আধা-বিচ্যুতি কী?
আধা-বিচ্যুতি হ'ল বিনিয়োগের ক্ষেত্রে প্রাপ্ত রিটার্নগুলিতে নিম্ন-গড় ওঠানামা পরিমাপের একটি পদ্ধতি।
আধা-বিচ্যুতি ঝুঁকিপূর্ণ বিনিয়োগ থেকে প্রত্যাশিত সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স প্রকাশ করবে।
আধা বিচ্যুতি হ'ল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি বা বৈকল্পের বিকল্প পরিমাপ। তবে, এই ব্যবস্থাগুলির বিপরীতে, আধা-বিচ্যুতি কেবল নেতিবাচক দামের ওঠানামাতে দেখায়। সুতরাং, আধা-বিচ্যুতি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিনিয়োগের নেতিবাচক ঝুঁকির মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
সেমি-ডিভিয়েশন বোঝা
বিনিয়োগে, অর্ধ-বিচ্যুতি একটি পর্যবেক্ষণকৃত গড় বা লক্ষ্য মান থেকে কোনও সম্পত্তির দামের বিস্তারকে পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। এই অর্থে, বিচ্ছুরণের অর্থ গড় দাম থেকে পরিবর্তনের পরিমাণ।
কী Takeaways
- সম্পদের ডিগ্রি ঝুঁকির পরিমাপের জন্য আঞ্চলিক বিচ্যুতি হ'ল একটি বিকল্প। সিমি-বিচ্যুতি সম্পদের মূল্যের নিচে-নীচে বা নেতিবাচক, ওঠানামা পরিমাপ করে T এই পরিমাপের সরঞ্জামটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই ঝুঁকিপূর্ণ বিনিয়োগগুলি মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়।
অনুশীলনের মূল বিষয় হ'ল বিনিয়োগের নেতিবাচক ঝুঁকির তীব্রতা নির্ধারণ করা। সম্পদের আধা-বিচ্যুতি নম্বরটি তখন অন্য কোনও সম্ভাব্য বিনিয়োগের চেয়ে কম বা ঝুঁকিপূর্ণ কিনা তা দেখার জন্য সূচকের মতো একটি মানদণ্ডের সাথে তুলনা করা যেতে পারে।
আধা বিচ্যুতির সূত্রটি হ'ল:
আধা-বিচ্যুতি = এন 1 × আরটি <গড় ((গড় - আরটি) 2 যেখানে: এন = অর্থের নীচে নিরীক্ষণের মোট সংখ্যা = পর্যবেক্ষণ মানের
একজন বিনিয়োগকারীর পুরো পোর্টফোলিওর সম্পত্তির কার্য সম্পাদনে আধা-বিচ্যুতি অনুযায়ী মূল্যায়ন করা যেতে পারে। কথায় কথায় কথায় কথায় বলতে গেলে, এটি সূচকের ক্ষতির তুলনায় যে তুলনীয় বাছাই করা হয়েছে তার তুলনায় পোর্টফোলিও থেকে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স দেখাবে।
পোর্টফোলিও তত্ত্বে আধা-বিচ্যুতি ইতিহাস History
বিনিয়োগকারীদের ঝুঁকিপূর্ণ পোর্টফোলিও পরিচালনা করতে বিশেষত 1950-এর দশকে আধা-বিচ্যুতি চালু হয়েছিল। এর বিকাশ আধুনিক পোর্টফোলিও তত্ত্বে দুই নেতার কাছে জমা হয়।
- হ্যারি মার্কোভিটস কার্যকর পর্বতমালার গণনা করার জন্য কোনও পোর্টফোলিওর সম্পত্তির রিটার্ন বিতরণের গড়, বৈচিত্রগুলি এবং সমবায় কীভাবে কাজে লাগাতে পারেন তা দেখিয়েছিলেন যার ভিত্তিতে প্রতিটি পোর্টফোলিও একটি প্রদত্ত বৈকল্পিকের জন্য প্রত্যাশিত রিটার্ন অর্জন করে বা প্রদত্ত প্রত্যাশিত প্রত্যাবর্তনের জন্য বৈকল্পিকতা হ্রাস করে । মার্কোভিটসের ব্যাখ্যায়, বিনিয়োগকারীদের সম্পদ ও ঝুঁকি পরিবর্তনের সংবেদনশীলতা সংজ্ঞায়িত করে একটি ইউটিলিটি ফাংশনটি পরিসংখ্যানিক সীমান্তে উপযুক্ত পোর্টফোলিও বাছাই করতে ব্যবহৃত হয় AD এদিকে রায় ঝুঁকির সর্বোত্তম বাণিজ্য বন্ধ নির্ধারণে অর্ধ-বিচ্যুতি ব্যবহার করে ফিরে যান। তিনি বিশ্বাস করেননি যে কোনও ইউটিলিটি ফাংশন সহ মানুষের ঝুঁকি নিয়ে সংবেদনশীলতা মডেল করা সম্ভব ছিল। পরিবর্তে, তিনি ধরে নিয়েছিলেন যে বিনিয়োগকারীরা দুর্যোগের স্তরের নীচে আসার ক্ষুদ্রতম সম্ভাবনা নিয়ে বিনিয়োগ চান। এই দাবির প্রজ্ঞাটি বুঝতে, মার্কোভিটস দুটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ নীতি বুঝতে পেরেছিলেন: যে কোনও বিনিয়োগকারীর পক্ষে ক্ষয়ক্ষতি ঝুঁকি প্রাসঙ্গিক, এবং প্রত্যাবর্তন বিতরণগুলি অনুশীলনীয়ভাবে প্রতিলিপি বিতরণ করা যেতে পারে বা প্রতিসম বিন্যাসে বিতরণ করা যায় না। যেমন, মার্কোভিট একটি পরিবর্তনশীলতা পরিমাপ ব্যবহার করার পরামর্শ দিয়েছিলেন, যাকে তিনি একটি সেমিভিরিয়েন্স বলেছিলেন , কারণ এটি কেবল ফেরত বিতরণের সাবসেটকে বিবেচনা করে।
সেমি-ডিভিয়েশন ভার্সাম সেমিভারিয়েন্স
আধা-বিচ্যুতিতে, এন পুরোপুরি পর্যবেক্ষণের জন্য সেট করা আছে। সেমিভারিয়েন্সে, n হল গড়ের নীচে রিটার্নের উপসেট। যাইহোক, যদিও এটি আধাবিভাজনের সঠিক গাণিতিক সংজ্ঞা, আপনি যদি পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি অর্ধ-কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে গড়ের চেয়ে নীচে বা MAR এর নীচে রিটার্নের সময় সিরিজ ব্যবহার করেন তবে এই ফলাফলটির কোনও অর্থ হবে না।
