नकारात्मक विचलन

नकारात्मक विचलन क्या है?

डाउनसाइड विचलन डाउनसाइड जोखिम का एक उपाय है जो न्यूनतम सीमा या न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (एमएआर) से नीचे आने वाले रिटर्न पर केंद्रित है। इसका उपयोग सॉर्टिनो अनुपात की गणना में किया जाता है,. जो जोखिम-समायोजित रिटर्न का एक उपाय है। सॉर्टिनो अनुपात शार्प अनुपात की तरह है,. सिवाय इसके कि यह मानक विचलन को नकारात्मक विचलन से बदल देता है।

नकारात्मक पहलू को समझना

मानक विचलन,. निवेश जोखिम का सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला उपाय, कुछ सीमाएं हैं। उदाहरण के लिए, यह औसत से सभी विचलनों को - चाहे सकारात्मक या नकारात्मक - समान मानता है। हालांकि, निवेशक आमतौर पर केवल नकारात्मक आश्चर्य से ही परेशान होते हैं। डाउनसाइड विचलन पूरी तरह से नकारात्मक जोखिम पर ध्यान केंद्रित करके इस मुद्दे को हल करता है। हालांकि, नुकसान को देखने का एकमात्र तरीका नकारात्मक विचलन नहीं है। अधिकतम गिरावट ( एमडीडी ) नकारात्मक पक्ष के जोखिम को मापने का एक और तरीका है।

मानक विचलन पर नकारात्मक विचलन का एक अतिरिक्त लाभ यह है कि नीचे की ओर विचलन को विशिष्ट उद्देश्यों के अनुरूप भी बनाया जा सकता है। यह न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न के विभिन्न स्तरों के साथ विभिन्न निवेशकों के जोखिम प्रोफाइल को फिट करने के लिए बदल सकता है ।

सॉर्टिनो और शार्प अनुपात निवेशकों को अस्थिरता के विभिन्न स्तरों के साथ निवेश की तुलना करने में सक्षम बनाता है, या सॉर्टिनो अनुपात के मामले में, नकारात्मक जोखिम। दोनों अनुपात अतिरिक्त रिटर्न को देखते हैं,. जोखिम मुक्त दर से ऊपर की वापसी की राशि। अल्पकालिक ट्रेजरी प्रतिभूतियां अक्सर जोखिम मुक्त दर का प्रतिनिधित्व करती हैं।

मान लीजिए कि दो निवेशों में समान अपेक्षित प्रतिफल है, मान लीजिए 10%। हालांकि, एक का नकारात्मक विचलन 9% है, और दूसरे में 5% का नकारात्मक विचलन है। कौन सा निवेश बेहतर है? सॉर्टिनो अनुपात कहता है कि दूसरा बेहतर है, और यह अंतर को मापता है।

नकारात्मक विचलन की गणना

डाउनसाइड विचलन की गणना करने का पहला कदम न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (एमएआर) चुनना है। लोकप्रिय विकल्पों में शून्य और वर्ष के लिए जोखिम मुक्त टी-बिल दर शामिल है। हम यहाँ केवल सरलता के लिए एक का उपयोग करेंगे।

दूसरे, हम प्रत्येक रिटर्न से MAR घटाते हैं।

TTT

तीसरा चरण सभी ऋणात्मक संख्याओं को अलग करना है, इस स्थिति में, -3, -12, और -4। फिर, हम 9, 144 और 16 प्राप्त करने के लिए ऋणात्मक संख्याओं का वर्ग करते हैं। अगला कदम वर्गों का योग करना है, जो हमें इस मामले में 169 देता है। उसके बाद, हम इसे प्रेक्षणों की संख्या से विभाजित करते हैं, हमारे उदाहरण में 9, लगभग 18.78 प्राप्त करने के लिए। अंत में, हम नकारात्मक विचलन प्राप्त करने के लिए उस संख्या का वर्गमूल लेते हैं, जो इस मामले में लगभग 4.33% है।

क्या नकारात्मक विचलन आपको बता सकता है

नकारात्मक विचलन आपको एक बेहतर विचार देता है कि अकेले मानक विचलन की तुलना में निवेश कितना खो सकता है। मानक विचलन ऊपर और नीचे की अस्थिरता को मापता है, जो एक सीमित तस्वीर प्रस्तुत करता है। समान मानक विचलन वाले दो निवेशों में अलग-अलग नकारात्मक विचलन होने की संभावना है।

डाउनसाइड विचलन आपको यह भी बता सकता है कि उच्च मानक विचलन वाला "जोखिम भरा" निवेश जितना दिखता है उससे कहीं अधिक सुरक्षित है। एक निवेश पर विचार करें जो 40% आधे समय का भुगतान करता है और फिर भी कम सफल वर्षों में 20% का भुगतान करता है। इस तरह के निवेश में एक की तुलना में बहुत अधिक मानक विचलन होगा जो हर साल केवल 5% का भुगतान करता है। हालांकि, कुछ लोग कहेंगे कि हर साल 5% भुगतान करना वास्तव में सुरक्षित था। इन दोनों निवेशों में न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (MAR) के रूप में 5% का उपयोग करके शून्य से नीचे की ओर विचलन होगा। यह बताता है कि वे दोनों पूरी तरह से सुरक्षित निवेश हैं।

नकारात्मक विचलन की सीमाएं

डाउनसाइड विचलन उल्टा क्षमता के बारे में कोई जानकारी नहीं देता है, इसलिए यह एक अधूरी तस्वीर प्रदान करता है। पिछले उदाहरण में, हमने सीखा है कि 40% प्राप्त करने की 50% संभावना और 20% प्राप्त करने की 50% संभावना वाले निवेश में 5% प्राप्त करने के समान ही नकारात्मक विचलन था यदि हम न्यूनतम स्वीकार्य के रूप में 5% का उपयोग करते हैं वापसी (मार्च)। हालांकि, पहले निवेश में बहुत अधिक वृद्धि की संभावना है। वास्तव में, यह बेहतर प्रदर्शन करने की गारंटी है, एकमात्र सवाल यह है कि कितना।

##हाइलाइट

• नकारात्मक विचलन आपको एक बेहतर विचार देता है कि अकेले मानक विचलन की तुलना में निवेश कितना खो सकता है।

• डाउनसाइड विचलन डाउनसाइड जोखिम का एक उपाय है जो न्यूनतम सीमा या न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (MAR) से नीचे आने वाले रिटर्न पर केंद्रित है।

• डाउनसाइड विचलन उल्टा क्षमता के बारे में कोई जानकारी नहीं देता है, इसलिए यह एक अधूरी तस्वीर प्रदान करता है।