Standardni odklon je matematična meritev povprečne variance. Je pomembna značilnost v statistiki, ekonomiji, računovodstvu in financah. Za dani niz podatkov standardni odmik meri, kako so razporejene številke od povprečne vrednosti. Standardni odklon je mogoče izračunati tako, da vzamemo kvadratni koren variance, ki je sam povprečje kvadratnih razlik srednje.
Ko gre za naložbe v vzajemne sklade ali hedge sklade, analitiki pričakujejo standardno odstopanje bolj kot katero koli drugo merjenje tveganja. Analitiki lahko s standardnim odstopanjem letne donosnosti portfelja bolje izmerijo skladnost, s katero ustvarjajo donose. Vzajemni skladi z dolgimi rezultati doslednih donosov prikazujejo nizek standardni odklon. Vendar pa bodo skladi, usmerjeni v rast ali trge, ki nastajajo na trgu, verjetno večjo nestanovitnost in višji standardni odklon. Zato tudi tvegajo več.
Doslednost standardnega odklona
Eden od razlogov za široko priljubljenost meritev standardnega odklona je njihova doslednost. Ne samo en standardni odklon od povprečja predstavlja isto stvar, ne glede na to, ali govorite o bruto domačem proizvodu (BDP), pridelku pridelka ali višini psov, vedno se izračuna v istih enotah kot nabor podatkov. Nikoli vam ni treba razlagati dodatne merske enote, ki izhaja iz formule.
Recimo, da vzajemni sklad v petih letih doseže naslednje letne donosnosti: 4 odstotke, 6 odstotkov, 8, 5 odstotka, 2 odstotka in 4 odstotke. Srednja vrednost oziroma povprečna vrednost znaša 4, 9 odstotka. Standardni odklon znaša 2, 46 odstotka, kar pomeni, da je vsaka posamezna letna vrednost v povprečju oddaljena 2, 46 odstotka. Vsaka vrednost je izražena v odstotkih in zdaj je relativno nestanovitnost lažje primerjati med podobnimi vzajemnimi skladi.
Zaradi svojih doslednih matematičnih lastnosti se 68 odstotkov vrednosti v katerem koli nizu podatkov nahaja v enem standardnem odstopanju od povprečne vrednosti, 95 odstotkov pa v dveh standardnih odstopanjih od srednje vrednosti. Lahko pa z 95-odstotno gotovostjo ocenite, da letni donosi ne presegajo razpona, ustvarjenega v dveh standardnih odstopanjih od povprečne vrednosti.
Bollingerjevi pasovi
Pri vlaganju se standardna odstopanja večinoma uporabljajo pod krinko Bollingerjevih pasov. Skupine Bollinger, ki jih je razvil John Bollinger v osemdesetih, so niz vrstic, ki lahko pomagajo prepoznati trende v določeni varnosti. V središču je eksponentno drsno povprečje (EMA), ki odraža povprečno ceno varščine v določenem časovnem okviru. Na obeh straneh te vrstice so pasovi nastavljeni od enega do treh standardnih odklonov od povprečja. Ti zunanji pasovi nihajo z drsnim povprečjem glede na spreminjajoče se cenovne akcije.
Poleg številnih drugih uporabnih aplikacij se Bollinger pasovi uporabljajo kot pokazatelj nestanovitnosti trga. Ko je varnost doživela obdobje velike nestanovitnosti, so pasovi precej široki. Ko se hlapnost zmanjšuje, se pasovi zožijo in se objemajo bližje EMA. Tudi na najbolj razporejenih grafikonih se občasno pojavijo kratki viri nestanovitnosti, na primer po poročilih o zaslužku ali izdajah izdelkov. Na teh lestvicah običajno ozki Bollingerjevi pasovi nenadoma izpuhtijo, da sprejmejo trn aktivnosti. Ko se stvari spet uredijo, se pasovi zožijo. Ker so številne naložbene tehnike odvisne od spreminjajočih se trendov, je lahko na prvi pogled prepoznavanje zelo nestabilnih zalog še posebej koristno orodje.
Drugi podatki, ki jih je treba upoštevati
Čeprav je pomembno, standardnih odstopanj ne bi smeli jemati kot končno merjenje vrednosti posamezne naložbe ali portfelja. Na primer, vzajemni sklad, ki vsako leto vrne med 5 in 7 odstotki, ima nižji standardni odklon od konkurenčnega sklada, ki vsako leto vrne med 6 in 16 odstotkov, vendar je očitno slabša izbira, če so vse ostale stvari enake.
Pomembno je opozoriti, da standardni odklon prikazuje le razpršitev letnih donosov za vzajemni sklad, kar pa ne pomeni nujno, da bo ta meritev v prihodnosti usklajena. Gospodarski dejavniki, kot so spremembe obrestnih mer, lahko vedno vplivajo na uspešnost vzajemnega sklada. Pri oceni tveganja, povezanega z vzajemnim skladom, standardni odmik ni samostojen odgovor. Na primer, standardni odklon prikazuje samo konsistentnost ali neskladnost donosov, vendar ne kaže, kako dobro sklad deluje glede na njegovo referenčno vrednost, ki se meri kot beta.
Druga potencialna pomanjkljivost zanašanja na standardni odklon za merjenje tveganja za portfelj je ta, da predvideva zvonasto porazdelitev podatkovnih vrednosti. To pomeni, da enačba pomeni, da obstaja enaka verjetnost za doseganje vrednosti nad srednjo ali pod srednjo vrednostjo. Mnogi portfelji ne kažejo te težnje, zato se hedge skladi še posebej nagibajo v eno ali drugo smer.
Več vrednostnih papirjev v portfelju in več različnih vrst vrednostnih papirjev, bolj verjetno je, da standardni odmik ni primeren. Tako kot pri vsakem statističnem modelu so tudi velike zbirke podatkov zanesljivejše od majhnih podatkovnih nizov. Povprečni 4, 9-odstotni in 2, 46-odstotni standardni odmik v zgornjem primeru ni tako zanesljiv kot enake vrednosti, dobljene iz 50 različnih izračunov namesto petih.
(Za povezano branje glejte: Kakšna je razlika med standardnim odstopanjem in povprečnim odstopanjem? )
