شبه الانحراف

ما هو نصف الانحراف؟

شبه الانحراف هو طريقة لقياس التقلبات الأقل من المتوسط في عوائد الاستثمار.

سيكشف نصف الانحراف عن أسوأ أداء يمكن توقعه من استثمار محفوف بالمخاطر.

شبه الانحراف هو قياس بديل للانحراف المعياري أو التباين. ومع ذلك ، على عكس تلك المقاييس ، فإن شبه الانحراف ينظر فقط إلى تقلبات الأسعار السلبية. وبالتالي ، غالبًا ما يتم استخدام شبه الانحراف لتقييم مخاطر الجانب السلبي للاستثمار.

فهم شبه الانحراف

في الاستثمار ، يتم استخدام نصف الانحراف لقياس تشتت سعر الأصل من متوسط أو قيمة مستهدفة ملحوظة. في هذا المعنى ، يعني التشتت مدى الاختلاف عن السعر المتوسط.

الهدف من التمرين هو تحديد شدة مخاطر الجانب السلبي للاستثمار. يمكن بعد ذلك مقارنة رقم نصف الانحراف للأصل برقم مرجعي ، مثل مؤشر ، لمعرفة ما إذا كان أكثر أو أقل خطورة من الاستثمارات المحتملة الأخرى.

صيغة شبه الانحراف هي:

$start & amp؛ text { شبه انحراف} \ = \ \ sqrt {\ frac {1} \ \ مرات \ \ sum ^ n_ {r_t \ & lt؛ \ \ text } (\ text \ - \ r_t) ^ 2} \ & amp؛ \ textbf \ & amp؛ n \ = \ \ text {العدد الإجمالي للملاحظات أسفل المتوسط} \ & amp؛ r_t \ = \ \ text {القيمة الملحوظة} \ & amp؛ \ text \ = \ text {القيمة المتوسطة أو الهدف لمجموعة البيانات} \ end </ تعليق توضيحي>$

H742v3215l-4 4-4 4c-.667.7 -2 1.5-4 2.5s-4.167 1.833-6.5 2.5-5.5 1-9.5 1

h-12l-28-84c-16.667-52-96.667 -294.333-240-727l-212 -643-85170

ج-4-3.333-8.333-7.667-13-13l-13-13l77-155 77-156c66 199.333 139419.667

219661 l218 661zM702 80H400000v40H742z '/> حيث: n = إجمالي عدد الملاحظات دون المتوسط r t = القيمة المرصودة متوسط = المتوسط أو القيمة المستهدفة لمجموعة بيانات

يمكن تقييم محفظة المستثمر بالكامل وفقًا لشبه الانحراف في أداء أصوله. بصراحة ، سيُظهر هذا أسوأ أداء يمكن توقعه من المحفظة ، مقارنة بالخسائر في مؤشر أو أي شيء يتم تحديده.

تاريخ شبه الانحراف في نظرية المحفظة

تم تقديم شبه الانحراف في الخمسينيات من القرن الماضي لمساعدة المستثمرين على إدارة المحافظ المحفوفة بالمخاطر. يرجع الفضل في تطويرها إلى رائدين في نظرية المحفظة الحديثة.

أظهر Harry Markowitz كيفية استغلال المتوسطات والتباينات والتغايرات لتوزيعات عوائد أصول المحفظة من أجل حساب حد فعال تحقق فيه كل محفظة العائد المتوقع لتباين معين أو تقلل التباين مقابل توقع معين. إرجاع. في تفسير Markowitz ، تُستخدم وظيفة المنفعة ، التي تحدد حساسية المستثمر لتغيير الثروة والمخاطر ، لاختيار محفظة مناسبة على الحدود الإحصائية.
في غضون ذلك ، استخدم AD Roy شبه الانحراف لتحديد المقايضة المثلى للمخاطرة للعودة. لم يكن يعتقد أنه من المجدي وضع نموذج للحساسية تجاه المخاطر التي يتعرض لها الإنسان بوظيفة المنفعة. وبدلاً من ذلك ، افترض أن المستثمرين سيرغبون في الاستثمار بأقل احتمالية للوصول إلى ما دون مستوى الكارثة. من خلال فهم حكمة هذا الادعاء ، أدرك ماركويتز مبدأين مهمين للغاية: مخاطر الجانب السلبي ذات صلة بأي مستثمر ، وقد تكون توزيعات العائد منحرفة ، أو غير موزعة بشكل متماثل ، في الممارسة العملية. على هذا النحو ، أوصى ماركويتز باستخدام مقياس التباين ، والذي أسماه شبه التباين ، لأنه يأخذ في الاعتبار مجموعة فرعية فقط من توزيع العائد.

يسلط الضوء

تُستخدم أداة القياس هذه غالبًا لتقييم الاستثمارات المحفوفة بالمخاطر.
يعتبر شبه الانحراف بديلاً للانحراف المعياري لقياس درجة مخاطر الأصول.
يقيس شبه الانحراف التقلبات الأقل من المتوسط أو السلبية في سعر الأصل.