Calculer covariance empirique

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Dans les statistiques dont vous avez besoin covariance empirique dans certains endroits. Mais qu'est-ce que la taille du tout et comment peut-il être calculé? Dans le monde financier, la covariance par exemple, joue un rôle important.

Interpréter et calculer covariance empirique

La covariance empirique détermine la relation linéaire entre deux variables aléatoires. Très important cette taille dans le financement, car, à l'interprétation de certains comportements de part entre eux et la compilation utile résultant d'un portefeuille.

  • Pour déterminer la covariance empirique, vous devez d'abord un échantillon. Cela pourrait être, par exemple, le taux moyen de deux actions sur un jour de négociation et sur une certaine période de temps. Maintenant, déterminer la moyenne arithmétique de xi et yi. Il est xa = 1 / n Σxibzw. Ya = 1 / n Σyi.
  • La covariance empirique Maintenant vous obtenez si vous multipliez les écarts de l'individu valeurs mesurées xi et yi de chaque moyenne arithmétique, résumer puis, et puis diviser par n-1. Le résultat est la covariance empirique Donc sxy2 = 1 / Σ *.
  • Vous pouvez maintenant interpréter cela comme suit: adopté certaines valeurs de votre échantillon xiweichen fortement à ce qui précède, ils seront fortement positive pour ces valeurs de i. Maintenant, jetez un oeil à les valeurs yi. Si ceux-ci sont également très faible sur ce qui précède, il est également fortement positive et donc le produit ont aussi fortement positive. Les sommant de maintenant, alors la somme est bien sûr fortement positive.
  • Ainsi, vous pouvez dire que les variables aléatoires X et Y se comportent de façon similaire, la covariance empirique est positif. Le plus fort de cette relation entre X et Y, plus grande est la covariance.
  • Inversement, également, que la covariance est fortement négative lorsque les variables aléatoires comportent dans des directions opposées. Un covariance de 0 est atteinte lorsque aucune corrélation entre X et Y peut être déterminée. Il peut être ici, par exemple, pour de nombreuses valeurs de x i et y i refuse fermement vers le haut, pour de nombreuses valeurs différentes de i mais xi Bien dévie yisich vers le haut mais se comporte complètement différent.

Applications de la covariance empirique

La covariance empirique est très important pour la compilation d'un portefeuille d'actions et d'autres titres.

  • Familiarisez-vous le cas simple de deux stocks différents claires. Comme un exercice, vous pouvez utiliser la covariance de deux parts oui fois calculé en prenant vu plus d'un mois, les taux journaliers des deux stocks et déterminer la covariance.
  • Vous pouvez toujours investir dans deux parts comportement presque identique sur le marché. Mais cela a un sens? Tant que les prix augmentent, vous continuez à en bénéficier énormément. Mais une crise se produit sur, puis deux stocks diminuent fortement dans le sous-sol et il ya même la menace de perte totale. Donc, vous avez un risque élevé.
  • Il est préférable si vous choisissez vos titres afin de développer les cours différent, donc vous avez une covariance négative. Grâce à cet effet de diversification, vous pouvez réduire le risque, puisque l'autre part sert de tampon en cas de perte d'une action. Ainsi, une covariance négative réduit le risque!
  • Cette considération va maintenant vous emmener sur une gamme d'options de placement. Mélanger cet effet possible de placements sûrs, les stocks présentant un risque élevé et les stocks conservatrices, de sorte que vous pouvez réduire le risque de nouvelles et d'obtenir la combinaison optimale de risque et de rendement ainsi.

Il est donc avantageux de choisir soigneusement ses titres afin d'être un autre résultat de la prochaine crise comme un vainqueur.

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