पोर्टफोलियो में मानक विचलन क्या है?

मानक विचलन औसत विचरण का गणितीय माप है। यह सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, लेखा और वित्त में एक प्रमुख विशेषता है। किसी दिए गए डेटा सेट के लिए, मानक विचलन मापता है कि कैसे संख्या एक औसत मूल्य से फैली हुई है। मानक विचलन की गणना विचरण के वर्गमूल को ले कर की जा सकती है, जो कि माध्य के वर्गीय अंतरों का औसत है।

जब म्यूचुअल फंड या हेज फंड निवेश की बात आती है, तो विश्लेषक किसी अन्य जोखिम माप से अधिक मानक विचलन को देखते हैं। पोर्टफोलियो की वार्षिक दर के मानक विचलन को ले कर, विश्लेषक उस स्थिरता को बेहतर ढंग से माप सकते हैं जिसके साथ रिटर्न उत्पन्न होता है। लगातार रिटर्न के लंबे ट्रैक रिकॉर्ड के साथ म्यूचुअल फंड कम मानक विचलन प्रदर्शित करते हैं। हालांकि, ग्रोथ-ओरिएंटेड या उभरते बाजार फंडों में अधिक अस्थिरता देखने और उच्च मानक विचलन होने की संभावना है। इसलिए वे अधिक जोखिम भी उठाते हैं।

मानक विचलन की संगति

मानक विचलन माप की व्यापक लोकप्रियता के कारणों में से एक उनकी स्थिरता है। न केवल माध्य से एक मानक विचलन उसी चीज का प्रतिनिधित्व करता है चाहे आप सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी), फसल की पैदावार, या कुत्तों की ऊंचाई के बारे में बात कर रहे हों, यह हमेशा डेटा सेट के रूप में एक ही इकाइयों में गणना की जाती है। आपको सूत्र से उत्पन्न माप की एक अतिरिक्त इकाई की व्याख्या करने की आवश्यकता नहीं है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक म्यूचुअल फंड पांच साल के कोर्स पर रिटर्न की निम्न वार्षिक दरों को प्राप्त करता है: 4 प्रतिशत, 6 प्रतिशत, 8.5 प्रतिशत, 2 प्रतिशत और 4 प्रतिशत। औसत मूल्य, या औसत 4.9 प्रतिशत है। मानक विचलन 2.46 प्रतिशत है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक व्यक्ति वार्षिक मूल्य औसत से 2.46 प्रतिशत दूर है। प्रत्येक मूल्य को एक प्रतिशत में व्यक्त किया जाता है और, अब, समान अस्थिरता वाले फंडों के बीच तुलनात्मक अस्थिरता की तुलना करना आसान है।

इसके लगातार गणितीय गुणों के कारण, किसी भी डेटा सेट में 68 प्रतिशत मान माध्य के एक मानक विचलन के भीतर और 95 प्रतिशत माध्य के दो मानक विचलन के भीतर निहित हैं। वैकल्पिक रूप से, आप 95 प्रतिशत निश्चितता के साथ अनुमान लगा सकते हैं कि वार्षिक रिटर्न औसतन दो मानक विचलन के भीतर बनाई गई सीमा से अधिक नहीं है।

बोलिंगर बैंड

निवेश में, मानक विचलन मुख्य रूप से बोलिंगर बैंड की आड़ में उपयोग किए जाते हैं। 1980 के दशक में जॉन बोलिंगर द्वारा विकसित, बोलिंगर बैंड लाइनों की एक श्रृंखला है जो किसी दिए गए सुरक्षा में रुझानों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं। केंद्र में घातीय मूविंग एवरेज (ईएमए) है, जो एक स्थापित समय सीमा पर सुरक्षा की औसत कीमत को दर्शाता है। इस लाइन के दोनों ओर बैंड को माध्य से एक से तीन मानक विचलन निर्धारित किए जाते हैं। ये बाहरी बैंड बदलते मूल्य क्रिया के अनुसार चलती औसत के साथ दोलन करते हैं।

कई अन्य उपयोगी अनुप्रयोगों के अलावा, बोलिंगर बैंड का उपयोग बाजार की अस्थिरता के संकेतक के रूप में किया जाता है। जब एक सुरक्षा ने महान अस्थिरता की अवधि का अनुभव किया है, तो बैंड काफी व्यापक हैं। जैसा कि अस्थिरता कम हो जाती है, बैंड संकीर्ण होते हैं, ईएमए के करीब पहुंचते हैं। यहां तक ​​कि सबसे अधिक रेंज-बाउंड चार्ट उदाहरण के लिए, कमाई की रिपोर्ट या उत्पाद रिलीज के बाद, समय-समय पर अस्थिरता के संक्षिप्त समय का अनुभव करते हैं। इन चार्टों में, आमतौर पर संकीर्ण बोलिंगर बैंड गतिविधि में स्पाइक को समायोजित करने के लिए अचानक बबल आउट करते हैं। एक बार जब चीजें फिर से व्यवस्थित हो जाती हैं, तो बैंड संकीर्ण हो जाते हैं। क्योंकि कई निवेश तकनीक बदलते रुझानों पर निर्भर हैं, एक नज़र में अत्यधिक अस्थिर शेयरों की पहचान करने में सक्षम होना एक विशेष रूप से उपयोगी उपकरण हो सकता है।

अन्य डेटा पर विचार करने के लिए

जबकि महत्वपूर्ण, मानक विचलन को एक व्यक्तिगत निवेश या एक पोर्टफोलियो के मूल्य के अंत-सभी माप के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक म्यूचुअल फंड जो हर एक साल में 5 प्रतिशत और 7 प्रतिशत के बीच रिटर्न देता है, एक प्रतिस्पर्धी फंड की तुलना में कम मानक विचलन होता है जो हर साल 6 प्रतिशत से 16 प्रतिशत के बीच रिटर्न देता है, लेकिन यह स्पष्ट रूप से एक अन्य विकल्प के साथ अन्य सभी चीजों के बराबर है ।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मानक विचलन केवल एक म्यूचुअल फंड के लिए वार्षिक रिटर्न के फैलाव को दर्शाता है, जो जरूरी नहीं कि इस माप के साथ भविष्य की निरंतरता का अर्थ है। ब्याज दर में बदलाव जैसे आर्थिक कारक हमेशा म्यूचुअल फंड के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं। म्यूचुअल फंड से जुड़े जोखिम का आकलन करते समय, मानक विचलन एक स्टैंडअलोन उत्तर नहीं है। उदाहरण के लिए, मानक विचलन केवल रिटर्न की स्थिरता या असंगतता को दर्शाता है लेकिन यह नहीं दिखाता है कि फंड अपने बेंचमार्क के खिलाफ कितना अच्छा प्रदर्शन करता है, जिसे बीटा के रूप में मापा जाता है।

पोर्टफोलियो के लिए जोखिम को मापने के लिए मानक विचलन पर भरोसा करने की एक और संभावित कमजोरी यह है कि यह डेटा मूल्यों के घंटी के आकार के वितरण को मानता है। इसका अर्थ है कि समीकरण इंगित करता है कि माध्य से ऊपर या माध्य से नीचे मान प्राप्त करने के लिए समान संभावना मौजूद है। कई पोर्टफोलियो इस प्रवृत्ति को प्रदर्शित नहीं करते हैं, और हेज फंड विशेष रूप से एक दिशा या किसी अन्य में तिरछा हो जाते हैं।

एक पोर्टफोलियो में जितनी अधिक प्रतिभूतियां होती हैं, और विभिन्न प्रकार की प्रतिभूतियों में उतनी ही अधिक विविधता होती है, अधिक संभावना मानक विचलन उचित नहीं हो सकता है। साथ ही, किसी भी सांख्यिकीय मॉडल की तरह, बड़े डेटा सेट छोटे डेटा सेटों की तुलना में अधिक विश्वसनीय होते हैं। 4.9 प्रतिशत माध्य और उपरोक्त उदाहरण में 2.46 प्रतिशत मानक विचलन पाँच के बजाय 50 भिन्न गणनाओं से उत्पन्न समान मूल्यों के समान विश्वसनीय नहीं है।

(संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: मानक विचलन और औसत विचलन के बीच अंतर क्या है? )