نصف

ما هو شبه الانحراف؟

شبه الانحراف هو وسيلة لقياس تقلبات دون المتوسط ​​في عوائد الاستثمار.

سوف تكشف شبه الانحراف عن أسوأ أداء متوقع من الاستثمار المحفوف بالمخاطر.

إن شبه الانحراف هو مقياس بديل للانحراف المعياري أو التباين. ومع ذلك ، بخلاف تلك التدابير ، ينظر شبه الانحراف فقط إلى تقلبات الأسعار السلبية. وبالتالي ، يتم استخدام شبه الانحراف في أغلب الأحيان لتقييم مخاطر الجانب السلبي للاستثمار.

فهم شبه الانحراف

في الاستثمار ، يتم استخدام شبه الانحراف لقياس تشتت سعر الأصل من القيمة الملاحظة أو القيمة المستهدفة. بهذا المعنى ، فإن التشتت يعني مدى الاختلاف عن متوسط ​​السعر.

الماخذ الرئيسية

• يعتبر شبه الانحراف بديلاً عن الانحراف المعياري لقياس درجة المخاطرة في أحد الأصول. يقيس الانحراف الظرفي التقلبات السالبة أو السلبية فقط في سعر الأصل. وغالبًا ما تستخدم أداة القياس هذه لتقييم الاستثمارات المحفوفة بالمخاطر.

الهدف من التمرين هو تحديد مدى خطورة الجانب السلبي للاستثمار. يمكن بعد ذلك مقارنة رقم شبه الانحراف للأصل برقم مرجعي ، مثل المؤشر ، لمعرفة ما إذا كان أكثر أو أقل خطورة من الاستثمارات المحتملة الأخرى.

صيغة شبه الانحراف هي:

نصف الانحراف = n1 × rt <Average∑n (Average - rt) 2 حيث: n = إجمالي عدد المشاهدات دون المتوسط ​​= القيمة المرصودة

يمكن تقييم محفظة المستثمر بالكامل وفقًا للانحراف في أداء أصوله. بصراحة ، سيُظهر هذا أسوأ أداء يمكن توقعه من محفظة ما ، مقارنةً بالخسائر في أحد المؤشرات أو ما يتم تحديده من المقارنة.

تاريخ شبه الانحراف في نظرية المحفظة

تم تقديم شبه الانحراف في الخمسينيات خصيصًا لمساعدة المستثمرين على إدارة المحافظ الاستثمارية المحفوفة بالمخاطر. وينسب تطورها إلى اثنين من القادة في نظرية المحفظة الحديثة.

• أوضح هاري ماركويتز كيفية استغلال المتوسطات والفروق والتغيرات في توزيعات العائد لأصول المحفظة من أجل حساب حدود فعالة تحقق كل محفظة العائد المتوقع من أجل تباين معين أو تقلل إلى أدنى حد من العائد المتوقع. في شرح ماركويتز ، يتم استخدام وظيفة المنفعة ، التي تحدد حساسية المستثمر تجاه تغيير الثروة والمخاطر ، لاختيار محفظة مناسبة على الحدود الإحصائية. وفي هذه الأثناء ، استخدم AD Roy ، شبه الانحراف ، لتحديد التوفيق الأمثل للمخاطر إرجاع. لم يعتقد أنه كان من المجدي نمذجة الحساسية لخطر الكائن البشري مع وظيفة المنفعة. وبدلاً من ذلك ، افترض أن المستثمرين يرغبون في الاستثمار بأصغر احتمال للحصول على أقل من مستوى الكارثة. وفهمًا لحكمة هذا الادعاء ، أدركت Markowitz مبدأين مهمين للغاية: تعتبر مخاطر الجانب السلبي ذات صلة بأي مستثمر ، وقد تكون توزيعات العائد منحرفة أو غير موزعة بشكل متماثل في الممارسة العملية. على هذا النحو ، أوصى Markowitz باستخدام مقياس التباين ، والذي أطلق عليه اسم نصف الشفاف ، لأنه يأخذ في الاعتبار فقط مجموعة فرعية من توزيع المرتجعات.

شبه الانحراف مقابل نصف الشبه

في شبه الانحراف ، يتم ضبط n على العدد الكامل من الملاحظات. في semivariance ، n هي مجموعة فرعية من العائدات تحت المتوسط. ومع ذلك ، في حين أن هذا هو التعريف الرياضي الصحيح للشفافية ، فإن هذه النتيجة لا معنى لها إذا استخدمت السلسلة الزمنية من العوائد دون المتوسط ​​أو أقل من MAR لإنشاء مصفوفة شبه متفاوتة لتحسين الحافظة.