6.9 : Стандартное отклонение

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение — это статистическая мера, количественно определяющая степень вариации или дисперсии набора значений. Оно особенно полезно в финансах для оценки волатильности и риска, связанного с доходностью инвестиций. Рассчитав стандартное отклонение, инвесторы могут получить более четкое представление о том, насколько доходность инвестиций отклоняется от средней доходности за определенный период, что дает представление об общем профиле риска инвестиций.

Чтобы рассчитать стандартное отклонение, необходимо сначала определить дисперсию, которая представляет собой среднее квадратичное отклонение от средней доходности. Затем стандартное отклонение получается путем извлечения квадратного корня из дисперсии. Это преобразование делает стандартное отклонение более интуитивно понятной мерой волатильности, выражаемой в тех же единицах, что и исходные данные, обычно в процентах.

Более высокое стандартное отклонение указывает на более высокий уровень риска, поскольку отражает более широкие колебания доходности. Инвестиции с высоким стандартным отклонением более волатильны, а это означает, что их доходность может значительно отличаться от среднего значения. Это подразумевает большую вероятность как существенных прибылей, так и значительных потерь. Напротив, более низкое стандартное отклонение означает более стабильную доходность с меньшим отклонением от среднего значения, что предполагает более низкий уровень риска. Инвестиции с низкими стандартными отклонениями более стабильны и предсказуемы, что делает их более подходящими для инвесторов, не склонных к риску.

Одним из недостатков использования стандартного отклонения в качестве меры риска является то, что оно рассматривает все отклонения от среднего значения — как положительные, так и отрицательные — как риск. Это означает, что доходность выше среднего, которая выгодна инвесторам, также считается рискованной. Следовательно, стандартное отклонение не различает восходящую и нисходящую волатильность, что потенциально приводит к консервативной оценке риска в сценариях, где часты положительные доходы.