Дисперсія є широко використовуваним показником для визначення ризику. Інвестори розраховують відхилення від очікуваного прибутку для визначення відносного ризику різних інвестиційних сценаріїв. Менеджери проектів розраховують відхилення, щоб визначити, чи є проект надмірним або відстає від графіку. Існують три загальноприйнятих способи розрахунку дисперсії.
Відхилення на основі історичних даних
Обчислити середнє значення набору даних, розділивши суму набору даних на кількість точок даних. У цьому прикладі є три точки даних: n1, n2 і n3:
avg = (n1 + n2 + n3) / (3)
Розрахувати різницю між кожною точкою даних і середнім значенням набору даних:
diff 1 = (n1 - середн.) diff 2 = (n2 - середн.) diff 3 = (n3 - середн.)
Змінюйте кожну різницю та додайте квадратні відмінності:
(n1 - середн.) ^ 2 + (n2 - середн.) ^ 2 + (n3 - середн.) ^ 2
Розділимо суму квадратичних відмінностей на кількість даних у наборі мінус 1:
(n1 - середн.) ^ 2 + (n2 - середнє) ^ 2 + (n3 - середнє) ^ 2 / (3-1)
Відхилення на основі дисперсії-коваріації
Використовуйте функцію коваріації Excel для обчислення коваріації.
Розрахуйте ризик, який виникає 5% часу, помноживши стандартне відхилення на 1,65.
Розрахуйте ризик, який виникає 5% часу, помноживши стандартне відхилення на 1,65.
Розрахуйте ризик, який виникає 1% часу, помноживши стандартне відхилення на 2.33.
Дисперсія на основі методу Монте-Карло
Виберіть статистичний розподіл, щоб наблизити фактори, які впливають на набір даних. Наприклад, якщо ви обчислюєте дисперсію ризику запропонованого інвестиційного сценарію, оберіть розподіл, який відповідає спостережуваній ефективності минулих інвестицій.
Використовуйте комп'ютерну програму для створення від 1000 до 10000 випадкових чисел з вибраного статистичного розподілу.
Графікуйте згенеровані дані як функцію від ймовірності і розрахуйте дисперсію результуючого розподілу.
Поради
-
Комп'ютерні програми доступні для допомоги у розрахунку дисперсії, коваріації та моделювання Монте-Карло.
Увага
Завжди порівнюйте обчислену статистику з фактичними даними, коли це можливо, щоб уникнути переоцінки або недооцінки відхилень.
