अर्द्ध

अर्ध-विचलन क्या है?

अर्ध विचलन निवेश पर रिटर्न में नीचे-मतलब उतार-चढ़ाव को मापने की एक विधि है।

अर्ध-विचलन जोखिमपूर्ण निवेश से अपेक्षित सबसे खराब स्थिति के प्रदर्शन को प्रकट करेगा।

अर्ध विचलन मानक विचलन या विचरण के लिए एक वैकल्पिक माप है। हालांकि, उन उपायों के विपरीत, अर्ध-विचलन केवल नकारात्मक मूल्य में उतार-चढ़ाव को देखते हैं। इस प्रकार, अर्ध-विचलन का उपयोग अक्सर निवेश के नकारात्मक जोखिम का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।

अर्ध-विचलन को समझना

निवेश में, अर्ध-विचलन का उपयोग किसी परिसंपत्ति की कीमत के फैलाव को प्रेक्षित माध्य या लक्ष्य मान से मापने के लिए किया जाता है। इस अर्थ में, फैलाव का अर्थ है कि औसत मूल्य से भिन्नता।

चाबी छीन लेना

• अर्ध-विचलन एक परिसंपत्ति की डिग्री के जोखिम को मापने के लिए मानक विचलन का एक विकल्प है। सेमि-विचलन केवल संपत्ति के मूल्य में नीचे-मतलब या नकारात्मक, उतार-चढ़ाव को मापता है। यह माप उपकरण का उपयोग अक्सर सबसे अच्छे निवेश का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।

अभ्यास का उद्देश्य किसी निवेश के नकारात्मक जोखिम की गंभीरता को निर्धारित करना है। परिसंपत्ति की अर्ध-विचलन संख्या की तुलना एक बेंचमार्क संख्या से की जा सकती है, जैसे कि एक सूचकांक, यह देखने के लिए कि क्या यह अन्य संभावित निवेशों की तुलना में कम या ज्यादा जोखिम भरा है।

अर्ध विचलन का सूत्र है:

अर्ध विचलन = n1 × rt <औसतन (औसत - आरटी) 2 जहां: n = माध्य के नीचे टिप्पणियों की कुल संख्या = मनाया गया मान

एक निवेशक के संपूर्ण पोर्टफोलियो का मूल्यांकन उसकी संपत्ति के प्रदर्शन में अर्ध-विचलन के अनुसार किया जा सकता है। स्पष्ट रूप से कहें, तो यह सबसे खराब स्थिति वाला प्रदर्शन दिखाएगा, जो कि एक पोर्टफोलियो से उम्मीद की जा सकती है, एक सूचकांक में नुकसान या जो भी तुलनीय है, उसकी तुलना में।

पोर्टफोलियो सिद्धांत में अर्ध-विचलन का इतिहास

निवेशकों को जोखिम भरे विभागों का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए विशेष रूप से 1950 के दशक में अर्ध-विचलन शुरू किया गया था। इसका विकास आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत में दो नेताओं को दिया जाता है।

• हैरी मार्कोविट्ज़ ने एक कुशल फ्रंटियर की गणना करने के लिए पोर्टफोलियो के एसेट्स के एवरेज डिस्ट्रीब्यूशन के एवरेज, वेरिएंस और कोवरियनों का फायदा उठाने का प्रदर्शन किया, जिस पर हर पोर्टफोलियो किसी दिए गए वैरिएंट के लिए अपेक्षित रिटर्न हासिल करता है या किसी दिए गए रिटर्न के लिए वेरिएशन को कम करता है। । मार्कोविट्ज़ के स्पष्टीकरण में, एक उपयोगिता फ़ंक्शन, जो धन और जोखिम को बदलने के लिए निवेशक की संवेदनशीलता को परिभाषित करता है, का उपयोग सांख्यिकीय सीमा पर एक उपयुक्त पोर्टफोलियो चुनने के लिए किया जाता है। इस बीच, रॉय ने इष्टतम व्यापार-ऑफ का जोखिम निर्धारित करने के लिए अर्ध-विचलन का उपयोग किया वापसी। उन्होंने विश्वास नहीं किया कि यह एक उपयोगिता फ़ंक्शन के साथ एक मानव के जोखिम के प्रति संवेदनशीलता को मॉडल करना संभव था। इसके बजाय, उन्होंने यह माना कि निवेशक एक आपदा स्तर से नीचे आने की सबसे छोटी संभावना के साथ निवेश चाहते हैं। इस दावे की बुद्धिमत्ता को समझते हुए, Markowitz ने दो बहुत ही महत्वपूर्ण सिद्धांतों को महसूस किया: नकारात्मक जोखिम किसी भी निवेशक के लिए प्रासंगिक है, और वापसी वितरण को तिरछा किया जा सकता है, या सममित रूप से वितरित नहीं किया जा सकता है, व्यवहार में। जैसे, मार्कोविट्ज़ ने परिवर्तनशीलता माप का उपयोग करने की सिफारिश की, जिसे उन्होंने एक अर्धचालक कहा, क्योंकि यह केवल वापसी वितरण का एक सबसेट है।

अर्ध-विचलन बनाम अर्धसूत्रीविभाजन

अर्ध-विचलन में, n को टिप्पणियों की पूरी संख्या पर सेट किया गया है। सेमीवेरियन में, n मतलब से नीचे रिटर्न का सबसेट है। हालाँकि, जब यह अर्धसूत्रीविभाजन की सही गणितीय परिभाषा है, तो इस परिणाम का कोई मतलब नहीं है यदि आप पोर्टफोलियो के अनुकूलन के लिए अर्ध-सहसंयोजक मैट्रिक्स का निर्माण करने के लिए मीन से नीचे या मार्च के नीचे रिटर्न की समय श्रृंखला का उपयोग करते हैं।