La Variance :
En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une distribution de probabilité.
La variance est la différence entre la moyenne des carrés et le carré de la moyenne.
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La Covariance :
En théorie des probabilités et en statistique, la covariance entre deux variables aléatoires est un nombre permettant de quantifier leurs écarts conjoints par rapport à leurs espérances respectives.
Interpétration : Si une valeur de covariance, quel que soit par ailleurs son signe, positif ou négatif, est élevée, vous pourrez en que les deux éléments rapprochés sont fortement corrélés, que ce soit positivement ou négativement.
![\operatorname {Cov}(X,Y)\equiv \operatorname {E}[(X-\operatorname {E}[X])\,(Y-\operatorname {E}[Y])]](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e2bcb5b8b1cacb90025fc0b1a4577c43a649d0bd)
Bêta :
Le Bêta (β) est un coefficient de corrélation entre un un actif et le marché.
Il est utilisé comme mesure de volatilité.
- Si le bêta d’une action par rapport à son indice est supérieur à 1, alors la volatilité de cette action est généralement supérieure à son indice.
- Si le bêta est au contraire inférieur à 1, alors la volatilité de cette action est inférieure à son indice ou l’action est volatile mais peu corrélée au marché.
Le bêta représente finalement le risque non diversifiable d’un actif, autrement dit, son risque systématique (par opposition au risque idiosyncratique).
Exercice :
- Calculez la Variance, Covariance et Bêta pour les données suivantes.

