易变性

几乎从定义上讲，可变性是指统计分布或数据集中的数据点偏离平均值的程度，以及这些数据点之间的差异程度。在财务方面，这通常适用于投资回报的可变性。对专业投资者来说，了解投资回报的可变性与了解回报本身的价值同样重要。投资者在投资时将回报的高可变性等同于高风险。...

什么是易变性(variability)？

几乎从定义上讲，可变性是指统计分布或数据集中的数据点偏离平均值的程度，以及这些数据点之间的差异程度。在财务方面，这通常适用于投资回报的可变性。对专业投资者来说，了解投资回报的可变性与了解回报本身的价值同样重要。投资者在投资时将回报的高可变性等同于高风险。

关键要点

  • 可变性是指数据与其平均值之间的差异，常用于统计和金融部门。
  • 金融中的可变性最常用于回报的可变性，即投资者更喜欢回报率较高、可变性较小的投资。
  • 可变性用于标准化投资获得的回报，并为附加分析提供比较点。

了解可变性

专业投资者认为，一种资产类别的风险与其回报的可变性成正比。因此，投资者要求回报率波动性较高的资产（如股票或大宗商品）的回报率高于他们对回报率波动性较低的资产（如国库券）的预期。

这种预期差异也被称为风险溢价。风险溢价是指激励投资者将资金投入高风险资产所需的金额。如果一项资产显示出更大的回报变化，但没有显示出更大的回报率，投资者将不太可能投资于该资产的钱。

统计学中的可变性是指一个数据集中的数据点所表现出的差异，这些差异相互关联或与平均值相关。这可以通过数据集的范围、方差或标准差来表示。金融领域使用这些概念，因为它们专门应用于价格数据和价格变化所暗示的回报。

范围是指分配给被检查变量的最大值和最小值之间的差值。在统计分析中，范围用一个数字表示。在金融数据中，这个区间通常指的是某一天或另一个时间段的最高和最低价格值。标准差代表该时间段内价格点之间存在的价差，方差是基于该时间段内数据点列表的标准差的平方。

投资的特殊考虑

衡量回报与可变性的一个指标是夏普比率，它衡量的是资产每单位风险的超额回报或风险溢价。本质上，夏普比率提供了一个衡量标准，将投资者获得的补偿金额与持有该投资所承担的总体风险进行比较。超额回报是基于在被认为没有风险的投资之外所经历的回报量。在所有其他条件相同的情况下，夏普比率越高的资产在相同的风险水平下提供的回报越高。

  • 发表于 2021-06-01 04:04
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  • 分类：商业金融

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