La covarianza es una medida estadística de cómo se mueven dos activos en relación uno con el otro. Proporciona diversificación y reduce la volatilidad general de una cartera. Una covarianza positiva indica que dos activos se mueven en tándem, mientras que una covarianza negativa indica que dos activos se mueven en direcciones opuestas.

¿Qué es la covarianza y por qué es importante en la construcción de una cartera?

En la construcción de una cartera, es importante intentar reducir el riesgo y la volatilidad general mientras se busca una tasa de rendimiento positiva. Los analistas utilizan datos de precios históricos para determinar qué activos incluir en una cartera. Al incluir activos que muestran una covarianza negativa, la volatilidad general de una cartera se verá reducida.

La covarianza de dos activos particulares se calcula mediante una fórmula que incluye los rendimientos de los activos históricos como variables independientes y dependientes, así como la media histórica de cada precio de activo individual durante un número similar de períodos de negociación para cada activo. La fórmula toma el rendimiento diario menos el rendimiento medio para cada activo, multiplicado entre sí, y luego dividido por el número de períodos de negociación para los marcos temporales respectivos medidos.

¿Cómo se utiliza la covarianza como herramienta de diversificación?

La covarianza puede maximizar la diversificación en una cartera de activos. Agregar activos con una covarianza negativa a una cartera reduce el riesgo general. Al principio, este riesgo disminuye rápidamente; a medida que se agregan activos adicionales, disminuye lentamente. El riesgo diversificable no se puede reducir significativamente más allá de incluir 25 acciones diferentes en una cartera. Sin embargo, incluir más activos con covarianza negativa significa que el riesgo disminuye más rápidamente.

Aunque la covarianza puede mostrar la dirección entre dos activos, no se puede utilizar para calcular la fuerza de la relación entre los precios. Determinar el coeficiente de correlación entre los activos es una mejor manera de medir la fuerza de la relación.

Otro inconveniente en el uso de la covarianza es que la medición puede estar sesgada por la presencia de valores atípicos en los datos subyacentes. Por lo tanto, los grandes movimientos de precios en un solo período pueden sesgar la volatilidad general de la serie de precios y proporcionar una medición estadística poco confiable de la naturaleza de la dirección entre los activos.

¿Cómo incorpora la Teoría Moderna de Carteras la covarianza?

La teoría moderna de carteras (MPT) utiliza la covarianza como un elemento importante en la construcción de carteras. MPT asume que los inversores son aversos al riesgo pero aún buscan el mejor rendimiento posible. Por lo tanto, MPT intenta determinar una frontera eficiente para una combinación de activos en una cartera, es decir, un punto óptimo en el cual la relación entre el riesgo y el rendimiento sea más beneficiosa. La frontera eficiente calcula el rendimiento máximo para una cartera frente a la cantidad de riesgo para la combinación de los activos subyacentes. El objetivo es crear un grupo de activos con una desviación estándar general inferior a la de los valores individuales.

El uso adecuado de la covarianza en la construcción de carteras proporciona una forma eficiente de combinar activos con diferentes niveles de volatilidad para maximizar el rendimiento y reducir el impacto de grandes fluctuaciones de precios. Diversificando los activos en una cartera, los inversores pueden reducir el riesgo mientras obtienen rendimientos en sus inversiones.