Covariance mengukur hubungan arah antara imbal hasil dua aset. Covariance positif berarti imbal hasil aset bergerak bersama, sedangkan Covariance negatif berarti keduanya bergerak berlawanan.
Covariance dihitung dengan menganalisis kejutan pada saat pengembalian (deviasi standar dari pengembalian yang diharapkan) atau mengalikan korelasi antara dua variabel acak dengan deviasi standar masing-masing variabel.
Memahami Covariance
Covariance mengevaluasi bagaimana nilai rata-rata dua variabel acak bergerak bersama. Contohnya, jika return saham A bergerak lebih tinggi setiap kali return saham B bergerak lebih tinggi, dan hubungan yang sama ditemukan saat return masing-masing saham menurun, maka saham-saham ini dikatakan memiliki Covariance positif. Di bidang keuangan, Covariance dihitung untuk membantu mendiversifikasi kepemilikan sekuritas.
Rumus untuk Covariance
Ketika seorang analis memiliki informasi harga dari saham atau reksa dana yang dipilih, Covariance dapat dihitung dengan rumus berikut:
Jenis-jenis Covariance
Persamaan Covariance digunakan untuk menentukan arah hubungan antara dua variabel – dengan kata lain, apakah keduanya cenderung bergerak ke arah yang sama atau berlawanan. Nilai Covariance positif atau negatif menentukan hubungan ini.
Covariance Positif
Covariance positif antara dua variabel menunjukkan bahwa variabel-variabel ini cenderung lebih tinggi atau lebih rendah pada waktu yang sama. Dengan kata lain, Covariance positif antara saham satu dan dua adalah di mana saham satu lebih tinggi dari rata-rata pada titik-titik yang sama di mana saham dua lebih tinggi dari rata-rata, dan sebaliknya. Jika dipetakan pada grafik dua dimensi, titik-titik data akan cenderung melandai ke atas.
Covariance Negatif
Ketika Covariance yang dihitung kurang dari negatif, ini menunjukkan bahwa kedua variabel memiliki hubungan terbalik. Dengan kata lain, nilai saham satu yang lebih rendah dari rata-rata cenderung dipasangkan dengan nilai saham dua yang lebih besar dari rata-rata, dan sebaliknya.
Aplikasi Covariance
Covariance memiliki aplikasi yang signifikan dalam keuangan dan teori portofolio modern. Contohnya, dalam model penetapan harga aset modal (CAPM), yang digunakan untuk menghitung imbal hasil yang diharapkan dari sebuah aset, Covariance antara sekuritas dan pasar digunakan dalam rumus salah satu variabel kunci model, beta. Dalam CAPM, beta mengukur volatilitas, atau risiko sistematis, sekuritas dibandingkan dengan pasar secara keseluruhan; ini adalah ukuran praktis yang mengacu pada Covariance untuk mengukur eksposur risiko investor secara spesifik terhadap satu sekuritas.
Sementara itu, teori portofolio menggunakan Covariance untuk mengurangi risiko keseluruhan portofolio secara statistik dengan melindungi dari volatilitas melalui diversifikasi berdasarkan Covariance.
Covariance vs Varians
Covariance terkait dengan varians, ukuran statistik untuk penyebaran titik-titik dalam kumpulan data. Baik varians maupun Covariance mengukur bagaimana titik-titik data terdistribusi di sekitar rata-rata yang dihitung. Namun, varians mengukur penyebaran data di sepanjang sumbu tunggal, sedangkan Covariance memeriksa hubungan arah antara dua variabel.
Dalam konteks keuangan, Covariance digunakan untuk memeriksa bagaimana kinerja investasi yang berbeda dalam kaitannya dengan satu sama lain. Covariance positif menunjukkan bahwa dua aset cenderung berkinerja baik pada saat yang sama, sementara Covariance negatif menunjukkan bahwa mereka cenderung bergerak ke arah yang berlawanan. Investor mungkin mencari investasi dengan Covariance negatif untuk membantu mereka mendiversifikasi kepemilikan mereka.
Covariance vs Korelasi
Covariance juga berbeda dengan korelasi, metrik statistik lain yang sering digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel. Covariance mengukur arah hubungan antara dua variabel, sedangkan korelasi mengukur kekuatan hubungan tersebut. Hal ini biasanya dinyatakan melalui koefisien korelasi, yang dapat berkisar dari -1 hingga +1.
Korelasi dianggap kuat jika koefisien korelasi memiliki nilai mendekati +1 (korelasi positif) atau -1 (korelasi negatif). Koefisien yang mendekati nol mengindikasikan bahwa hanya ada hubungan yang lemah antara dua variabel.
Kesimpulan
Covariance adalah metrik statistik penting untuk membandingkan hubungan antara beberapa variabel. Dalam berinvestasi, Covariance digunakan untuk mengidentifikasi aset yang dapat membantu mendiversifikasi portofolio.
