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विविधता के गुणांक (सीओओवी) का उपयोग करने के नुकसानों में यह गणना करने में असमर्थता है कि यदि आप उपयोग कर रहे डेटा सेट का मतलब शून्य है। इसके अतिरिक्त, सीओवी भ्रामक हो सकता है यदि डेटा में दोनों सकारात्मक और ऋणात्मक संख्याएं हैं और इसका मतलब शून्य के करीब है इसलिए, सीओवी केवल भविष्यवाणी मॉडल में उचित और उपयोगी माना जाता है अगर चर में केवल सकारात्मक मूल्य शामिल हैं

सीओओवी एक सांख्यिकीय चर है जो कभी-कभी मानक विचलन (एसडी) के स्थान पर उपयोग किया जाता है जब डेटा सेटों के बीच भिन्नता की डिग्री की तुलना करते हैं जो अलग-अलग इकाइयों में मापा जाता है और जो काफी भिन्न तरीके हैं। माध्य डेटा सेट में मानों का औसत है एसडी मतलब के बारे में मूल्यों के फैलाव का एक उपाय है।

सीओवी को प्रतिशत रूप में व्यक्त किया गया है और एसडी के अनुपात को मतलब दर्शाता है, डेटा में भिन्नता का वर्णन करने के लिए एक और तरीका प्रदान करना। यह सापेक्ष जोखिम को मापने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और इसलिए निवेश पोर्टफोलियो से जुड़े जोखिमों की गणना के लिए वित्त में उपयोग किया जाता है। सीओवी के लिए सूत्र एसडी / अपेक्षित वापसी है। गणना में चार चरणों होते हैं, जिसमें गणना, मतलब, विचरण, मानक विचलन और अंत में COV शामिल है।

कम COV कम जोखिम का संकेत है और उच्च COV उच्च जोखिम का मतलब है यह इंगित करता है कि अगर मॉडल में अवशिष्ट मूल्य अनुमानित मान के सापेक्ष छोटे हैं तो मॉडल एक अच्छा फिट है। निवेश के लिए, सीओवी विभिन्न निवेशों की तुलना करने के लिए बहुत उपयोगी है। एकल निवेश पर रिटर्न में प्रमुख उतार-चढ़ाव के जोखिम को कम करने के लिए परिसंपत्तियों का एक विविध पोर्टफोलियो हमेशा अनुशंसित होता है। इसलिए, जोखिम और विविधीकरण नकारात्मक रूप से संबंधित हैं; कि, विविधीकरण बढ़ता है, जोखिम घट जाती है।