반 분산 정의

반 분산이란 무엇입니까?

반 분산은 투자 포트폴리오의 잠재적 다운 사이드 위험을 추정하는 데 사용할 수있는 데이터 측정입니다. 반 분산은 데이터 집합의 평균 또는 목표 값 아래로 떨어지는 모든 관측치의 분산을 측정하여 계산됩니다. 반 분산은 평균보다 작은 값의 제곱 편차 평균입니다.

반 분산 공식은

의 $\begin{matrix} 반 분산 = \frac{1}{엔} \times \sum_{{아르 자형}_{티} < 평균}^{엔} (평균 - {아르 자형}_{티})^{2} \\ 어디: \\ 엔 = 평균 미만의 총 관측치 수 \\ {아르 자형}_{티} = 관찰 값 \end{matrix} \ begin {aligned} & \ text {Semivariance} = \ frac1n \ times \ sum ^ n_ {r_t <\ text {Average}} ( text {Average} -r_t) ^ 2 \\ & \ textbf {where:} \ & n = \ text {평균 미만의 총 관측치 수} \ & r_t = \ text {관측 된 값} \ & \ text {Average} = \ text {데이터 세트의 평균 또는 목표 값} end { 정렬}$ 반 분산 = n1 × rt

반 분산은 무엇을 알려줍니까?

반 분산은 분산과 유사하지만 평균보다 낮은 관측치 만 고려합니다. 반 분산은 다운 사이드 위험에 대한 척도를 제공하므로 포트폴리오 또는 자산 분석에 유용한 도구입니다.

표준 편차와 분산은 변동성의 척도를 제공하지만 반 분산은 자산의 마이너스 변동 만 살펴 봅니다. 반 분산은 포트폴리오가 평균보다 높거나 투자자의 목표 수익을 초과하는 모든 값을 중화하기 때문에 포트폴리오에서 발생할 수있는 평균 손실을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

위험 회피 투자자의 경우 반 분산을 최소화하여 최적의 포트폴리오 할당을 결정하면 포트폴리오 가치가 크게 하락할 가능성이 줄어 듭니다.

주요 테이크 아웃

반 분산 공식은 포트폴리오의 단점 위험을 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 반 분산은 데이터 세트의 평균보다 낮은 관측치 만 고려합니다.

차례:

반 분산이란 무엇입니까?

반 분산 공식은

반 분산은 무엇을 알려줍니까?

주요 테이크 아웃

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