يقيس التباين العلاقة الاتجاهية بين متغيرين. يتم استخدامه في نظرية المحفظة ونظرية المحفظة الحديثة.
التغاير هو مقياس إحصائي يحسب درجة اختلاف متغيرين معًا. يمكن أن يكون موجبًا أو سالبًا ويتم تمثيله عادةً بمصفوفة التغاير.
يستخدم التغاير في التمويل لقياس العلاقات بين عوائد الأصول.
يمكن أن يكون مفيدًا لبناء محافظ فعالة ، حيث يتيح لك معرفة الأصول التي من المحتمل أن تتحرك في نفس الاتجاه (التغاير الإيجابي) أو في اتجاهين متعاكسين (التغاير السلبي).
تستخدم نظرية المحفظة الحديثة التباين المشترك لمساعدة المستثمرين على بناء محافظ فعالة ومتنوعة ومن المرجح أن تحقق أفضل عائد لمستوى معين من المخاطر.
تستخدم نظرية المحفظة الحديثة التباين المشترك لمساعدة المستثمرين على بناء محافظ فعالة ومتنوعة وقادرة على تحقيق عوائد عالية ومعدلة حسب المخاطر.
من خلال فهم كيفية أداء الأصول المختلفة بالنسبة لبعضها البعض ، يمكن للمستثمرين إنشاء محافظ تقلل المخاطر مع توفير إمكانية عوائد عالية الجودة.
التغاير هو مجرد واحدة من الأدوات التي يمكن للمتداولين والمستثمرين استخدامها لقياس المخاطر والعائد المحتمل ، ولكنه أداة مهمة.
مصفوفة التغاير هي جدول يوضح التغاير بين متغيرين أو أكثر.
يمكن استخدام المصفوفة لحساب تباين المحفظة ، وكذلك الارتباط بين الأصول في المحفظة.
يمكن أيضًا استخدام مصفوفة التغاير لتحديد الأصول التي من المحتمل أن تتحرك في نفس الاتجاه (التغاير الإيجابي) أو في اتجاهات معاكسة (التغاير السلبي).
يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة في بناء محافظ فعالة ومتوازنة.
عادة ما يتم تمثيل التغاير بالصيغة التالية:
Cov (X، Y) = Σ [(Xi - Xbar) (Yi - Ybar)] / (n-1)
أو :
يمكن استخدام هذه الصيغة لحساب التباين بين متغيرين ، X و Y.
يمكن استخدام مصفوفة التغاير لحساب تباين المحفظة ، فضلاً عن الارتباط بين الأصول في المحفظة.
من المهم ملاحظة الفرق بين التغاير والارتباط.
التباين هو مقياس للعلاقة بين متغيرين ، بينما الارتباط هو مقياس لقوة تلك العلاقة.
يمكن أن يكون التباين المشترك موجبًا أو سالبًا ، بينما يتم التعبير عن الارتباط عادةً كرقم موجب أو سالب بين ناقص -1 (ارتباط سلبي مثالي) وإيجابي -1 (ارتباط إيجابي مثالي).
هذا يعني أن متغيرين ، على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لهما درجة عالية من التباين ولكن درجة ارتباط منخفضة.
على سبيل المثال ، يمكن أن يتحرك أصلان في نفس الاتجاه (التغاير الإيجابي) ولكن بدرجات مختلفة (ارتباط منخفض) ، مثل الناتج المحلي الإجمالي وإيرادات شركة معينة ، أو الناتج المحلي الإجمالي وسعر السهم.
التباين هو مقياس واحد فقط يمكن للمستثمرين استخدامه لقياس المخاطر والعائد المحتمل ، ولكنه مقياس مهم.
من خلال فهم كيفية أداء الأصول المختلفة بالنسبة لبعضها البعض ، يمكن للمستثمرين بناء محافظ تقلل المخاطر مع توفير إمكانية عوائد عالية الجودة.
التباين هو جزء من نموذج تسعير الأصول المالية (CAPM) عبر الإصدار التجريبي.
التغاير هو مقياس إحصائي يحسب درجة اختلاف متغيرين معًا.
يمكن أن يكون التباين المشترك موجبًا أو سالبًا ، وعادة ما يتم تمثيله بمصفوفة التغاير.
يستخدم التباين في التمويل والاستثمار والتجارة والاقتصاد لقياس العلاقات بين عوائد الأصول.
يمكن أن يكون مفيدًا في إنشاء محافظ فعالة ومتنوعة جيدًا ، حيث يمكن أن تساعد المحللين على تحديد الأصول التي من المحتمل أن تتحرك في نفس الاتجاه (التغاير الإيجابي) أو في اتجاهات مختلفة (التغاير السلبي).
نموذج تسعير الأصول المالية (CAPM) هو نموذج يصف العلاقة بين المخاطر والعائد المتوقع.
ينص النموذج على أن العائد المتوقع للأصل يساوي العائد الخالي من المخاطر بالإضافة إلى علاوة المخاطرة.
يتم تحديد علاوة المخاطرة من خلال الإصدار التجريبي من الأصل.
بيتا هو مقياس لتقلب الأصول بالنسبة للسوق. يستخدم التغاير لحساب بيتا.
التغاير هو مقياس إحصائي يحسب درجة اختلاف متغيرين معًا.
يمكن أن يكون التباين المشترك موجبًا أو سالبًا ، وعادة ما يتم تمثيله بمصفوفة التغاير.
التباين الإيجابي يعني أن المتغيرات تتحرك في نفس الاتجاه ، مثل سهمين مختلفين.
التغاير السالب يعني أن المتغيرات تتحرك في اتجاهين متعاكسين.
في أوقات معينة من التاريخ ، كان للأسهم والسندات تغاير سلبي ، ولكن هذا ليس هو الحال دائمًا.
مخاطر المحفظة هي المخاطر المرتبطة بمحفظة الاستثمارات.
هناك أنواع مختلفة من المخاطر ، مثل مخاطر السيولة ، ومخاطر الائتمان ، ومخاطر أسعار الفائدة ، ومخاطر العملة ، فضلاً عن التقلبات العامة.
يمكن قياس مخاطر المحفظة عن طريق حساب تباين المحفظة.
كلما زاد التباين ، زادت المخاطر.
يتم استخدام التغاير لحساب التباين. التباين هو مقياس للعلاقة بين متغيرين بينما التباين هو مقياس للتغير لمتغير واحد.
يمكن أن يكون التباين المشترك موجبًا أو سلبيًا بينما يمكن أن يكون التباين إيجابيًا فقط. أقل قيمة يمكن أن تأخذها هي صفر.
الانحراف المعياري هو مقياس تباين مجموعة البيانات.
يستخدم التغاير لحساب الانحراف المعياري.
التباين هو مقياس للعلاقة بين متغيرين ، بينما الانحراف المعياري هو مقياس للتغير لمتغير واحد.
يمكن أن يكون التباين موجبًا أو سالبًا ، بينما يمكن أن يكون الانحراف المعياري موجبًا فقط.
لنفترض أن لديك خمسة أرباع بيانات الناتج المحلي الإجمالي التي تُظهر كيف يقارن نمو الناتج المحلي الإجمالي (س) بنمو إيرادات الشركة (ص).
تبدو مجموعة البيانات كما يلي:
متوسط قيمة x هو 3 ، ومتوسط قيمة y هو 9.
لحساب التغاير ، نحتاج إلى إضافة حاصل ضرب قيم xi مطروحًا منه متوسط قيمة x ، مضروبًا في قيم yi مطروحًا منه متوسط قيم y ، مقسومًا على (n-1) ، على النحو التالي:
Cov (س ، ص) = ((1-3) × (7-9) + (2.5 - 3) × (8-9) + (3.5 - 3) × (10-9) + (3 - 3) × (8-9) + (5 - 3) × (12-9)) / 4 = (4 + 0.5 + 0.5 + 0 + 6) / 4 = 2.75
نظرًا لوجود تغاير إيجابي في هذه الحالة ، يمكننا أن نستنتج أن نمو السلع والخدمات الثابتة له علاقة إيجابية بنمو الناتج المحلي الإجمالي الفصلي.
مصفوفة التغاير هي مصفوفة توضح التغاير بين متغيرين أو أكثر.
المصفوفة متناظرة ، حيث تمثل المدخلات القطرية الفروق بين المتغيرات الفردية.
تشير الإدخالات خارج القطر إلى التباينات بين المتغيرات.
مثال على التغاير هو عندما يتحرك سهمان في نفس الاتجاه.
إذا زاد المخزون "أ" بنسبة 10٪ والمخزون "ب" بنسبة 5٪ ، فإن التغاير بين هذين السهمين يكون إيجابيًا.
لحساب التغاير في Excel ، يمكنك استخدام دالة COVAR.
تحسب هذه الدالة التباين المشترك لمجموعتين من القيم المتوفرة.
على سبيل المثال ، لحساب التغاير للمثال أعلاه ، يمكنك استخدام الصيغة التالية ، بافتراض أن البيانات موجودة في الخلايا من A1 إلى A5 ومن B1 إلى B5:
= COVAR (A1: A5، B1: B5)
تُرجع هذه الصيغة قيمة تغاير قدرها 2.75.
في الإحصاء ، التباين هو مقياس لكيفية تحرك متغيرين عشوائيين معًا.
يمكن أن يكون التغاير موجبًا أو سالبًا أو صفرًا.
يعني التغاير الإيجابي أن المتغيرات تميل إلى التحرك في نفس الاتجاه ، بينما التغاير السلبي يعني أن المتغيرات تميل إلى التحرك في اتجاهين متعاكسين.
الفرق الرئيسي بين التباين والتباين هو أن التباين هو مقياس للتغير لمتغير واحد بينما التباين هو مقياس للعلاقة بين متغيرين.
يمكن أن يكون التباين المشترك موجبًا أو سلبيًا ، بينما يمكن أن يكون التباين إيجابيًا فقط.
الفرق الرئيسي الآخر هو أن الارتباط هو مقياس لقوة العلاقة بين متغيرين في حين أن التغاير هو مقياس للتغير بين متغيرين.
يتمثل الاختلاف الرئيسي بين التغاير والارتباط في أن التباين هو مقياس لتغير متغيرين بينما الارتباط هو مقياس لقوة العلاقة بين متغيرين.
يمكن أن يكون التغاير موجبًا أو سالبًا ، بينما يكون الارتباط موجبًا فقط.
يمكن تفسير التغاير على أنه مقياس لكيفية تحرك متغيرين معًا.
يعني التغاير الإيجابي أن المتغيرات تميل إلى التحرك في نفس الاتجاه ، بينما التغاير السلبي يعني أن المتغيرات تميل إلى التحرك في اتجاهين متعاكسين.
تشير قيمة التغاير المرتفعة إلى وجود علاقة قوية بين المتغيرين ، بينما تشير قيمة التغاير المنخفضة إلى وجود علاقة ضعيفة بين المتغيرين.
يمكن استخدام التباين في إدارة المحافظ لقياس مخاطر المحفظة.
يمكن أيضًا استخدام التباين في تحليل الانحدار لتحديد المتغيرات المستقلة الأكثر تنبؤًا بالمتغير التابع.
يمكن أيضًا استخدام التباين لحساب الارتباط بين متغيرين.
أحد قيود التغاير هو أنه قد يكون من الصعب تفسيره.
يتمثل أحد القيود الأخرى في أن التغاير لا يأخذ في الاعتبار وحدات قياس المتغيرات ، مما قد يجعل من الصعب مقارنة متغيرين.
أخيرًا ، يقيس التغاير فقط العلاقات الخطية بين متغيرين ، ولا يأخذ في الاعتبار العلاقات غير الخطية.
مقاييس التباين الأخرى هي الانحراف المعياري والمدى والمدى الربيعي والتباين.
نعم ، يمكن أن يكون التغاير موجبًا أو سالبًا.
يعني التغاير الإيجابي أن المتغيرات تميل إلى التحرك في نفس الاتجاه ، بينما التغاير السلبي يعني أن المتغيرات تميل إلى التحرك في اتجاهين متعاكسين.
ما هي ميزة معامل الارتباط على التغاير؟
معامل الارتباط هو مقياس معياري للعلاقة بين متغيرين ، مما يعني أنه من الأسهل مقارنة العلاقة بين متغيرين.
معامل الارتباط أسهل في التفسير من التغاير. على سبيل المثال ، من الأسهل تفسير ما يعنيه معامل الارتباط +0.20 (ارتباط إيجابي ضعيف) مقارنة بالتغاير 2.
تشمل مقاييس الارتباط الأخرى معامل ارتباط بيرسون ، ومعامل ارتباط سبيرمان ، ومعامل ارتباط تاو في كيندال.
التباين المشترك للعينة هو مقياس لتغير متغيرين يتم حسابهما من عينة من البيانات.
التباين السكاني هو مقياس للتغير لمتغيرين يتم حسابهما باستخدام جميع البيانات في المجتمع.
يمكن أن يكون التباين السكاني موجبًا أو سالبًا ، ويستخدم لتقدير التباين السكاني.
يشير تباين المحتوى إلى قيمة التباين التي يتم حسابها من بيانات المحتوى ، وتباين العينة هو التباين المحسوب من بيانات العينة.
يمكن حساب التغاير بأخذ ناتج انحراف كل متغير عن وسطه ثم قسمة عدد المشاهدات.
يستخدم التباين المشترك في الإحصاء كمقياس لكيفية تحرك متغيرين عشوائيين معًا.
يمكن أن يكون التغاير موجبًا أو سالبًا أو صفرًا.
من حيث تفسير التغاير المشترك ، فإن التغاير الإيجابي يعني أن المتغيرات تميل إلى التحرك في نفس الاتجاه ، بينما التغاير السلبي يعني أن المتغيرات تميل إلى التحرك في اتجاهين متعاكسين. التغاير للصفر لا يوحي بأي منهما.
يستخدم التباين أيضًا في إدارة المحفظة لقياس مخاطر المحفظة وفي تحليل الانحدار لتحديد المتغيرات المستقلة الأكثر تنبؤًا بالمتغير التابع.
التباين هو مقياس للتباين ، ولكن هناك مقاييس أخرى للتغير بما في ذلك الانحراف المعياري والمدى والمدى الربيعي والتباين.
معامل الارتباط هو مقياس معياري للعلاقة بين متغيرين ، مما يعني أنه من الأسهل مقارنة العلاقة بين متغيرين. معامل الارتباط أسهل في الفهم بشكل حدسي من التباين المشترك ، وهو ما يفسر إلى حد كبير شعبيته.
تشمل مقاييس الارتباط الأخرى معامل ارتباط بيرسون ، ومعامل ارتباط سبيرمان ، ومعامل ارتباط تاو في كيندال.
التباين المشترك للعينة هو مقياس لتغير متغيرين يتم حسابهما من عينة البيانات ، بينما التباين السكاني هو مقياس للتغير لمتغيرين يتم حسابهما من جميع بيانات المجتمع.
سابق : حساب الفرق للتداول والاستثمار | التالية : نظرية الاحتمالات والتداول |