अर्ध विचलन परिभाषा
अर्ध विचलन निवेश पर रिटर्न में नीचे-मतलब उतार-चढ़ाव को मापने की एक विधि है।
अर्ध-विचलन जोखिम भरे निवेश से अपेक्षित सबसे खराब स्थिति के प्रदर्शन को प्रकट करेगा।
अर्ध विचलन मानक विचलन या विचरण के लिए एक वैकल्पिक माप है। हालांकि, उन उपायों के विपरीत, अर्ध-विचलन केवल नकारात्मक मूल्य में उतार-चढ़ाव को देखते हैं। इस प्रकार, अर्ध-विचलन का उपयोग अक्सर निवेश के नकारात्मक जोखिम का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
अर्ध-विचलन को समझना
निवेश में, अर्ध-विचलन का उपयोग किसी परिसंपत्ति की कीमत के फैलाव को प्रेक्षित माध्य या लक्ष्य मान से मापने के लिए किया जाता है। इस अर्थ में, फैलाव का अर्थ है कि औसत मूल्य से भिन्नता।
चाबी छीन लेना
- अर्ध विचलन जोखिम के परिसंपत्ति की डिग्री को मापने के लिए मानक विचलन का एक विकल्प है।
- अर्ध-विचलन केवल एक संपत्ति की कीमत में नीचे-मतलब या नकारात्मक, उतार-चढ़ाव को मापता है।
- यह माप उपकरण सबसे अधिक बार जोखिम भरे निवेश का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता है।
अभ्यास का उद्देश्य किसी निवेश के नकारात्मक जोखिम की गंभीरता को निर्धारित करना है। परिसंपत्ति की अर्ध-विचलन संख्या की तुलना एक बेंचमार्क संख्या से की जा सकती है, जैसे कि एक सूचकांक, यह देखने के लिए कि क्या यह अन्य संभावित निवेशों की तुलना में कम या ज्यादा जोखिम भरा है।
अर्ध विचलन का सूत्र है:
कहाँ पे:
- n = माध्य से नीचे की टिप्पणियों की कुल संख्या
- r t = मनाया गया मान
- औसत = किसी डेटा सेट का माध्य या लक्ष्य मान
एक निवेशक के संपूर्ण पोर्टफोलियो का मूल्यांकन उसकी संपत्ति के प्रदर्शन में अर्ध-विचलन के अनुसार किया जा सकता है। स्पष्ट रूप से कहें, तो यह सबसे खराब स्थिति वाला प्रदर्शन दिखाएगा, जो एक सूचकांक में होने वाले नुकसान की तुलना में या जो भी तुलनीय है, उसकी अपेक्षा की जा सकती है।
पोर्टफोलियो सिद्धांत में अर्ध-विचलन का इतिहास
निवेशकों को जोखिम भरे विभागों का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए विशेष रूप से 1950 के दशक में अर्ध-विचलन शुरू किया गया था। इसके विकास को आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत में दो नेताओं को श्रेय दिया जाता है।
- हैरी मार्कोविट्ज़ ने एक कुशल फ्रंटियर की गणना करने के लिए पोर्टफोलियो के एसेट्स के एवरेज डिस्ट्रीब्यूशन के एवरेज, वेरिएंस और कोवरियनों का फायदा उठाने का प्रदर्शन किया, जिस पर हर पोर्टफोलियो दिए गए वैरिएंट के लिए अपेक्षित रिटर्न हासिल करता है या किसी दिए गए रिटर्न के लिए वेरिएशन को कम करता है। । Markowitz के स्पष्टीकरण में, एक उपयोगिता समारोह, जो धन और जोखिम को बदलने के लिए निवेशक की संवेदनशीलता को परिभाषित करता है, का उपयोग सांख्यिकीय सीमा पर एक उपयुक्त पोर्टफोलियो चुनने के लिए किया जाता है।
- इस बीच, रॉय ने वापसी के लिए इष्टतम व्यापार-बंद का निर्धारण करने के लिए अर्ध-विचलन का इस्तेमाल किया। उन्होंने विश्वास नहीं किया कि यह एक उपयोगिता फ़ंक्शन के साथ एक इंसान के जोखिम के प्रति संवेदनशीलता को मॉडल करना संभव था। इसके बजाय, उन्होंने यह माना कि निवेशक एक आपदा स्तर से नीचे आने की सबसे छोटी संभावना के साथ निवेश चाहते हैं। इस दावे की समझ को समझते हुए, Markowitz ने दो बहुत ही महत्वपूर्ण सिद्धांतों का एहसास किया: नकारात्मक जोखिम किसी भी निवेशक के लिए प्रासंगिक है, और वापसी वितरण को तिरछा किया जा सकता है, या व्यावहारिक रूप से वितरित नहीं किया जा सकता है। जैसे, मार्कोविट्ज़ ने परिवर्तनशीलता माप का उपयोग करने की सिफारिश की, जिसे उन्होंने एक अर्धचालक कहा, क्योंकि यह केवल वापसी वितरण का एक सबसेट है।
अर्ध-विचलन वर्मस सेमिवेरियन
अर्ध-विचलन में, एन को टिप्पणियों की पूरी संख्या पर सेट किया जाता है। सेमीवेरियन में, n मतलब से नीचे रिटर्न का सबसेट है। हालाँकि, जब यह अर्धसूत्रीविभाजन की सही गणितीय परिभाषा है, तो इस परिणाम का कोई मतलब नहीं है यदि आप पोर्टफोलियो के अनुकूलन के लिए अर्ध-सहसंयोजक मैट्रिक्स का निर्माण करने के लिए मीन से नीचे या मार्च के नीचे रिटर्न की समय श्रृंखला का उपयोग करते हैं।
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