La varianza es una métrica ampliamente utilizada para determinar el riesgo. Los inversores calculan la varianza de un rendimiento esperado para determinar el riesgo relativo de varios escenarios de inversión. Los gerentes de proyecto calculan la variación para determinar si un proyecto está por encima del presupuesto o retrasado. Hay tres formas comúnmente aceptadas de calcular la varianza.
Desviación basada en datos históricos
Calcule el promedio del conjunto de datos dividiendo la suma del conjunto de datos por el número de puntos de datos. En este ejemplo, hay tres puntos de datos: n1, n2 y n3:
avg = (n1 + n2 + n3) / (3)
Calcule la diferencia entre cada punto de datos y el promedio del conjunto de datos:
diff 1 = (n1 - avg) diff 2 = (n2 - avg) diff 3 = (n3 - avg)
Cuadrar cada diferencia y sumar las diferencias cuadradas:
(n1 - avg) ^ 2 + (n2 - avg) ^ 2 + (n3 - avg) ^ 2
Divida la suma de las diferencias al cuadrado por el número de datos en el conjunto menos 1:
(n1 - avg) ^ 2 + (n2 - avg) ^ 2 + (n3 - avg) ^ 2 / (3-1)
Varianza basada en la varianza-covarianza
Utilice la función de covarianza de Excel para calcular la covarianza.
Calcule el riesgo que ocurre el 5 por ciento del tiempo multiplicando la desviación estándar por 1.65.
Calcule el riesgo que ocurre el 5 por ciento del tiempo multiplicando la desviación estándar por 1.65.
Calcule el riesgo que ocurre el 1% del tiempo multiplicando la desviación estándar por 2.33.
Variación basada en el método de Monte Carlo
Seleccione una distribución estadística para aproximar los factores que afectan su conjunto de datos. Por ejemplo, si está calculando la variación de riesgo de un escenario de inversión propuesto, elija una distribución que coincida con el desempeño observado de las inversiones anteriores.
Use un programa de computadora para generar entre 1,000 y 10,000 números aleatorios de la distribución estadística que seleccionó.
Grafique los datos generados en función de la probabilidad y calcule la varianza de la distribución resultante.
Consejos
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Los programas de computadora están disponibles para ayudar en el cálculo de la varianza, la covarianza y las simulaciones de Monte Carlo.
Advertencia
Siempre que sea posible, compare las estadísticas calculadas con los datos reales para evitar la sobreestimación o la subestimación de la varianza.
