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मानक विचलन औसत विचलन का एक गणितीय माप है और आंकड़ों, अर्थशास्त्र, लेखा और वित्त में प्रमुखता है। किसी दिए गए डेटा सेट के लिए, मानक विचलन उपाय दर्शाता है कि कैसे संख्याएं फैलती हैं औसत मूल्य से। मानक विचलन को भिन्नता का वर्गमूल लेते हुए गणना की जा सकती है, जो कि मतलब के स्क्वेयर अंतर का औसत है।

जब यह म्यूचुअल फंड या हेज फंड निवेश करने की बात आती है, तो विश्लेषकों को किसी अन्य जोखिम माप की तुलना में मानक विचलन को देखते हैं। पोर्टफोलियो की वार्षिक दर की वापसी के मानक विचलन को लेकर, आप बेहतर स्थिरता को माप सकते हैं जिसके साथ रिटर्न उत्पन्न होते हैं। बड़ा मानक विचलन जोखिम के बड़े डिग्री का संकेत देते हैं।

मानक विचलन माप की व्यापक लोकप्रियता के कारणों में से एक उनकी स्थिरता है न केवल "मतलब से एक मानक विचलन" ही एक ही बात को दर्शाता है कि आप जीडीपी, फसल की पैदावार या कुत्तों की ऊंचाई के बारे में बात कर रहे हैं, लेकिन यह डेटा सेट के रूप में हमेशा एक ही इकाइयों में गणना की जाती है। आपको सूत्र के परिणामस्वरूप माप की एक अतिरिक्त इकाई की व्याख्या करने की ज़रूरत नहीं है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक म्यूचुअल फंड पांच वर्षों के दौरान रिटर्न की निम्नलिखित वार्षिक दरों को प्राप्त करता है: 4%, 6%, 8. 5%, 2% और 4%। माध्य मूल्य, या औसत, 4 है। 9% मानक विचलन 2. 46% है, जिसका अर्थ है प्रत्येक व्यक्तिगत वार्षिक मूल्य 2 का औसत है। मतलब से 46% दूर है। प्रत्येक मूल्य प्रतिशत में व्यक्त किया जाता है, और अब समान म्युचुअल फंडों की तुलना में रिश्तेदार अस्थिरता आसान है।

इसके अनुरूप गणितीय गुणों के कारण, किसी भी डेटा सेट में मान के 68% मतलब एक मानक विचलन के भीतर होता है, और 95% मतलब के दो मानक विचलन के भीतर होता है। एक और तरीका रखो, आप 95% निश्चितता के साथ अनुमान लगा सकते हैं कि वार्षिक रिटर्न मध्य की दो मानक विचलन के भीतर निर्मित सीमा से अधिक नहीं है।

महत्वपूर्ण जबकि, मानक विचलन को एक अंत के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए- एक व्यक्तिगत निवेश या पोर्टफोलियो के मूल्य के सभी माप उदाहरण के लिए, एक म्यूचुअल फंड जो प्रत्येक एक वर्ष में 5% और 7% के बीच देता है, उस प्रतिस्पर्धी निधि की तुलना में एक कम मानक विचलन होता है जो प्रति वर्ष 6% और 16% के बीच देता है, लेकिन स्पष्ट रूप से सभी विकल्पों के साथ समान रूप से एक नीच विकल्प है।

पोर्टफोलियो के लिए जोखिम को मापने के लिए मानक विचलन पर निर्भर होने की एक और कमजोरी यह है कि मानक विचलन डेटा मूल्यों के एक घंटी के आकार का वितरण मानता है इसका मतलब है कि समीकरण मतलब है कि माध्य या उससे नीचे के मूल्यों को प्राप्त करने के लिए समान संभावना मौजूद है। कई पोर्टफोलियो इस प्रवृत्ति को प्रदर्शित नहीं करते हैं, और हेज फंड विशेष रूप से एक दिशा या किसी अन्य में क्षुद्र हो जाते हैं।

एक पोर्टफोलियो में अधिक प्रतिभूतियां और अधिक विभिन्न प्रकार की प्रतिभूतियों, अधिक संभावना मानक विचलन उचित नहीं हो सकता है। इसके अलावा, किसी भी सांख्यिकीय मॉडल के साथ, बड़े डेटा सेट छोटे डेटा सेटों की तुलना में अधिक विश्वसनीय होते हैं। 4. 9% मतलब और 2. ऊपर दिए गए उदाहरण में 46% मानक विचलन, उतना विश्वसनीय नहीं है, जैसा कि पांच मूल्यों के बजाय 50 अलग-अलग गणनाओं से निर्मित मूल्यों के समान है।