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La covariance indique la relation de deux variables lorsqu'une variable change. Si une augmentation d'une variable entraîne une augmentation de l'autre variable, on dit que les deux variables ont une covariance positive. Les diminutions d'une variable provoquent aussi une diminution dans l'autre. Les deux variables se déplacent ensemble dans le même sens lorsqu'elles changent. Les diminutions d'une variable entraînant le changement opposé dans l'autre variable sont appelées covariance négative. Ces variables sont inversement liées et se déplacent toujours dans des directions différentes. Lorsqu'un nombre positif est utilisé pour indiquer la magnitude de la covariance, la covariance est positive. Un nombre négatif représente une relation inverse. Le concept de covariance est couramment utilisé pour discuter des relations entre deux indicateurs ou termes économiques. Par exemple, les valeurs de marché des sociétés cotées en bourse ont généralement une covariance positive avec les bénéfices déclarés. De même, la valeur d'un titre peut augmenter quand un autre augmente. Les calculs de covariance sont également utilisés dans la théorie moderne du portefeuille (MPT).

Si deux actions ont des prix d'actions avec une covariance positive, elles vont toutes deux évoluer dans la même direction lorsqu'elles répondent aux conditions du marché. Les deux stocks peuvent être suivis sur une période de temps avec le taux de rendement pour chaque période de temps enregistrée. La détermination de la covariance de deux variables est appelée analyse de covariance. Par exemple, effectuer une analyse de covariance des stocks A et B enregistre des taux de rendement pendant trois jours. Stock A a des rendements de 1. 8%, 2. 2% et 0. 8% les jours un, deux et trois respectivement. Le titre B rapporte 1. 25%, 1.9% et 0.5%. Les deux stocks ont augmenté et diminué les mêmes jours, de sorte qu'ils ont une covariance positive. Lorsqu'elle est représentée graphiquement sur un axe X / Y, la covariance entre deux variables s'affiche visuellement car les deux variables reflètent des modifications similaires en même temps. Les calculs de covariance indiquent si les variables ont une relation positive ou négative mais ne peuvent pas révéler la force de la connexion. L'ampleur de la covariance peut être faussée chaque fois que l'ensemble de données contient trop de valeurs significativement différentes. Une seule valeur aberrante dans les données peut considérablement modifier le calcul et surestimer ou sous-estimer la relation. La covariance aide les économistes à prédire comment les variables réagissent lorsque des changements surviennent, mais ne peut prédire avec autant d'efficacité dans quelle mesure chaque variable change.

La covariance est fréquemment utilisée dans MPT. Lors de la création de portefeuilles financiers efficaces, les gestionnaires financiers recherchent des combinaisons d'investissements qui offrent un rendement optimal et minimisent les risques. Le concept de compromis risque / rendement démontre que l'augmentation des risques liés à l'investissement nécessite souvent une augmentation des rendements.Ceci est le résultat de la volonté des investisseurs de minimiser les risques et de maximiser les rendements. Lorsque des prêts à haut risque sont offerts, le prêteur doit protéger l'investissement en imposant des taux plus élevés. Différentes catégories d'actifs, différentes sociétés et différents antécédents de crédit des emprunteurs entraînent des taux différents. Covariance est utilisé dans la théorie de gestion de portefeuille pour identifier les investissements efficaces avec les meilleurs taux de rendement et les niveaux de risque pour créer les meilleurs portefeuilles possibles. Sur une base régulière, le gestionnaire de portefeuille peut modifier le calcul pour améliorer les résultats ou suivre un taux de rendement particulier.