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जब एक चर परिवर्तन होता है तो सहवर्ती दो चर के संबंध को इंगित करता है। यदि अन्य चर में वृद्धि में एक चर परिणाम में वृद्धि हुई है, तो दोनों चर को सकारात्मक संप्रभुता कहा जाता है। एक वैरिएबल में कमी से दूसरे में कमी भी हो सकती है। दोनों चर उसी दिशा में एक साथ चलते हैं जब वे बदलते हैं। एक चर में घटाता है जिसके परिणामस्वरूप अन्य चर में विपरीत परिवर्तन को नकारात्मक संप्रदाय कहा जाता है। ये वैरिएबल व्युत्क्रम से संबंधित हैं और हमेशा अलग-अलग दिशाओं में चलते हैं। जब एक सकारात्मक संख्या का उपयोग सहानुभूति के आकार को इंगित करने के लिए किया जाता है, तो सहकारिता सकारात्मक होती है। एक ऋणात्मक संख्या एक व्युत्क्रम संबंध दर्शाती है सहानुभूति की अवधारणा आमतौर पर दो आर्थिक संकेतकों या शर्तों के बीच संबंधों पर चर्चा करते समय उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, सार्वजनिक रूप से कारोबार वाले कंपनियों के बाजार मूल्यों की आम तौर पर रिपोर्ट की गई कमाई के साथ सकारात्मक सह-संबंध है। इसी तरह, जब एक और उगता है तो एक सुरक्षा का मूल्य बढ़ सकता है। आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत (एमपीटी) में सहकारिता गणना का भी उपयोग किया जाता है।

अगर दो शेयरों में सकारात्मक सहारे के साथ शेयर की कीमतें होती हैं, तो वे बाजार की स्थितियों पर प्रतिक्रिया देते समय दोनों ही दिशा में आगे बढ़ने की संभावना रखते हैं। दोनों स्टॉक को समय-समय पर रिकॉर्ड किया जा सकता है जो कि रिकॉर्ड की गई प्रत्येक अवधि के लिए वापसी की दर से हो सकता है दो चर के संप्रभुता को निर्धारित करने के लिए कोवेरिअस विश्लेषण कहा जाता है। उदाहरण के लिए, स्टॉक्स ए और बी के रिकॉर्ड के एक सह-विश्लेषण का विश्लेषण तीन दिनों के लिए वापसी की दरों। स्टॉक ए में 1.8%, 2. 2% और 0. 8% का रिटर्न दिया गया है। दिन एक, दो और तीन क्रमशः। स्टॉक बी रिटर्न 1. 25%, 1. 9% और 0. 5%। दोनों शेयरों में वृद्धि हुई और उसी दिन कम हो गई, इसलिए उनके पास सकारात्मक सह-संबंध है। जब एक्स / वाई अक्ष पर गहराया जाता है, तो दो चर के बीच संवेदना को नेत्रहीन रूप से प्रदर्शित किया जाता है क्योंकि दोनों ही चर एक ही समय में समान परिवर्तन दर्पण करते हैं। सहकारिता गणनाएं जानकारी देती हैं कि चर का सकारात्मक या नकारात्मक रिश्ता है या नहीं, लेकिन कनेक्शन की ताकत को प्रकट नहीं किया जा सकता है। जब भी डेटा सेट में बहुत अधिक अलग-अलग मान होते हैं, सह-संवेदना की भयावहता क्षीण हो सकती है। डेटा में एक एकल आउटएयर नाटकीय रूप से गणना और ओवरस्टेट बदल सकता है या रिश्ते को कम कर सकता है। सहकारिता में मदद करता है अर्थशास्त्रियों का अनुमान है कि जब परिवर्तन होते हैं तो चर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, लेकिन प्रभावी रूप से प्रत्येक चर परिवर्तनों का अनुमान नहीं लगा सकते।

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एमपीवी में सहवर्ती अक्सर प्रयोग किया जाता है कुशल वित्तीय पोर्टफोलियो का निर्माण करते समय, वित्तीय प्रबंधक निवेश को मिलते हैं जो इष्टतम रिटर्न प्रदान करते हैं और जोखिम को कम करते हैं। जोखिम / रिटर्न ट्रेडऑफ अवधारणा दर्शाता है कि निवेश में बढ़ते जोखिम में रिटर्न में वृद्धि की आवश्यकता होती है।यह जोखिमों को कम करने और रिटर्न बढ़ाने के लिए निवेशकों की इच्छा का एक परिणाम है। जब उच्च जोखिम वाले ऋण की पेशकश की जाती है, तो ऋणदाता को उच्च दर से चार्ज करके निवेश की रक्षा करनी चाहिए। विभिन्न परिसंपत्ति वर्ग, विभिन्न कंपनियों और विभिन्न उधारकर्ता क्रेडिट इतिहास सभी अलग दरों को शीघ्रता कोवेरिअंस का इस्तेमाल पोर्टफोलियो प्रबंधन सिद्धांत में किया जाता है ताकि सबसे अच्छा संभव पोर्टफोलियो बनाने के लिए रिटर्न और जोखिम स्तर की सर्वोत्तम दरों के साथ कुशल निवेश की पहचान हो सके। नियमित आधार पर, गणना को पोर्टफोलियो प्रबंधक द्वारा संशोधित किया जा सकता है ताकि परिणामों में सुधार किया जा सके या रिटर्न के एक विशेष दर को ट्रैक किया जा सके।