianciájának meghatározását kovarianciaanalízisnek hívjuk. Például az A és B készlet kovariancia-elemzésének elvégzése három napra rögzíti a megtérülési rátákat. Az A állomány hozamai 1, 8%, 2, 2% és 0, 8% az első, a második és a harmadik napon. A B részvény 1, 25%, 1, 9% és 0, 5% hozamot eredményez. Mindkét készlet növekedett és csökkent ugyanazon a napon, tehát pozitív kovarianciájuk van. Az X / Y tengelyen ábrázolva a két változó közötti kovariancia vizuálisan jelenik meg, mivel mindkét változó hasonló változásokat tükröz egyszerre. A kovariancia számítások információt nyújtanak arról, hogy a változók pozitív vagy negatív kapcsolatban vannak-e, de nem tudják feltárni a kapcsolat erősségét. A kovariancia nagysága torzulhat, ha az adatkészlet túl sok jelentősen eltérő értéket tartalmaz. Az adatok egyetlen kivezetése drasztikusan megváltoztathatja a számítást, és túlbecsülheti vagy alulbecsüli a kapcsolatot. A kovariancia segít a közgazdászoknak megjósolni, hogy a változók hogyan reagálnak a változások bekövetkeztére, de nem tudják olyan hatékonyan megjósolni, hogy az egyes változók mennyire változnak.
A kovarianciát gyakran használják az MPT-ben. A hatékony pénzügyi portfóliók kialakításakor a pénzügyi vezetők olyan befektetési keverékeket keresnek, amelyek optimális hozamot biztosítanak és minimalizálják a kockázatokat. A kockázat / hozam kompromisszum koncepciója azt mutatja, hogy a befektetések növekvő kockázata gyakran növeli a hozamot. Ennek eredménye a befektetők azon vágyának eredménye, hogy minimalizálják a kockázatokat és maximalizálják a hozamot. Magas kockázatú hitelek esetén a hitelezőnek meg kell védenie a befektetést magasabb kamatlábak felszámításával. Különböző eszközosztályok, különböző társaságok és különböző hitelfelvevői történetek mind eltérő kamatlábakat igényelnek. A kovarianciát a portfóliókezelés elméletében használják a hatékony befektetések azonosítására a legjobb hozammal és a kockázati szintekkel a lehető legjobb portfóliók létrehozása érdekében. Rendszeresen a portfóliókezelő módosíthatja a számítást az eredmények javítása vagy egy adott megtérülési ráta nyomon követése érdekében.
