Како израчунати варијансу за управљање ризиком

Преглед садржаја:

Anonim

Варијанца је широко кориштена метрика за одређивање ризика. Инвеститори израчунавају варијанцу очекиваног приноса како би одредили релативни ризик различитих инвестиционих сценарија. Менаџери пројеката израчунавају варијанцу да би утврдили да ли је пројекат изнад буџета или касни. Постоје три најчешће прихваћена начина израчунавања варијанце.

Варијација на основу историјских података

Израчунајте просек скупа података тако што ћете поделити збир података на број тачака података. У овом примеру постоје три тачке података: н1, н2 и н3:

авг = (н1 + н2 + н3) / (3)

Израчунајте разлику између сваке тачке података и просека скупа података:

дифф 1 = (н1 - авг) дифф 2 = (н2 - просек) дифф 3 = (н3 - просек)

Закачите сваку разлику и саберите квадратичне разлике:

(н1 - авг) ^ 2 + (н2 - авг) ^ 2 + (н3 - авг) ^ 2

Поделите збир квадрата разлика бројем података у сету минус 1:

(н1 - авг) ^ 2 + (н2 - авг) ^ 2 + (н3 - авг) ^ 2 / (3-1)

Варијација на основу варијансе-коваријансе

Користите Екцел-ову функцију коваријанце да бисте израчунали коваријансу.

Израчунајте ризик који се јавља 5% времена множењем стандардне девијације за 1,65.

Израчунајте ризик који се јавља 5% времена множењем стандардне девијације за 1,65.

Израчунајте ризик који се јавља 1% времена множењем стандардне девијације са 2.33.

Варијанца на основу Монте Царло методе

Изаберите статистичку дистрибуцију да бисте приближили факторе који утичу на ваш скуп података. На пример, ако израчунавате варијанцу ризика предложеног инвестиционог сценарија, изаберите дистрибуцију која одговара посматраном учинку претходних инвестиција.

Користите компјутерски програм за генерисање између 1.000 и 10.000 насумичних бројева из статистичке дистрибуције коју сте изабрали.

Графичите генерисане податке као функцију вероватноће и израчунајте варијанцу добијене дистрибуције.

Савети

  • На располагању су компјутерски програми који помажу у израчунавању варијансе, коваријанце и Монте Царло симулација.

Упозорење

Увек упоредите израчунату статистику са стварним подацима када је то могуће како бисте избегли прецењивање или потцењивање варијанце.