분산이란?
분산은 특정 변수에 대해 예상되는 값의 분포 크기를 나타내는 통계 용어입니다. 범위, 분산 및 표준 편차와 같은 여러 가지 통계로 분산을 측정 할 수 있습니다. 금융 및 투자에서 분산은 일반적으로 투자에 대한 가능한 수익 범위를 의미하지만 특정 보안 또는 투자 포트폴리오에 내재 된 위험을 측정하는 데 사용될 수도 있습니다. 종종 특정 유가 증권 또는 투자 포트폴리오와 관련된 불확실성의 정도, 위험의 척도로 해석됩니다.
주요 테이크 아웃
- 분산은 과거 변동성 또는 수익률을 기반으로 한 투자의 잠재적 인 결과 범위를 의미하며, 분산은 알파와 베타를 사용하여 측정 할 수 있으며, 벤치 마크 지수와 비교하여 각각 위험 조정 수익률과 수익률을 측정합니다. 투자가 더 위험하고 그 반대도 마찬가지입니다.
분산 이해
투자자들은 투자 할 수있는 수천 개의 유가 증권과 투자 할 곳을 선택할 때 고려해야 할 많은 요소를 가지고 있습니다. 고려 사항 목록에서 한 가지 높은 요소는 투자의 위험 프로파일입니다. 분산은 관점을 제공하는 많은 통계적 측정 중 하나입니다. 대부분의 유가 증권에는 인터넷에서 쉽게 찾을 수있는 팩트 시트 또는 안내서가 있으며 이러한 통계 중 일부를 열거 한 ETF 또는 뮤추얼 펀드의 이름으로 제공됩니다. Morningstar 및 유사한 주식 등급 회사에서 개별 주식을 찾을 수 있습니다.
자산에 대한 수익의 분산은 자산 보유와 관련된 변동성과 위험을 보여줍니다. 자산에 대한 변동이 많을수록 더 위험하거나 변동이 심합니다. 예를 들어, 특정 연도의 과거 수익률이 + 10 % ~ -10 % 범위 인 자산은 과거 수익률이 + 3 % ~ -3 % 범위 인 자산보다 수익률이 더 널리 분산되어 있기 때문에 변동성이 더 큽니다.
주요 위험 측정 통계 (베타)는 특정 벤치 마크 또는 시장 지수, 가장 자주 미국 S & P 500 지수에 대한 유가 증권의 수익 분산을 측정합니다. 베타 측정 값 1.0은 벤치 마크와 함께 투자가 이동했음을 나타냅니다. 1.0보다 큰 베타는 보안이 시장 전체를 능가 할 가능성이 높다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, 베타 1.3의 주식은 시장보다 1.3 배 더 높은 수익을 기대할 수 있습니다 (예: 시장 10 % 상승, 베타 1.3 1.3 상승) 13 %). 그러나 1.3 베타 버전의 보안 기능이 시장에 출시 될 경우 시장을 능가 할 것이라는 보장은 없습니다. 반대로 시장이 하락하면 보안도 시장보다 하락할 가능성이 높다는 것이다.
1.0 미만의 베타는 전체 시장에 비해 수익률이 덜 분산되어 있음을 나타냅니다. 예를 들어, 베타 0.87의 증권은 전체 시장을 뒤쫓을 것입니다. 예를 들어, 시장이 10 % 상승하면 베타가 낮은 투자는 8.7 % 만 증가 할 것으로 예상됩니다.
알파는 포트폴리오의 위험 조정 수익, 즉 지수 또는 베타에 비해 투자 수익이 얼마나 많거나 적은지를 측정하는 통계입니다. 베타보다 높은 수익은 일반적으로 포트폴리오 관리자 또는 모델의 성공으로 인한 긍정적 인 알파를 나타냅니다. 음의 알파는 포트폴리오 관리자가 베타 또는 시장에서 더 큰 성공을 거두지 못했음을 나타냅니다.
