Varianza vs. Covarianza: ¿Cuál es la diferencia?

La varianza y la covarianza son términos matemáticos utilizados con frecuencia en estadística y teoría de la probabilidad. La varianza se refiere a la extensión de un conjunto de datos alrededor de su valor medio, mientras que una covarianza se refiere a la medida de la relación direccional entre dos variables aleatorias.

Además de su uso general en estadísticas, ambos términos tienen significados específicos para los inversores también, en referencia a las mediciones tomadas en el mercado de valores y la asignación de activos, las cuales se mencionan a continuación.

Diferencia

La variación se utiliza en estadísticas para describir la propagación entre un conjunto de datos a partir de su valor medio. Se calcula al encontrar el promedio ponderado de probabilidad de las desviaciones al cuadrado del valor esperado. Entonces, cuanto mayor es la varianza, mayor es la distancia entre los números del conjunto y la media. Por el contrario, una varianza menor significa que los números en el conjunto están más cerca de la media.

Junto con su definición estadística, el término varianza también se puede utilizar en un contexto financiero. Muchos expertos en acciones y asesores financieros utilizan la variación de una acción para medir su volatilidad. Ser capaz de expresar qué tan lejos puede viajar el valor de una acción dada de la media en un solo número es un indicador muy útil de cuánto riesgo conlleva una acción en particular. Una acción con una varianza más alta generalmente conlleva un mayor riesgo y la posibilidad de obtener rendimientos más altos o más bajos, mientras que una acción con una varianza más pequeña puede ser menos riesgosa, lo que significa que vendrá con una rentabilidad promedio.

Covarianza

Una covarianza se refiere a la medida de cómo cambiarán dos variables aleatorias cuando se comparen entre sí. Sin embargo, en un contexto financiero o de inversión, el término covarianza describe los rendimientos de dos inversiones diferentes durante un período de tiempo en comparación con diferentes variables. Estos activos suelen ser valores negociables en la cartera de un inversor, como las acciones.

Una covarianza positiva significa que los rendimientos de ambas inversiones tienden a subir o bajar de valor al mismo tiempo. Una covarianza inversa o negativa, por otro lado, significa que los retornos se alejarán uno del otro. Entonces, cuando uno sube, el otro cae.

La covarianza puede medir los movimientos de dos variables, pero no indica el grado en que esas dos variables se mueven entre sí.

La covarianza también puede usarse como una herramienta para diversificar la cartera de un inversor. Para hacerlo, un administrador de cartera debe buscar inversiones que tengan una covarianza negativa entre sí. Eso significa que cuando el rendimiento de un activo cae, el rendimiento de otro activo (relacionado) aumenta. Por lo tanto, comprar acciones con una covarianza negativa es una excelente manera de minimizar el riesgo en una cartera. Se puede esperar que los picos y valles extremos del desempeño de las acciones se cancelen mutuamente, dejando una tasa de rendimiento más estable a lo largo de los años.

• En estadística, una varianza es la extensión de un conjunto de datos alrededor de su valor medio, mientras que una covarianza es la medida de la relación direccional entre dos variables aleatorias.
• Los expertos financieros utilizan la variación para medir la volatilidad de un activo, mientras que la covarianza describe los rendimientos de dos inversiones diferentes durante un período de tiempo en comparación con diferentes variables.
• Los gestores de cartera pueden minimizar el riesgo en la cartera de un inversor comprando inversiones que tienen una covarianza negativa entre sí.