Варијација портфеља је статистичка вредност која процењује степен дисперзије приноса портфеља. То је важан концепт у савременој теорији улагања. Иако статистичка мера сама по себи можда не даје значајне увиде, можемо израчунати стандардно одступање Стандардно одступање Са становишта статистике, стандардно одступање скупа података је мера величине одступања између вредности запажања садржаних у портфолију користећи варијанса портфеља.
Израчун варијансе портфеља узима у обзир не само ризичност појединачне имовине Врсте имовине Уобичајене врсте имовине укључују текућу, дуготрајну, физичку, нематеријалну, оперативну и ванпословну. Тачно идентификовање, али такође и корелација између сваког пара имовине у портфељу. Дакле, статистичка варијанса анализира како се средства унутар портфеља теже кретати заједно. Опште правило диверзификације портфеља Диверзификација Диверзификација је техника алокације портфељних ресурса или капитала различитим инвестицијама. Циљ диверзификације је ублажавање губитака одабиром имовине са ниском или негативном међусобном повезаношћу.
Курс „Финансова математика за корпоративне финансије“ истражује концепте финансијске математике потребне за финансијско моделирање. Шта је финансијско моделирање Финансијско моделирање се врши у програму Екцел како би се предвиделе финансијске перформансе компаније. Преглед шта је финансијско моделирање, како и зашто градити модел.
Формула за варијацију портфеља
Одступање за портфељ који се састоји од две имовине израчунава се помоћу следеће формуле:
Где:
- ви- тежина и-тог средства
- σи2 - варијанса и-тог средства
- Цов1,2- коваријанција између имовине 1 и 2
Имајте на уму да су коваријанција и корелација математички повезане. Веза се изражава на следећи начин:
Где:
- ρ1,2 - корелација између имовине 1 и 2
- Цов1,2- коваријанција између имовине 1 и 2
- σ1- стандардна девијација имовине 1
- σ2- стандардна девијација имовине 2
Познавајући везу између коваријанције и корелације, формулу за варијансу портфеља можемо преписати на следећи начин:
Стандардна девијација варијансе портфеља може се израчунати као квадратни корен варијансе портфеља:
Имајте на уму да за израчунавање варијансе за портфељ који се састоји од више средстава треба да израчунате фактор 2вивјЦови.ј(или 2вивјρи,ј,σиσј) за сваки могући пар средстава у портфељу.
Пример варијанте портфеља
Фред има инвестициони портфељ који се састоји од три акције: акције А, акције Б и акције Ц. Имајте на уму да Фред поседује само једну акцију сваке акције. Подаци о свакој акцији дати су у доњој табели:
Фред жели да процени ризик портфеља користећи варијансу портфеља и стандардну девијацију портфеља.
Прво мора да одреди тежине сваке акције у портфељу. То се може постићи дељењем укупне вредности сваке акције укупном вредношћу портфеља.
Поред тога, он мора да зна корелацију између сваког пара акција. Његови прорачуни показују следеће корелације:
Тада се варијанса портфеља може израчунати на следећи начин:
Сродна читања
Финанце нуди Финансијско моделирање и вредновање аналитичара (ФМВА) ™ ФМВА® сертификат Придружите се 350.600+ ученика који раде у компанијама попут Амазона, ЈП Моргана и Феррари сертификационог програма за оне који желе да своју каријеру подигну на виши ниво. Да бисте наставили учити и напредовати у каријери, следећи финансијски извори ће вам бити од помоћи:
- Курсеви финансијског моделирања
- Корелација Корелација Корелација је статистичко мерило односа две променљиве. Мера се најбоље користи у променљивим које показују линеарни међусобни однос. Уклапање података може се визуелно представити у табели.
- Негативна корелација Негативна корелација Негативна корелација је однос између две променљиве које се крећу у супротним смеровима. Другим речима, када се променљива А повећава, променљива Б се смањује. Негативна корелација је такође позната и као инверзна корелација. Погледајте примере, графиконе и
- Регресијска анализа Регресијска анализа Регресијска анализа је скуп статистичких метода који се користе за процену односа између зависне променљиве и једне или више независних променљивих. Може се користити за процену снаге односа између променљивих и за моделирање будућег односа између њих.
