पोर्टफोलियो सिद्धांत में कोवरियन का उपयोग कैसे किया जाता है?

पोर्टफोलियो में क्या संपत्तियां शामिल हैं, यह निर्धारित करने के लिए पोर्टफोलियो सिद्धांत में कोवरियन का उपयोग किया जाता है। Covariance दो परिसंपत्ति की कीमतों के बीच दिशात्मक संबंध का एक सांख्यिकीय उपाय है। पोर्टफोलियो के लिए समग्र जोखिम को कम करने के लिए पोर्टफोलियो सिद्धांत इस सांख्यिकीय माप का उपयोग करता है। एक सकारात्मक सहसंयोजक का अर्थ है कि संपत्ति आम तौर पर एक ही दिशा में चलती है। नकारात्मक सहसंयोजक का अर्थ है कि संपत्ति आम तौर पर विपरीत दिशाओं में चलती है।

Covariance आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत (MPT) में प्रयुक्त एक महत्वपूर्ण माप है। एमपीटी एक पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों के मिश्रण के लिए एक कुशल सीमा निर्धारित करने का प्रयास करता है। कुशल फ्रंटियर पोर्टफोलियो में समग्र संयुक्त परिसंपत्तियों के लिए अधिकतम रिटर्न बनाम जोखिम की डिग्री का अनुकूलन करना चाहता है। लक्ष्य उन संपत्तियों को चुनना है जो संयुक्त पोर्टफोलियो के लिए कम मानक विचलन है जो व्यक्तिगत परिसंपत्तियों के मानक विचलन से कम है। इससे पोर्टफोलियो की अस्थिरता कम हो सकती है। आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत निम्न-अस्थिरता परिसंपत्तियों के साथ उच्च-अस्थिरता परिसंपत्तियों का एक इष्टतम मिश्रण बनाने का प्रयास करता है। एक पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों में विविधता लाने से, निवेशक जोखिम कम कर सकते हैं और फिर भी सकारात्मक रिटर्न की अनुमति दे सकते हैं।

एक पोर्टफोलियो के निर्माण में, संपत्ति को शामिल करके समग्र जोखिम को कम करने का प्रयास करना महत्वपूर्ण है जो एक दूसरे के साथ नकारात्मक सहसंयोजक हैं। विश्लेषक विभिन्न शेयरों के बीच सहसंयोजक के माप को निर्धारित करने के लिए ऐतिहासिक मूल्य डेटा का उपयोग करते हैं। यह मानता है कि परिसंपत्ति की कीमतों के बीच एक ही सांख्यिकीय संबंध भविष्य में जारी रहेगा, जो कि हमेशा ऐसा नहीं होता है। उन संपत्तियों को शामिल करके जो नकारात्मक कोविरेंस दिखाते हैं, एक पोर्टफोलियो के जोखिम को कम से कम किया जाता है।

दो संपत्तियों के सहसंयोजन की गणना एक सूत्र द्वारा की जाती है। सूत्र का पहला चरण प्रत्येक व्यक्तिगत संपत्ति के लिए औसत दैनिक रिटर्न निर्धारित करता है। फिर, दैनिक रिटर्न के बीच अंतर दैनिक औसत रिटर्न की गणना प्रत्येक परिसंपत्ति के लिए की जाती है, जो संख्याओं को एक दूसरे से गुणा किया जाता है। अंतिम चरण उस उत्पाद को व्यापारिक अवधियों की संख्या से विभाजित करना है, माइनस 1. कोवरियन का उपयोग परिसंपत्तियों के पोर्टफोलियो में विविधीकरण को अधिकतम करने के लिए किया जा सकता है। एक पोर्टफोलियो में एक नकारात्मक कोवरियन के साथ संपत्ति को जोड़कर, समग्र जोखिम जल्दी से कम हो जाता है। Covariance परिसंपत्तियों के मिश्रण के लिए जोखिम का एक सांख्यिकीय माप प्रदान करता है।

कोवरियन के उपयोग में कमियां हैं। कोवरियन केवल दो परिसंपत्तियों के बीच दिशात्मक संबंध को माप सकते हैं। यह संपत्ति के बीच संबंधों की ताकत नहीं दिखा सकता है। सहसंबंध गुणांक उस ताकत का एक बेहतर उपाय है। सहसंयोजक के उपयोग के लिए एक अतिरिक्त दोष यह है कि गणना उच्च अस्थिरता रिटर्न के प्रति संवेदनशील है। अधिक अस्थिर परिसंपत्तियों में ऐसे रिटर्न शामिल होते हैं जो औसत से दूर होते हैं। इन उल्लिखित रिटर्न के परिणामस्वरूप होने वाले सहसंयोजक गणना पर अनुचित प्रभाव पड़ सकता है। बड़े सिंगल-डे प्राइस मूव कोविर्सिस को प्रभावित कर सकते हैं, जो माप के गलत अनुमान की ओर जाता है।