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अस्थिरता को मापने के लिए सहसंबंध के सबसे प्रसिद्ध आवेदन शायद एक म्यूचुअल फंड का आर-स्क्ववर्ड मान है आर-स्क्वेर्ड एक म्यूचुअल फंड की कीमत की चाल के बीच एक इंडेक्स या एक्सचेंज के रिटर्न के बीच के संबंध को व्यक्त करता है, यह दर्शाता है कि फंड की उतार-चढ़ाव कितनी बारीकी से बाजार में उतार-चढाव बढ़ता है।

मान लें कि एक म्यूचुअल फंड में 100 का आर-स्क्वेर होता है। इसका मतलब है कि फंड और उसके बेंचमार्क इंडेक्स के बीच संबंध +1 है। 0, या पूरी तरह से सहसंबद्ध फंड के सभी आंदोलनों को बाजार के प्रदर्शन से नतीजा जाना चाहिए। यह एक अत्यधिक अस्थिर परिसंपत्ति है

कुछ लोग बता सकते हैं कि मानक विचलन और बीटा आर-स्क्वेयर की तुलना में अधिक लोकप्रिय अस्थिरता माप हैं, लेकिन उन मीट्रिक में से कोई भी वास्तव में सांख्यिकीय संबंध नहीं दिखाता है। मानक विचलन से पता चलता है कि एक निवेश अपने औसत रिटर्न से कितना दूर ले जाता है। बीटा एक निवेश और बाजार के बीच सह-संबंध, सहसंबंध नहीं दर्शाता है। व्यवहार में, आर-स्क्वेयर का उपयोग आमतौर पर दिखाने के लिए किया जाता है कि वास्तव में फंड कितना उपयोगी है।

वित्त में अस्थिरता मापना

वित्त और निवेश शर्तों में, अस्थिरता को मापने का सबसे आम तरीका बीटा के माध्यम से होता है बीटा बाजार की वापसी-समायोजित अस्थिरता के संबंध में किसी निवेश की रिटर्न-एडजस्टेड अस्थिरता के बीच संबंध की जांच करता है। बीटा बेंचमार्क रिटर्न के मुकाबले निवेश रिटर्न का सहप्रतिनिष्ठ है, जिसे बेंचमार्क रिटर्न के विचरण से विभाजित किया गया है।

आर-स्क्वेर्ड, मानक विचलन और बीटा आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत (एमपीटी) से जुड़े सभी अस्थिरता जोखिम वाले उपकरण हैं। एमपीटी ने कहा कि निवेशकों को उम्मीद भविष्य के रिटर्न और विभिन्न निवेशों की उम्मीद की अस्थिरता के बीच सहसंबंध की तलाश करनी चाहिए। इस सिद्धांत के अनुसार, कम या कोई सहसंबंध नहीं होने वाली संपत्तियों के बीच निवेश कोष फैलाने से निवेशकों को बाजार की अस्थिरता के बारे में नकारात्मक जोखिम को कम करने की अनुमति मिलती है

अन्य अस्थिरता उपाय

जबकि अधिकांश निवेशक एमपीटी से परिचित हैं, या कम से कम इसके उपकरण, सहसंबंध से उत्पन्न अन्य प्रकार की अस्थिरताएं हैं इनमें ऐतिहासिक अस्थिरता, निहित अस्थिरता और तीव्रता से भारित अस्थिरता शामिल है इनमें से कई विकल्प मूल्यों में उपयोग किए जाते हैं और अधिकांश इक्विटी निवेशों में आम नहीं होते हैं