Semivarianssin määritelmä

Mikä on semivarianssi?

Semivarianssi on datan mittaus, jota voidaan käyttää arvioimaan sijoitussalkun mahdollinen negatiivinen riski. Semivarianssi lasketaan mittaamalla kaikkien havaintojen hajonta, jotka jäävät tietojoukon keskiarvon tai tavoitearvon alapuolelle. Semivarianssi on keskiarvoa pienempien arvojen neliöpoikkeamien keskiarvo.

Semivarianssin kaava on

$\begin{matrix} Semivariance = \frac{1}{n} \times Σ_{R_{T} < Keskiverto}^{n} (Keskiverto - R_{T})^{2} \\ missä: \\ n = Havaintojen kokonaismäärä keskiarvon alapuolella \\ R_{T} = Havaittu arvo \end{matrix} \ aloita {yhdenmukaistettu} & \ teksti {Semivariance} = \ frac1n \ kertaa \ summa ^ n_ {r_t <\ teksti {keskimäärin}} ( teksti {keskiarvo} -r_t) ^ 2 \\ & \ textbf {missä:} \ & n = \ teksti {Havaintojen kokonaismäärä keskiarvon alapuolella} \ & r_t = \ teksti {Havaittu arvo} \ & \ teksti {Keskimääräinen} = \ teksti {Tietojoukon keskiarvo tai tavoitearvo} loppu { Tasaus}$ Semivariance = n1 rt

Mitä Semivariance kertoo sinulle?

Semivarianssi on samanlainen kuin varianssi, mutta siinä otetaan huomioon vain havainnot, jotka ovat keskiarvon alapuolella. Semivarianssi on hyödyllinen työkalu salkku- tai omaisuusanalyysissä, koska se tarjoaa mittarin negatiiviseen riskiin.

Vaikka keskihajonta ja varianssi tarjoavat volatiliteetin mittareita, semivarianssi tarkastelee vain omaisuuserän negatiivisia vaihteluita. Semivarianssia voidaan käyttää laskemaan keskimääräinen tappio, joka salkusta voi aiheutua, koska se neutraloi kaikki keskiarvon yläpuolella olevat arvot tai sijoittajan tavoitetuottoa suuremmat arvot.

Riskienhaltijoille sijoittajille optimaalisen salkunjaon määrittäminen minimoimalla puolivarianssi voisi vähentää todennäköisyyttä, että salkun arvo laskee merkittävästi.

Avainsanat

Semivarianssikaavaa voidaan käyttää mittaamaan salkun negatiivista riskiä. Semivarianssi ottaa huomioon vain havainnot, jotka ovat alle tietojoukon keskiarvon.

Sisällysluettelo:

Semivarianssin määritelmä

Mikä on semivarianssi?

Semivarianssin kaava on

Mitä Semivariance kertoo sinulle?

Avainsanat

Toimittajan valinta