Распределение прибылей предполагается нормальным: чем тогда обычно измеряется риск? - коротко
Риск в финансовых моделях часто измеряется стандартным отклонением (стандартной девиацией), что показывает, насколько значения прибылей распределены вокруг среднего значения.
Распределение прибылей предполагается нормальным: чем тогда обычно измеряется риск? - развернуто
В финансовой математике и экономике распределение прибылей часто предполагается нормальным (гауссовым). Это означает, что прибыли распределены по закону нормального распределения, который характеризуется двумя параметрами: математическим ожиданием (средним значением) и стандартным отклонением (дисперсией).
Риск в этом контексте обычно измеряется с помощью нескольких ключевых показателей, которые характеризуют волатильность (колебания) прибылей. Основные из них включают:
-
Стандартное отклонение: Это мера дисперсии прибылей вокруг среднего значения. Чем выше стандартное отклонение, тем больше колебания прибылей и, соответственно, выше риск.
-
Варианс: Это квадратный корень из дисперсии, который также используется для оценки волатильности. Варианс показывает, насколько сильно прибыли отклоняются от среднего значения.
-
Коэффициент вариации: Это отношение стандартного отклонения к среднему значению прибылей. Коэффициент вариации позволяет сравнивать волатильность различных инвестиций независимо от их абсолютного уровня дохода.
-
Шарп-рация: Это отношение избыточной рентабельности (премия за риск) к стандартному отклонению. Шарп-рация показывает, насколько эффективно инвестиции генерируют доход в расчете на единицу риска.
-
Сортино: Это асимметричный коэффициент, который измеряет минимальное значение убытков с заданным уровнем доверия (например, 95%). Сортино полезно для оценки риска в условиях асимметричной информации.
Эти показатели позволяют инвесторам и финансовым аналитикам оценивать риск, связанный с инвестициями, и принимать обоснованные решения. Нормальное распределение предполагает, что все возможные значения прибылей равномерно распределены вокруг среднего значения, что позволяет использовать указанные методы для анализа и управления рисками.