Коэффициент вариации (CV) является статистической мерой разброса точек данных в рядах данных вокруг среднего значения. Коэффициент вариации представляет собой отношение стандартного отклонения к среднему, и это полезная статистика для сравнения степени вариации от одного ряда данных к другому, даже если средние значения резко отличаются друг от друга.
Коэффициент вариации показывает степень изменчивость данных в выборке по отношению к среднему населению. В финансах коэффициент вариации позволяет инвесторам определить, насколько волатильность или риск предполагается по сравнению с ожидаемой отдачей от инвестиций. В идеале формула коэффициента вариации должна приводить к более низкому соотношению среднеквадратичное отклонение означает возврат, что означает лучший компромисс между риском и доходностью. Обратите внимание, что если ожидаемый доход в знаменателе отрицателен или равен нулю, коэффициент вариации может вводить в заблуждение.
Коэффициент вариации полезен при использовании соотношения риск / вознаграждение для выбора инвестиций. Например, инвестор, не склонный к риску, может рассмотреть активы с исторически низкой степенью летучесть и высокая степень доходности по отношению к общему рынку или его отрасли. И наоборот, инвесторы, стремящиеся к риску, могут инвестировать в активы с исторически высокой степенью волатильности.
В то время как чаще всего используется для анализа дисперсии вокруг среднего, квартиль, квинтиль или децил CV могут также использоваться, например, для понимания отклонения от медианы или 10-го процентиля.
Формула или расчет коэффициента вариации могут использоваться для определения отклонения между исторической средней ценой и текущей ценовой характеристикой акции, товара или облигации.
- Коэффициент вариации (CV) является статистической мерой разброса точек данных в рядах данных вокруг среднего значения.
- В финансах коэффициент вариации позволяет инвесторам определить, насколько волатильность или риск предполагается по сравнению с ожидаемой отдачей от инвестиций.
- Чем ниже отношение стандартного отклонения к средней доходности, тем лучше компромисс между риском и доходностью.
Ниже приведена формула для расчета коэффициента вариации:
CV = σμ где: σ = стандартное отклонение μ = среднее begin {выровненное} & text {CV} = frac { sigma} { mu} & textbf {где:} & sigma = text {стандартное отклонение} & mu = text {mean} end {выровненный} CV = μσ, где: σ = стандартное отклонение μ = среднее
Обратите внимание, что если ожидаемая доходность в знаменателе формулы коэффициента вариации отрицательна или равна нулю, результат может быть обманчивым.
Формула коэффициента вариации может быть выполнена в Excel, сначала используя функцию стандартного отклонения для набора данных. Затем рассчитайте среднее значение, используя предоставленную функцию Excel. Поскольку коэффициент вариации – это стандартное отклонение, деленное на среднее значение, разделите ячейку, содержащую стандартное отклонение, на ячейку, содержащую среднее значение.
Например, рассмотрим не склонного к риску инвестора, который хочет инвестировать в биржевой фонд (ETF) , которая является корзиной ценных бумаг, которая отслеживает широкий индекс рынка. Инвестор выбирает SPDR S & P 500 ETF, Invesco QQQ ETF и iShares Russell 2000 ETF. Затем он анализирует доходности и волатильность ETF за последние 15 лет и предполагает, что ETFs могут иметь аналогичную доходность с их долгосрочными средними значениями.
В целях иллюстрации, следующая 15-летняя историческая информация используется для решения инвестора:
- SPDR S & P 500 ETF имеет среднегодовую доходность 5,47% и стандартное отклонение 14,68%. Коэффициент вариации SPDR S & P 500 ETF составляет 2,68.
- Invesco QQQ ETF имеет среднегодовую доходность 6,88% и стандартное отклонение 21,31%. Коэффициент вариации QQQ составляет 3,09.
- iShares Russell 2000 ETF имеет среднегодовую доходность 7,16% и стандартное отклонение 19,46%. Коэффициент вариации IWM составляет 2,72.
Исходя из приблизительных показателей, инвестор может инвестировать либо в ETF SPDR S & P 500, либо в ETF iShares Russell 2000, поскольку соотношения риск / вознаграждение сравнительно одинаковы и указывают на лучший компромисс между риском и доходностью, чем в ETF Invesco QQQ.
