Ano ang Pagkakaiba-iba?
Ang pagkakaiba-iba, halos sa pamamagitan ng kahulugan, ay ang sukat kung saan ang mga puntos ng data sa isang pamamahagi ng istatistika o data set ay nag-iiba-iba-mula sa average na halaga, pati na rin ang lawak kung saan naiiba ang mga puntos ng data na ito sa bawat isa. Sa mga pinansiyal na termino, ito ay madalas na inilalapat sa pagbabago ng pagbabalik ng pamumuhunan. Ang pag-unawa sa pagkakaiba-iba ng pagbabalik ng pamumuhunan ay mahalaga lamang sa mga propesyonal na namumuhunan bilang pag-unawa sa halaga ng mga nagbabalik mismo. Ang mga namumuhunan ay katumbas ng isang mataas na pagkakaiba-iba ng pagbabalik sa isang mas mataas na antas ng panganib kapag namumuhunan.
Mga Key Takeaways
- Ang pagkakaiba-iba ay tumutukoy sa pagkakaiba-iba ng data mula sa ibig sabihin nito na halaga, at karaniwang ginagamit sa mga istatistika at pinansyal. Ang pagkakaiba-iba sa pananalapi ay kadalasang inilalapat sa pagkakaiba-iba ng mga pagbabalik, kung saan ginusto ng mga namumuhunan ang mga pamumuhunan na may mas mataas na pagbabalik na may mas kaunting pagkakaiba-iba.Ang pagiging epektibo ay ginagamit upang pamantayan ang mga pagbabalik na nakuha sa isang pamumuhunan at nagbibigay ng isang punto ng paghahambing para sa karagdagang pagsusuri.
Pag-unawa sa Pagkakaiba-iba
Ang mga propesyonal na namumuhunan ay nakikita ang panganib ng isang klase ng asset na direktang proporsyonal sa pagkakaiba-iba ng mga pagbabalik nito. Bilang isang resulta, hinihiling ng mga namumuhunan ang isang mas malaking pagbabalik mula sa mga ari-arian na may mas mataas na pag-iiba ng pagbabalik, tulad ng mga stock o kalakal, kaysa sa inaasahan nila mula sa mga asset na may mas mababang pagkakaiba-iba ng mga pagbabalik, tulad ng mga perang papel sa Treasury.
Ang pagkakaiba-iba sa pag-asam na ito ay kilala rin bilang ang premium ng peligro, Ang panganib sa panganib ay tumutukoy sa halagang kinakailangan upang maganyak ang mga namumuhunan na ilagay ang kanilang pera sa mga mas mataas na peligro na mga assets. Kung ang isang asset ay nagpapakita ng isang higit na pagkakaiba-iba ng mga pagbabalik ngunit hindi nagpapakita ng isang mas malaking rate ng pagbabalik, ang mga namumuhunan ay hindi magiging malamang na mamuhunan ng pera sa asset.
Ang mga istatistika ng variable ay tumutukoy sa pagkakaiba ng ipinakita ng mga puntos ng data sa loob ng isang set ng data, na nauugnay sa bawat isa o bilang na nauugnay sa kahulugan. Maaari itong maipahayag sa pamamagitan ng saklaw, pagkakaiba-iba o karaniwang paglihis ng isang set ng data. Ginagamit ng larangan ng pananalapi ang mga konsepto na ito ay partikular na inilalapat sa data ng presyo at mga pagbabalik na nagbabago sa presyo na nagpapahiwatig.
Ang saklaw ay tumutukoy sa pagkakaiba sa pagitan ng pinakamalaking at pinakamaliit na halaga na itinalaga sa variable na sinuri. Sa pagtatasa ng istatistika, ang saklaw ay kinakatawan ng isang solong numero. Sa data ng pananalapi, ang saklaw na ito ay pinaka-karaniwang tinutukoy sa pinakamataas at pinakamababang halaga ng presyo para sa isang naibigay na araw o ibang panahon. Ang karaniwang paglihis ay kinatawan ng pagkalat na umiiral sa pagitan ng mga puntos ng presyo sa loob ng panahong iyon, at ang pagkakaiba-iba ay ang parisukat ng karaniwang paglihis batay sa listahan ng mga puntos ng data sa parehong oras ng oras.
Espesyal na Pagsasaalang-alang ng Kakayahan sa Pamumuhunan
Ang isang sukatan ng reward-to-variability ay ang Sharpe ratio, na sumusukat sa labis na pagbabalik o panganib premium sa bawat yunit ng panganib para sa isang asset. Sa esensya, ang ratio ng Sharpe ay nagbibigay ng isang sukatan upang maihambing ang halaga ng kabayaran na natanggap ng mamumuhunan may kinalaman sa pangkalahatang panganib na ipinapalagay sa pamamagitan ng paghawak ng sinabi na pamumuhunan. Ang labis na pagbabalik ay batay sa dami ng pagbabalik na karanasan na lampas sa mga pamumuhunan na itinuturing na walang peligro. Lahat ng iba ay pantay, ang asset na may mas mataas na ratio ng Sharpe ay naghahatid ng higit na pagbabalik para sa parehong halaga ng panganib.
