Yarı Sapma Nedir?
Yarı-sapma, yatırım getirilerindeki ortalamanın altındaki dalgalanmaları ölçme yöntemidir.
Yarı sapma, riskli bir yatırımdan beklenebilecek en kötü durum performansını ortaya çıkaracaktır.
Yarı sapma, standart sapmaya veya varyansa alternatif bir ölçümdür. Bununla birlikte, bu önlemlerin aksine, yarı sapma sadece olumsuz fiyat dalgalanmalarına bakar. Bu nedenle, yarı sapma genellikle bir yatırımın aşağı yönlü riskini değerlendirmek için kullanılır.
Yarı Sapmayı Anlama
Yatırım yaparken, bir varlığın fiyatının gözlemlenen ortalama veya hedef değerden dağılımını ölçmek için yarı sapma kullanılır. Bu anlamda dağılım, ortalama fiyattan sapma derecesi anlamına gelir.
Önemli Çıkarımlar
- Yarı sapma, bir varlığın risk derecesini ölçmek için standart sapmaya bir alternatiftir. Yarı sapma, bir varlığın fiyatındaki sadece ortalamanın altında veya negatif dalgalanmaları ölçer.
Tatbikatın amacı, bir yatırımın aşağı yönlü riskinin ciddiyetini belirlemektir. Daha sonra varlığın yarı sapma sayısı, diğer potansiyel yatırımlardan daha fazla mı yoksa daha az mı riskli olduğunu görmek için endeks gibi bir karşılaştırma numarasıyla karşılaştırılabilir.
Yarı sapma formülü:
Yarı sapma = n1 × rt <Ortalama∑n (Ortalama - rt) 2 burada: n = ortalama değerin altındaki toplam gözlem sayısı = gözlenen değer
Bir yatırımcının portföyünün tamamı, varlıklarının performansındaki yarı sapmaya göre değerlendirilebilir. Açıkça söylemek gerekirse, bu, bir endeksteki kayıplara veya karşılaştırılabilir olanlara kıyasla portföyden beklenebilecek en kötü durum performansını gösterecektir.
Portföy Teorisinde Yarı Sapma Tarihi
Yarı sapma, özellikle yatırımcıların riskli portföyleri yönetmelerine yardımcı olmak için 1950'lerde ortaya çıktı. Gelişimi modern portföy teorisinde iki lidere aktarılmaktadır.
- Harry Markowitz, her portföyün belirli bir varyans için beklenen getiriyi elde ettiği veya belirli bir beklenen getiri için varyansı en aza indirdiği verimli bir sınırı hesaplamak için bir portföyün varlıklarının getiri dağılımlarının ortalamalarını, varyanslarını ve kovaryanslarını nasıl kullanacağını gösterdi.. Markowitz'in açıklamasında, yatırımcının değişen servet ve riske duyarlılığını tanımlayan bir fayda fonksiyonu, istatistiksel sınırda uygun bir portföy seçmek için kullanılır. Bu arada AD Roy, riskin optimum dengelenmesini belirlemek için yarı sapmayı kullandı. dönüş. Bir fayda fonksiyonuna sahip bir insanın riskine karşı duyarlılığı modellemenin mümkün olduğuna inanmıyordu. Bunun yerine yatırımcıların felaket seviyesinin altına düşme olasılığı en düşük olan yatırımı isteyeceklerini varsaydı. Bu iddianın bilgeliğini anlayan Markowitz iki çok önemli ilke gerçekleştirmiştir: Aşağı yönlü risk herhangi bir yatırımcı için geçerlidir ve getiri dağılımları pratikte çarpık olabilir veya simetrik olarak dağıtılamaz. Bu nedenle, Markowitz, sadece dönüş dağılımının bir alt kümesini hesaba kattığı için , bir yarı değişkenlik olarak adlandırdığı bir değişkenlik ölçüsü kullanılmasını önerdi.
Yarı Sapmaya Karşı Yarı-Sapma
Yarı sapmada, n tam gözlem sayısına ayarlanır. Semivaryence, n , ortalamanın altındaki getiri alt kümesidir. Bununla birlikte, bu semivariance'nin doğru matematiksel tanımı olsa da, portföy optimizasyonu için bir yarı-kovaryans matrisi oluşturmak için ortalamanın altında veya MAR'nın altında bir zaman dizisi kullanırsanız bu sonuç bir anlam ifade etmez.