La variància és una mètrica àmpliament utilitzada per determinar el risc. Els inversors calculen la variació d'un rendiment esperat per determinar el risc relatiu de diversos escenaris d'inversió. Els administradors de projectes calculen la variància per determinar si un projecte supera el pressupost o la tarda. Hi ha tres maneres de calcular la variància comunament acceptades.
Variació basada en dades històriques
Calculeu la mitjana del conjunt de dades dividint la suma del conjunt de dades pel nombre de punts de dades. En aquest exemple, hi ha tres punts de dades: n1, n2 i n3:
avg = (n1 + n2 + n3) / (3)
Calculeu la diferència entre cada punt de dades i la mitjana del conjunt de dades:
diff 1 = (n1 - avg) diff 2 = (n2 - avg) diff 3 = (n3 - avg)
Marqueu cada diferència i afegiu les diferències al quadrat:
(n1 - avg) ^ 2 + (n2 - avg) ^ 2 + (n3 - avg) ^ 2
Dividiu la suma de les diferències al quadrat pel nombre de dades del conjunt menys 1:
(n1 - avg) ^ 2 + (n2 - avg) ^ 2 + (n3 - avg) ^ 2 / (3-1)
Variança basada en la variància-covariància
Utilitzeu la funció de covariància d'Excel per calcular la covariància.
Calculeu el risc que passa el 5 per cent del temps multiplicant la desviació estàndard per 1.65.
Calculeu el risc que passa el 5 per cent del temps multiplicant la desviació estàndard per 1.65.
Calculeu el risc que es produeix en un 1 per cent del temps multiplicant la desviació estàndard per 2.33.
Variació basada en el mètode Monte Carlo
Seleccioneu una distribució estadística per aproximar els factors que afecten el vostre conjunt de dades. Per exemple, si calcula la variància de risc d'un escenari d'inversió proposat, seleccioneu una distribució que coincideixi amb el rendiment observat de les inversions passades.
Utilitzeu un programa informàtic per generar entre 1 000 i 10 000 números aleatoris de la distribució estadística que heu seleccionat.
Gràfic de les dades generades en funció de la probabilitat, i calcular la variància de la distribució resultant.
Consells
-
Els programes d'ordinador estan disponibles per ajudar en el càlcul de la variància, la covariància i les simulacions de Monte Carlo.
Avís
Comparar sempre les estadístiques calculades amb dades reals quan sigui possible per evitar sobreestimació o subestimació de la variància.
