協方差表示當一個變量發生變化時兩個變量之間的關係。如果一個變量的增加導致另一個變量的增加，則稱這兩個變量具有正協方差。一個變量的減少也會導致另一個變量的減少。兩個變量在變化時會一起向同一個方向移動。一個變量的減少導致另一個變量的相反變化被稱爲負協方差。這些變量是負相關的，並且總是朝不同的方向移動。當用正數表示協方差的大小時，協方差爲正。負數表示反比關係。在討論兩個經濟指標或術語之間的關係時，通常使用協方差的概念。例如，上市公司的市值通常與報告的收益呈正協方差。同樣，一種證券的價值可能會隨着另一種證券的上漲而上漲。現代投資組合理論（MPT）也使用協方差計算。
如果兩隻股票的股價具有正協方差，則它們在響應市場條件時都可能朝着相同的方向移動。可以在一段時間內跟蹤這兩種股票，並記錄每個時間段的回報率。確定兩個變量的協方差稱爲協方差分析。例如，對股票 A 和 B 進行協方差分析會記錄三天的回報率。股票 A 在第一天、第二天和第三天的回報率分別爲 1.8%、2.2% 和 0.8%。股票 B 的回報率爲 1.25%、1.9% 和 0.5%。兩隻股票在同一天上漲和下跌，因此它們具有正協方差。當繪製在 X/Y 軸上時，兩個變量之間的協方差在視覺上顯示，因爲兩個變量同時反映了相似的變化。協方差計算提供有關變量是否具有正或負關係的信息，但不能揭示連接的強度。每當數據集包含太多顯着不同的值時，協方差的大小可能會出現偏差。數據中的單個異常值可能會極大地改變計算並誇大或低估關係。協方差有助於經濟學家預測變量在發生變化時如何反應，但不能有效地預測每個變量的變化量。
協方差在 MPT 中經常使用。在建立有效的金融投資組合時，財務經理尋求能夠提供最佳回報和最小化風險的投資組合。風險/收益權衡概念表明，增加投資風險通常需要增加收益。這是投資者希望最小化風險和最大化回報的結果。當提供高風險貸款時，貸方必須通過收取更高的利率來保護投資。不同的資產類別、不同的公司和不同的借款人信用記錄都會導致不同的利率。協方差用於投資組合管理理論，以識別具有最佳回報率和風險水平的有效投資，以創建最佳投資組合。投資組合經理可能會定期修改計算以改善結果或跟蹤特定的回報率。