Módulo 03 -Reengenharia

Como o resultado da covariância é negativo (– 0,004875), isto quer dizer que há uma relação inversa entre os retornos dos títulos x e y. Se o resultado da covariância fosse positivo, poder-se-ia dizer que havia uma relação direta entre os retornos dos títulos x e y. E, se não houvesse relação entre eles, a covariância seria nula.

Corr (x, y) = ρ_xy = Cov (x, y) / (desvio-padrão de x multiplicado pelo desvio-padrão de y).

Exemplo:

Suponhamos que os desvios-padrão dos títulos x e y sejam respectivamente, 0,2586 e 0,1150, então, a correlação entre os títulos x e y será:

Corr (x, y) = – 0,004875/(0,2586x0,1150) = – 0,1639

Neste caso, a correlação é negativa, ou seja, os títulos x e y são correlacionados negativamente. Quando o retorno de x aumenta, o retorno de y cai. Quando o retorno de x cai, o retorno de y aumenta.

Se a correlação fosse positiva, os títulos x e y seriam correlacionados positivamente; e se fosse igual a zero, não seriam correlacionados.

A correlação está sempre entre +1 e – 1.

O termo correlação é normalmente utilizado como uma ferramenta que mede a dependência (aderência) existente entre duas variáveis. Em tempos de globalização, em que os mercados estão bastante arbitrados e a informação está disponível simultaneamente para todo o mundo, entender a correlação entre os ativos e os mercados passa a ser de fundamental importância.

A correlação entre mercados de países diferentes tem dois lados. O mercado financeiro e de capitais brasileiros é ajudado quando os mercados financeiros mundiais estão otimistas, atraindo fluxos de capitais estrangeiros. Por outro lado, é atrapalhado quando saem os fluxos de capitais estrangeiros por razões de desconfiança dos resultados financeiros dos mercados emergentes. A correlação existente entre os mercados é bastante variável.

O conceito de correlação pode ser observado entre empresas de um mesmo setor, por setores entre si e até entre determinadas ações e índices, setores ou ações de outros países. Tudo depende do momento e do interesse, das expectativas e dos receios dos agentes.