반 편차 란 무엇입니까?
반 편차는 투자 수익에서 평균 이하의 변동을 측정하는 방법입니다.
반 편차는 위험한 투자에서 예상되는 최악의 성능을 나타냅니다.
반 편차는 표준 편차 또는 분산에 대한 대안 측정입니다. 그러나 이러한 측정 값과 달리 반 편차는 가격 변동이 마이너스 일뿐입니다. 따라서 반 편차는 투자의 하락 위험을 평가하는 데 가장 많이 사용됩니다.
반 편차 이해
투자시, 반 편차는 관측 된 평균 또는 목표 값에서 자산 가격의 분산을 측정하는 데 사용됩니다. 이러한 의미에서 분산이란 평균 가격과의 편차 범위를 의미합니다.
주요 테이크 아웃
- 반 편차는 자산의 위험 정도를 측정하기위한 표준 편차의 대안입니다. 반 편차는 자산 가격의 평균 이하의 음의 변동 만 측정합니다.이 측정 도구는 종종 위험한 투자를 평가하는 데 사용됩니다.
연습의 요점은 투자의 하락 위험의 심각성을 결정하는 것입니다. 그런 다음 자산의 반 편차 번호를 지수와 같은 벤치 마크 번호와 비교하여 다른 잠재적 투자보다 위험이 더 큰지 확인할 수 있습니다.
반 편차 공식은 다음과 같습니다.
의 반 편차 = n1 × rt <평균 ∑n (평균 − rt) 2 여기서: n = 평균 이하의 총 관측 수 = 관측 값
투자자의 전체 포트폴리오는 자산의 성과에 반 편차에 따라 평가 될 수 있습니다. 솔직히 말해서, 이것은 지수의 손실 또는 비슷한 것을 선택했을 때와 비교할 때 포트폴리오에서 예상 할 수있는 최악의 성능을 보여줍니다.
포트폴리오 이론에서 반 편차의 역사
반 편차는 투자자들이 위험한 포트폴리오를 관리 할 수 있도록 1950 년대에 도입되었습니다. 그것의 발전은 현대 포트폴리오 이론의 두 지도자에게 인정됩니다.
- Harry Markowitz는 모든 포트폴리오가 주어진 분산에 대해 예상 수익을 달성하거나 주어진 예상 수익에 대한 분산을 최소화하는 효율적인 프론티어를 계산하기 위해 포트폴리오 자산 자산의 분포 분포의 평균, 분산 및 공분산을 이용하는 방법을 보여주었습니다.. Markowitz의 설명에서, 부와 위험 변화에 대한 투자자의 민감도를 정의하는 유틸리티 함수는 통계 경계에서 적절한 포트폴리오를 선택하는 데 사용되며 AD Roy는 반 편차를 사용하여 위험과의 최적의 균형을 결정합니다. 반환. 그는 유틸리티 기능을 가진 인간의 위험에 대한 민감도를 모델링하는 것이 가능하다고 믿지 않았습니다. 대신, 그는 투자자들이 재난 수준 이하로 올 가능성이 가장 적은 투자를 원한다고 가정했다. 이 주장의 지혜를 이해하면서 Markowitz는 두 가지 매우 중요한 원칙을 깨달았습니다. 하락 위험은 모든 투자자와 관련이 있으며 수익 분배는 실제로 왜곡되거나 왜곡되지 않을 수 있습니다. 따라서 Markowitz는 반올림 분포의 하위 집합 만 고려하므로 반 변형 이라고하는 변동성 측정법을 사용하는 것이 좋습니다.
반 편차 대 반 분산
반 편차에서 n 은 전체 관측치 수로 설정됩니다. 반 분산에서 n 은 평균 미만의 수익의 하위 집합입니다. 그러나 이것이 반 분산의 올바른 수학적 정의 인 반면, 포트폴리오 최적화를 위해 반공 분산 행렬을 구성하기 위해 평균 이하 또는 MAR 미만의 시계열을 사용하는 경우이 결과는 의미가 없습니다.
