Portfelio variacija - apibrėžimas, formulė ir pavyzdys

Portfelio dispersija yra statistinė vertė, vertinanti portfelio grąžos sklaidos laipsnį. Tai yra svarbi šiuolaikinės investicijų teorijos samprata. Nors pats statistinis matas negali suteikti reikšmingų įžvalgų, mes galime apskaičiuoti standartinį nuokrypį. Standartinis nuokrypis. Statistikos požiūriu, duomenų rinkinio standartinis nuokrypis yra nuokrypių tarp portfelio stebėjimų verčių dydžio matas, naudojant portfelio dispersija.

Apskaičiuojant portfelio dispersiją atsižvelgiama ne tik į individualaus turto rizikingumą. Turto rūšys Įprastines turto rūšis sudaro trumpalaikis, ilgalaikis, fizinis, nematerialus, eksploatuojamas ir neveikiantis. Teisingai identifikuojant ir koreliaciją tarp kiekvienos portfelio turto poros. Taigi statistinė variacija analizuoja, kaip portfelio turtas linkęs judėti kartu. Bendroji portfelio diversifikavimo taisyklė Diversifikacija yra portfelio išteklių ar kapitalo paskirstymo įvairioms investicijoms būdas. Veiklos diversifikavimo tikslas yra sušvelninti nuostolius - turto, kurio tarpusavio koreliacija yra maža arba neigiama, pasirinkimas.

„Finance's Math for Corporate Finance“ kurse nagrinėjamos finansinės matematikos sąvokos, reikalingos finansiniam modeliavimui. Kas yra finansinis modeliavimas Finansinis modeliavimas atliekamas „Excel“, siekiant prognozuoti įmonės finansinę veiklą. Apžvalga, kas yra finansinis modeliavimas, kaip ir kodėl sukurti modelį.

Portfelio dispersijos formulė

Dviejų aktyvų portfelio dispersija apskaičiuojama pagal šią formulę:

Kur:

• w_i- i-ojo turto svoris
• σ_i2 - i-ojo turto dispersija
• Cov_1,2- 1 ir 2 turto kovariacija

Atkreipkite dėmesį, kad kovariacija ir koreliacija yra matematiškai susiję. Santykis išreiškiamas taip:

Kur:

• ρ_1,2 - 1 ir 2 turto koreliacija
• Cov_1,2- 1 ir 2 turto kovariacija
• σ₁- 1 turto standartinis nuokrypis
• σ₂- 2 turto standartinis nuokrypis

Žinodami kovariacijos ir koreliacijos ryšį, galime perrašyti portfelio dispersijos formulę taip:

Standartinį portfelio dispersijos nuokrypį galima apskaičiuoti kaip portfelio dispersijos kvadratinę šaknį:

Atkreipkite dėmesį, kad apskaičiuodami portfelio, kurį sudaro keli turtai, dispersiją, turėtumėte apskaičiuoti veiksnį 2w_iw_jCov_i.j.(arba 2w_iw_jρ_i,_j,σ_iσ_j) kiekvienai galimai portfelio turto porai.

Portfelio dispersijos pavyzdys

Fredas turi investicinį portfelį, kurį sudaro trys akcijos: A, B ir C akcijos. Atkreipkite dėmesį, kad Fredui priklauso tik viena kiekvienos akcijos dalis. Informacija apie kiekvieną akciją pateikiama toliau pateiktoje lentelėje:

Fredas nori įvertinti portfelio riziką naudodamas portfelio dispersiją ir portfelio standartinį nuokrypį.

Pirmiausia, jis turi nustatyti kiekvieno portfelio akcijų svorį. Tai galima padaryti padalijus bendrą kiekvienos akcijos vertę iš bendros portfelio vertės.

Be to, jis turi žinoti koreliaciją tarp kiekvienos akcijų poros. Jo skaičiavimai rodo šias sąsajas:

Tuomet portfelio dispersiją galima apskaičiuoti taip:

Susiję skaitymai

Finansai siūlo finansinio modeliavimo ir vertinimo analitikui (FMVA) ™ FMVA® atestaciją. Prisijunkite prie 350 600 ir daugiau studentų, dirbančių tokiose įmonėse kaip „Amazon“, J. P. Morganas ir „Ferrari“ sertifikavimo programa tiems, kurie nori pakelti savo karjerą į kitą lygį. Norint toliau mokytis ir tobulėti karjeroje, bus naudingi šie finansų ištekliai:

• Finansinio modeliavimo kursai
• Koreliacija Koreliacija Koreliacija yra statistinis santykio tarp dviejų kintamųjų matas. Ši priemonė geriausiai naudojama kintamuosiuose, kurie rodo linijinį tarpusavio ryšį. Duomenų tinkamumą galima vizualiai pavaizduoti išsklaidytoje schemoje.
• Neigiama koreliacija Neigiama koreliacija Neigiama koreliacija yra santykis tarp dviejų kintamųjų, judančių priešinga kryptimi. Kitaip tariant, kai kintamasis A didėja, kintamasis B mažėja. Neigiama koreliacija taip pat žinoma kaip atvirkštinė koreliacija. Žr. Pavyzdžius, diagramas ir
• Regresijos analizė Regresijos analizė Regresijos analizė yra statistinių metodų rinkinys, naudojamas sąryšiui tarp priklausomo kintamojo ir vieno ar daugiau nepriklausomų kintamųjų įvertinti. Jis gali būti naudojamas vertinant santykio tarp kintamųjų stiprumą ir modeliuojant būsimą jų santykį.