Стандартное отклонение доходности это ковариация

Взаимосвязь между ковариацией и стандартным отклонением портфеля

Проанализируем полученное выше выражение для дисперсии портфеля, состоящего из двух ценных бумаг Х и У:

2 = 2 *W_х 2 + 2 *W_у 2 +2* *W_х* W_у

В данной формуле первый и второй члены представляют вклад вариации активов Х и У в вариацию портфеля. Они всегда имеют знак плюс и, поэтому, этот вклад будет неотрицательным.

Третий член формулы содержит показатель ковариации активов и является ключевым при анализе влияния диверсификации на снижение риска. Ковариация может быть положительной, отрицательной или равной нулю в зависимости от характера изменения активов Х и У. Для анализа влияния величины ковариации на риск портфеля рассмотрим три ситуации:

1. Наибольшая положительная ковариация.

2. Наибольшая (по абсолютной величине) отрицательная ковариация.

3. Ковариация, находящаяся между этими двумя крайними случаями.

Ожидаемая доходность и стандартное отклонение активов Х и У представлены на рисунке 5.1.

Rp
Y
Ry
Rx	X

Рис. 5.1. График зависимости доходности и риска портфеля

Актив У имеет наибольшую доходность и наибольшее стандартное отклонение. Линии, соединяющие точки Х и У, характеризуют возможные портфели, которые могут быть сформированы из активов Х и У при различных их удельных весах. Например, точки, расположенные вблизи точки Х соответствуют портфелям, сформированным в основанном из активов Х, а вблизи У – из активов У.

Рассмотрим случай полной положительной ковариации активов. Коэффициент корреляции в этом случае близок к единице. Возможные значения доходности и стандартного отклонения портфеля для этого случая представлены на рисунке пунктирной линией, которая является прямой, соединяющей точки Х и У. Риск портфеля в этом случае является взвешенной суммой рисков составляющих портфель активов. Таким образом, при полной положительной ковариации активов эффект снижения риска вследствие диверсификации отсутствует. Обусловлено это тем обстоятельством, что все изменения доходности осуществляются строго в одном направлении.

Рассмотрим далее случай полной отрицательной ковариации между активами. В этом случае коэффициент корреляции равен -1. Штриховая линия, соединяющая точки Х и У, соответствует значениям доходности и риска портфеля, которые можно получить при различных комбинациях активов Х и У при их полной отрицательной ковариации. Следует отметить, что ломаная линия, соединяющая точки Х и У в этом случае пересекает вертикальную ось. В точке пересечения стандартное отклонение равно нулю. Рассматриваемый случай полной отрицательной ковариации означает, что изменения активов происходит строго в противоположных направлениях. Следствием этого является снижение риска портфеля и даже его полное устранение.

Рассмотрим далее случай, когда корреляция активов имеет значение промежуточное между рассмотренными крайними случаями. На графике данная ситуация представлена сплошной линией. Этот вариант является более реалистичным, чем случаи полной положительной или полной отрицательной ковариации. Он соответствует ситуации, когда изменение активов происходит достаточно независимо друг от друга. Кривая, представленная сплошной линией иллюстрирует тот факт, что комбинирование рисковых активов в портфеле позволяет получить определенный эффект в плане снижения риска при условии, что эти активы не имеют полную положительную ковариацию. Следует отметить, что сплошная линия в данном случае не пересекает вертикальную ось и поэтому риск полностью не устраним.

Ключевым вопросом портфельного анализа является вопрос о том, какие виды риска могут быть устранены путем диверсификации. Риск, который может быть устранен посредством диверсификации, называется диверсифицируемым риском. Однако не все виды риска могут быть устранены таким образом. Риск, который остается в достаточно хорошо диверсифицированном портфеле называется недиверсифицируемым. Этот вид риска называют также систематическим или рыночным риском.

Пример. Необходимо проанализировать доходность и риск портфеля, состоящего из акций двух компаний Х и У. Эти ценные бумаги характеризуются следующими показателями доходности и риска: = 5%, = 10%, R_х = 15%, R_у = 18%. Необходимо определить границы доходности и риска портфеля, составленного из данных акций, при значениях коэффициента корреляции: а) CR_ху = -1, б) CR_ху = 1, в) CR_ху = 0.

Анализ будем проводить для портфелей, структура которых представлена в таблице 5.4:

Источник

Стандартное отклонение доходности портфеля

При определении среднеквадратического или стандартного отклонения доходности портфеля возникает проблема, связанная с тем, что портфель состоит из двух и более активов (например, акций), каждый из которых имеет свое стандартное отклонение доходности. При этом каждый из активов вносит свой компонент риска в соответствии со своим удельным весом. Расчет общего риска как средневзвешенного по всем компонентам является в корне неправильным подходом. Это связано с тем, что существует определенная взаимосвязь между доходностью активов, которая может быть как прямой, так и обратной.

Оценка тесноты и характера взаимосвязи производится на основании коэффициента корреляции, который может находиться в диапазоне от -1 до +1. Значения +1 и -1 говорят о том, что между доходностью двух активов существует функциональная зависимость (прямая и обратная, соответственно). На практике эти значения не встречаются, поэтому рассмотрим эту концепцию на примере двух коэффициентов корреляции: +0,7 и -0,3. Положительный коэффициент говорит, что между доходностями существует довольно тесная прямая зависимость. Другими словами, если доходность первого актива будет расти, то и доходность другого актива будет также расти, но не в той же самой мере, что и доходность первого. Отрицательный коэффициент -0,3 свидетельствует о существовании слабой обратной взаимосвязи. В этом случае рост доходности одного актива будет частично нивелирован снижением доходности другого и наоборот. Это приводит к тому, что при оценке стандартного отклонения доходности портфеля должны быть учтены взаимосвязи доходности активов, входящих в него.

Формула

В общем виде формулу расчета стандартного отклонения портфеля, состоящего из N активов, можно представить в следующем виде:

где N – количество активов (ценных бумаг), входящих в портфель;

w_i – удельный вес i-го актива в портфеле;

w_j — удельный вес j-го актива в портфеле;

σ (k_i) – стандартное (среднеквадратическое) отклонение доходности i-го актива;

Cov (k_i, k_j) – ковариация доходности i-го и j-го актива.

Представленную выше формулу можно преобразовать, используя формулу коэффициента корреляции.

где σ (k_j) — стандартное (среднеквадратическое) отклонение доходности i-го актива.

После преобразования она приобретет следующий вид:

где R(k_i, k_j) – коэффициент корреляции доходности i-го и j-го актива.

Если развернуть это выражение для портфеля, состоящего из двух активов A и B, то оно будет выглядеть следующим образом:

Поскольку третье и четвертое слагаемые равны между собой, то формулу стандартного отклонения портфеля для двух активов можно записать в виде.

Для портфеля, состоящего из трех активов A, B и C, формула будет выглядеть так:

С увеличением количества активов уравнение будет становиться все более громоздкой.

Пример

Рассчитаем стандартное отклонение доходности портфеля, который сформирован из трех ценных бумаг в следующих пропорциях:

• 25% акций Компании A со среднеквадратическим отклонением доходности 9%;
• 35% акций Компании B со среднеквадратическим отклонением доходности 12%;
• 40% акций Компании C со среднеквадратическим отклонением доходности 7%.

При этом коэффициент корреляции доходности акций A и B RA,B = 0,6, A и C RA,C = -0,45, B C RB,C = 0,2.

Подставим исходные данные в приведенную выше формулу:

σ 2 _P = 0,252*92 + 0,352*122 + 0,42*72 + 2*0,25*0,35*0,6*9*12 + 2*0,25*0,4*(-0,45)*9*7 + 2*0,35*0,4*0,2*12*7 = 40,92

Таким образом, стандартное отклонение портфеля составит 6,4% (квадратный корень из 40,92).

Источник

Ковариация

Что такое Ковариация?

Ковариация измеряет направленную взаимосвязь между доходностью двух активов . Положительная ковариация означает, что доходность активов движется вместе, а отрицательная ковариация означает, что они движутся обратно. Ковариация рассчитывается путем анализа неожиданностей при доходности ( стандартных отклонений от ожидаемой доходности) или умножения корреляции между двумя переменными на стандартное отклонение каждой переменной.

Ключевые моменты

• Ковариация – это статистический инструмент, который используется для определения взаимосвязи между движением цен двух активов.
• Когда две акции имеют тенденцию двигаться вместе, они считаются имеющими положительную ковариацию; когда они движутся обратно, ковариация отрицательная.
• Ковариация – важный инструмент в современной теории портфеля, используемый для определения того, какие ценные бумаги следует поместить в портфель.
• Риск и волатильность портфеля можно снизить, объединив активы с отрицательной ковариацией.

Понимание ковариации

Ковариация оценивает, как средние значения двух переменных перемещаются вместе. Если доходность акции A увеличивается всякий раз, когда доходность акции B увеличивается, и такая же взаимосвязь обнаруживается, когда доходность каждой акции уменьшается, то считается, что эти акции имеют положительную ковариацию. В финансах ковариации рассчитываются, чтобы помочь диверсифицировать ценные бумаги.

Когда у аналитика есть набор данных, пара значений x и y, ковариация может быть рассчитана с использованием пяти переменных из этих данных. Они есть:

• x i = заданное значение x в наборе данных
• x m = среднее или среднее значение x
• y i = значение y в наборе данных, которое соответствует x i
• y m = среднее или среднее значение y
• n = количество точек данных

Учитывая эту информацию, формула ковариации: Cov (x, y) = SUM [(x i – x m ) * (y i – y m )] / (n – 1)

Краткая справка

Хотя ковариация действительно измеряет направленную взаимосвязь между двумя активами, она не показывает силу взаимосвязи между двумя активами; коэффициент корреляции является более подходящим показателем этой силы.

Ковариационные приложения

Ковариации имеют важное применение в финансах и современной теории портфелей . Например, в модели ценообразования капитальных активов ( CAPM ), которая используется для расчета ожидаемой доходности актива, ковариация между ценными бумагами и рынком используется в формуле для одной из ключевых переменных модели, бета . В CAPM бета измеряет волатильность или систематический риск ценной бумаги по сравнению с рынком в целом; это практическая мера, основанная на ковариации для оценки подверженности инвестора риску, характерному для одной ценной бумаги.

Между тем, теория портфелей использует ковариации для статистического снижения общего риска портфеля за счет защиты от волатильности за счет диверсификации с учетом ковариаций.

Краткая справка

Обладание финансовыми активами с доходностью, имеющей аналогичные ковариации, не обеспечивает большой диверсификации; следовательно, диверсифицированный портфель, вероятно, будет содержать набор финансовых активов с различными ковариациями.

Пример расчета ковариации

Предположим, что у аналитика компании есть набор данных за пять кварталов, который показывает квартальный рост валового внутреннего продукта ( ВВП ) в процентах (x) и рост новой линейки продуктов компании в процентах (y). Набор данных может выглядеть так:

• Q1: x = 2, y = 10
• Q2: x = 3, y = 14
• Q3: x = 2,7, y = 12
• Q4: x = 3,2, y = 15
• Q5: x = 4,1, y = 20

Среднее значение x равно 3, а среднее значение y равно 14,2. Чтобы вычислить ковариацию , сумма произведений значений x i минус среднее значение x, умноженное на значения y i минус средние значения y, будет разделена на (n-1) следующим образом:

Cov (x, y) = ((2 – 3) x (10 – 14,2) + (3 – 3) x (14 – 14,2) + … (4,1 – 3) x (20 – 14,2)) / 4 = (4,2 + 0 + 0,66 + 0,16 + 6,38) / 4 = 2,85

Рассчитав здесь положительную ковариацию, аналитик может сказать, что рост новой продуктовой линейки компании имеет положительную связь с квартальным ростом ВВП.

Источник