क्या है कोवरियन?
गणित और सांख्यिकी के क्षेत्र हमें स्टॉक का मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए एक महान उपकरण प्रदान करते हैं। इनमें से एक सहसंयोजक है, जो दो परिसंपत्ति की कीमतों के बीच दिशात्मक संबंधों का एक सांख्यिकीय उपाय है। कोई भी किसी चीज के लिए सहसंयोजक की अवधारणा को लागू कर सकता है, लेकिन यहां चर स्टॉक की कीमतें हैं। सहसंयोजक की गणना करने वाले सूत्र यह अनुमान लगा सकते हैं कि भविष्य में दो स्टॉक एक दूसरे के सापेक्ष कैसे प्रदर्शन कर सकते हैं। ऐतिहासिक कीमतों के लिए लागू, कोविरियन यह निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं कि क्या स्टॉक की कीमतें एक-दूसरे के साथ या उसके खिलाफ चलती हैं।
कोवरियन टूल का उपयोग करके, निवेशक ऐसे शेयरों का चयन करने में भी सक्षम हो सकते हैं जो मूल्य आंदोलन के संदर्भ में एक दूसरे के पूरक हैं। यह समग्र जोखिम को कम करने और एक पोर्टफोलियो के समग्र संभावित रिटर्न को बढ़ाने में मदद कर सकता है। स्टॉक का चयन करते समय सहसंयोजक की भूमिका को समझना महत्वपूर्ण है।
पोर्टफोलियो प्रबंधन में कोवरियन
एक पोर्टफोलियो पर लागू कोविरेंस यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि पोर्टफोलियो में क्या संपत्तियां शामिल हैं। यह मापता है कि क्या स्टॉक एक ही दिशा (एक सकारात्मक सहसंयोजक) में या विपरीत दिशाओं (एक नकारात्मक सहसंयोजक) में चलते हैं। एक पोर्टफोलियो का निर्माण करते समय, एक पोर्टफोलियो मैनेजर उन शेयरों का चयन करेगा जो एक साथ अच्छी तरह से काम करते हैं, जिसका मतलब है कि ये स्टॉक एक ही दिशा में आगे नहीं बढ़ेंगे।
कोवरियन की गणना
किसी स्टॉक की कोविरेंस की गणना पिछली कीमतों या "ऐतिहासिक कीमतों" की सूची खोजने के साथ शुरू होती है क्योंकि उन्हें अधिकांश उद्धरण पृष्ठों पर कहा जाता है। आमतौर पर, आप रिटर्न खोजने के लिए प्रत्येक दिन के लिए समापन मूल्य का उपयोग करते हैं। गणना शुरू करने के लिए, दोनों स्टॉक के लिए समापन मूल्य ढूंढें और एक सूची बनाएं। उदाहरण के लिए:
| समापन मूल्यों का उपयोग करते हुए दो स्टॉक्स के लिए दैनिक रिटर्न | ||
|---|---|---|
| दिन | एबीसी रिटर्न | एक्सवाईजेड रिटर्न |
| 1 | 1.1% | 3.0% |
| 2 | 1.7% | 4.2% |
| 3 | 2.1% | 4.9% |
| 4 | 1.4% | 4.1% |
| 5 | 0.2% | 2.5% |
अगला, हमें प्रत्येक स्टॉक के लिए औसत रिटर्न की गणना करने की आवश्यकता है:
- ABC के लिए, यह (1.1 + 1.7 + 2.1 + 1.4 + 0.2) / 5 = 1.30 है। XYZ के लिए, यह (3 + 4.2 + 4.9 + 4.1 + 2.5) / 5 = 3.74.Then होगा, हम अंतर लेते हैं एबीसी की वापसी और एबीसी के औसत रिटर्न के बीच और इसे एक्सवाईजेड की वापसी और एक्सवाईजेड के औसत रिटर्न के बीच के अंतर से गुणा करें। आमतौर पर, हम परिणाम को नमूना आकार से विभाजित करते हैं और एक को घटाते हैं। यदि यह पूरी आबादी थी, तो आप जनसंख्या के आकार से विभाजित कर सकते हैं।
यह निम्नलिखित समीकरण द्वारा दर्शाया गया है:
Covariance = (नमूना आकार) - 1 ((रिटर्नबैक - एवरएबीसी) Return (रिटर्नएक्सवाईजेड - एवरएक्सएक्सजेड)
ऊपर एबीसी और XYZ के हमारे उदाहरण का उपयोग करते हुए, सहसंयोजक की गणना इस प्रकार की जाती है:
= + + +…
= + + + +
= 2.66 / (5 - 1)
= 0.665
इस स्थिति में, हम एक नमूने का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए हम नमूना आकार (पांच) शून्य से विभाजित करते हैं।
दो स्टॉक रिटर्न के बीच कोविरेंस 0.665 है। क्योंकि यह संख्या सकारात्मक है, स्टॉक उसी दिशा में आगे बढ़ते हैं। दूसरे शब्दों में, जब एबीसी की उच्च वापसी हुई, तो एक्सवाईजेड की भी उच्च वापसी हुई।
माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में कोवरियन
एक्सेल में, आप सहसंयोजक को खोजने के लिए निम्न कार्यों में से एक का उपयोग करते हैं:
= नमूने के लिए COVARIANCE.S ()
या
= जनसंख्या के लिए COVARIANCE.P ()
आपको तालिका 1 में ऊर्ध्वाधर कॉलम में रिटर्न की दो सूचियों को स्थापित करना होगा। फिर, जब संकेत दिया जाए, तो प्रत्येक कॉलम का चयन करें। एक्सेल में, प्रत्येक सूची को एक "सरणी" कहा जाता है, और दो सरणियों को कोमा के अंदर, कोष्ठक के अंदर होना चाहिए।
अर्थ
उदाहरण में, एक सकारात्मक सहसंयोजक है, इसलिए दो स्टॉक एक साथ चलते हैं। जब एक शेयर में उच्च रिटर्न होता है, तो दूसरे में उच्च रिटर्न होता है। यदि परिणाम नकारात्मक थे, तो दोनों शेयरों में विपरीत रिटर्न होगा - जब एक में सकारात्मक रिटर्न होगा, तो दूसरे में नकारात्मक रिटर्न होगा।
Covariance के उपयोग
यह पता लगाना कि दो शेयरों में उच्च या निम्न कोवरियन है, अपने आप में एक उपयोगी मीट्रिक नहीं हो सकता है। सहसंयोजक बता सकते हैं कि स्टॉक एक साथ कैसे चलते हैं, लेकिन रिश्ते की ताकत को निर्धारित करने के लिए, हमें उनके सहसंबंध को देखने की जरूरत है। इसलिए, सहसंबंध का उपयोग सहसंयोजक के साथ किया जाना चाहिए, और इस समीकरण द्वारा दर्शाया गया है:
सहसंबंध = ρ = σX ationY cov (X, Y) जहां: cov (X, Y) = X और YσX के बीच सहसंयोजन = X devY का मानक विचलन = Y का मानक विचलन
ऊपर दिए गए समीकरण से पता चलता है कि दो चर के बीच सहसंबंध चर के मानक विचलन के उत्पाद द्वारा विभाजित दोनों चर के बीच सहसंयोजक है। जबकि दोनों उपाय बताते हैं कि क्या दो चर सकारात्मक या विपरीत रूप से संबंधित हैं, सहसंबंध उस हद को निर्धारित करके अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है जिसमें दोनों चर एक साथ चलते हैं। सहसंबंध हमेशा -1 और 1 के बीच एक माप मान होगा, और यह शेयरों को एक साथ कैसे ले जाता है, इस पर एक ताकत मूल्य जोड़ता है।
यदि सहसंबंध 1 है, तो वे पूरी तरह से एक साथ चलते हैं, और यदि सहसंबंध -1 है, तो स्टॉक विपरीत दिशाओं में पूरी तरह से चलते हैं। यदि सहसंबंध 0 है, तो दोनों स्टॉक एक दूसरे से यादृच्छिक दिशाओं में चलते हैं। संक्षेप में, सहसंयोजक आपको बताता है कि दो चर उसी तरह बदलते हैं जबकि सहसंबंध से पता चलता है कि एक चर में परिवर्तन दूसरे में परिवर्तन को कैसे प्रभावित करता है।
बहु-स्टॉक पोर्टफोलियो के मानक विचलन को खोजने के लिए आप कोविरियन का भी उपयोग कर सकते हैं। मानक विचलन जोखिम के लिए स्वीकृत गणना है, जो शेयरों का चयन करते समय बेहद महत्वपूर्ण है। अधिकांश निवेशक ऐसे शेयरों का चयन करना चाहते हैं जो विपरीत दिशाओं में चलते हैं क्योंकि जोखिम कम होगा, हालांकि वे संभावित रिटर्न की समान राशि प्रदान करेंगे।
तल - रेखा
कोवरियनस एक सामान्य सांख्यिकीय गणना है जो दिखा सकती है कि दो स्टॉक एक साथ कैसे चलते हैं। क्योंकि हम केवल ऐतिहासिक रिटर्न का उपयोग कर सकते हैं, भविष्य के बारे में पूरी निश्चितता कभी नहीं होगी। इसके अलावा, कोवरियन का उपयोग अपने आप पर नहीं किया जाना चाहिए। इसके बजाय, इसका उपयोग अन्य गणनाओं जैसे कि सहसंबंध या मानक विचलन के साथ किया जाना चाहिए।
निवेश खातों की तुलना करें × इस तालिका में दिखाई देने वाले प्रस्ताव उन साझेदारियों से हैं जिनसे इन्वेस्टोपेडिया को मुआवजा मिलता है। प्रदाता का नाम विवरणसंबंधित आलेख
मौलिक विश्लेषण
यदि सहसंबंध गुणांक सकारात्मक, नकारात्मक या शून्य है तो इसका क्या अर्थ है?
वित्तीय अनुपात
व्यवसाय विश्लेषण के लिए प्रतिगमन मूल बातें
पोर्टफोलियो प्रबंधन
कोविरेसी पोर्टफोलियो जोखिम और रिटर्न को कैसे प्रभावित करता है?
मौलिक विश्लेषण के लिए उपकरण
क्या Apple का शेयर ओवर वैल्यूड या अंडरवैल्यूड है?
वित्तीय विश्लेषण
एक्सेल में जोखिम (VaR) पर मूल्य की गणना कैसे करें
वित्तीय अनुपात
एक्सेल में बीटा की गणना कैसे करें
पार्टनर लिंकसंबंधित शर्तें
सहसंबंध गुणांक परिभाषा सहसंबंध गुणांक एक सांख्यिकीय उपाय है जो दो चर के सापेक्ष आंदोलनों के बीच संबंधों की ताकत की गणना करता है। अधिक कोविरियन कोवरियन दो संपत्तियों के रिटर्न के बीच दिशात्मक संबंध का मूल्यांकन है। अधिक टी-टेस्ट डेफिनिशन एक टी-टेस्ट एक प्रकार का अनुमानात्मक आँकड़ा है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दो समूहों के साधनों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है, जो कुछ विशेषताओं में संबंधित हो सकता है। Variance समीकरण का उपयोग करना डेटा सेट में संख्याओं के बीच प्रसार का एक माप है। निवेशक पोर्टफोलियो के परिसंपत्ति आवंटन का मूल्यांकन करने के लिए विचरण समीकरण का उपयोग करते हैं। रेखीय संबंधों को समझना एक रेखीय संबंध (या रैखिक संबंध) एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग चर और स्थिर के बीच सीधे आनुपातिक संबंध का वर्णन करने के लिए किया जाता है। अधिक Vomma Vomma वह दर है जिस पर एक विकल्प का वेगा बाजार में अस्थिरता पर प्रतिक्रिया करेगा। अधिक