使用變異繫數（cov）

變異繫數（COV）是相對事件離散度的度量，等於標準差和平均值之間的比率。雖然COV最常用於比較相對風險，但它可以應用於任何型別的定量可能性或概率分佈。在不同的數學背景下，COV被計算為均方根誤差和一個獨立因變數的平均值之間的比值。儘管這種COV分析的使用頻率較低，但在確定一個模型是否適合某一特定任務時，它可以起到很大的作用。...

關鍵要點

在統計分析中，變異繫數（COV）衡量相對事件離散度。
COV等於標準偏差和平均值之間的比率。雖然COV最常用於比較相對風險，但它可以應用於許多型別的概率分佈。
如果樣本中同時存在大量的正值和負值，COV就不實用。
當幾乎所有資料點共享相同的正負號時，最好使用COV度量。

變異繫數的應用

當用於評估投資風險時，COV可以被解釋為類似於現代投資組合理論（MPT）中的標準差。但是COV可以說是比較不同證券相對風險的一個更好的整體指標。例如，假設兩種不同的股票提供不同的回報率，每種股票表現出不同的標準差。具體來說，假設A股的預期收益率為15%，標準差為10%，而B股的預期收益率為10%，標準差為5%。在這種情況下，股票A的COV為0.67（10%/15%），而股票B的COV為0.5（5%/10%）。簡單地說：資料表明，從基於風險的角度來看，B股是一種優越的投資。

變異繫數的優點

COV的主要優點是它適用於任何給定的可量化資料，從而為兩個不相關實體之間的比較分析鋪平了道路。這種質量將COV與標準差分析分開，標準差分析不能促進兩個自變數之間有意義的比較。

作為一種風險度量，COV度量股票和其他證券價格的波動性，讓分析師對比與不同潛在投資相關的風險。這有助於財務顧問構建多元化的投資組合，以降低單一投資導致客戶資產凈值縮水的風險。

其他幾個術語是COV的同義詞，包括變異繫數、單位風險和相對標準差。

零劣勢

假設樣本總體的平均值為零。換言之，零上和零下的所有值之和彼此相等。在這種情況下，COV的公式是無用的，因為它將有效地在分母中放置一個零。因此，在樣本群體中，任何正值和負值的強烈存在對於COV分析都是有問題的。相反，當幾乎所有的資料點共享相同的正負號時，COV度量會蓬勃發展。

發表於 2021-05-30 14:12
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分類：金融

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