क्या है साकार अस्थिरता?
वास्तविक अस्थिरता एक परिभाषित समय अवधि के भीतर अपने ऐतिहासिक रिटर्न का विश्लेषण करके एक निवेश उत्पाद के लिए रिटर्न में भिन्नता का आकलन है। अनिश्चितता और / या संभावित वित्तीय हानि / फर्म में निवेश से लाभ की डिग्री का आकलन इकाई के शेयर की कीमतों में परिवर्तनशीलता / अस्थिरता का उपयोग करके मापा जा सकता है। आंकड़ों में, परिवर्तनशीलता का निर्धारण करने के लिए सबसे आम उपाय मानक विचलन को मापता है, अर्थात, माध्य से रिटर्न की परिवर्तनशीलता। यह वास्तविक मूल्य जोखिम का एक संकेतक है।
बाजार में महसूस की गई अस्थिरता या वास्तविक अस्थिरता दो घटकों- एक निरंतर अस्थिरता घटक और एक कूद घटक के कारण होती है, जो स्टॉक की कीमतों को प्रभावित करते हैं। शेयर बाजार में लगातार अस्थिरता इंट्रा-डे ट्रेडिंग वॉल्यूम से प्रभावित होती है। उदाहरण के लिए, एक एकल उच्च मात्रा व्यापार लेनदेन एक साधन की कीमत में एक महत्वपूर्ण भिन्नता का परिचय दे सकता है।
विश्लेषक प्रति घंटा / दैनिक / साप्ताहिक या मासिक आवृत्ति पर अस्थिरता के उपायों को निर्धारित करने के लिए उच्च आवृत्ति इंट्राडे डेटा का उपयोग करते हैं। फिर रिटर्न में अस्थिरता का अनुमान लगाने के लिए डेटा का उपयोग किया जा सकता है।
एहसास अस्थिरता फॉर्मूला
यह एक निश्चित समय अवधि में किसी संपत्ति की औसत कीमत से मानक विचलन की गणना करके मापा जाता है। चूंकि अस्थिरता गैर-रैखिक है, इसलिए एहसास हुआ कि विचरण को पहले स्टॉक / परिसंपत्ति से लॉगरिदमिक मूल्यों में रिटर्न में परिवर्तित करके और लॉग सामान्य रिटर्न के मानक विचलन को मापने के द्वारा गणना की जाती है।
एहसास अस्थिरता का सूत्र एहसास की विचरण का वर्गमूल है।
अंतर्निहित के दैनिक रिटर्न में भिन्नता की गणना निम्नानुसार की जाती है:
आर टी = लॉग (पी टी ) - लॉग (पी टी -1 )- पी = स्टॉक मूल्य
- टी = समय अवधि
यह दृष्टिकोण स्टॉक की कीमतों के आंदोलन में ऊपर और नीचे की प्रवृत्ति को देखते हुए शून्य पर सेट होने का मतलब मानता है।
परिभाषित संस्करण की गणना निर्धारित समय अवधि में रिटर्न के कुल की गणना करके की जाती है
जहां एन = टिप्पणियों की संख्या (मासिक / साप्ताहिक / दैनिक रिटर्न)। आमतौर पर, 20, 50 और 100-दिन के रिटर्न की गणना की जाती है।
साकार अस्थिरता (आर.वी.) फॉर्मूला = V वास्तविक विविधता
फिर परिणाम वार्षिक हो जाते हैं। एक साल में कई व्यापारिक दिनों / हफ्तों / महीनों के साथ दैनिक एहसास वाले संस्करण को गुणा करके वास्तविक अस्थिरता को वार्षिक किया जाता है। वार्षिक साकार रूपांतर का वर्गमूल एहसास की अस्थिरता है।
एहसास अस्थिरता के उदाहरण हैं
उदाहरण 1
उदाहरण के लिए, माना जाता है कि समान क्लोजिंग प्राइस वाले दो स्टॉक के लिए अस्थिरता की गणना स्टॉक के लिए 20, 50 और 100 दिनों के लिए की जाती है और मूल्यों के साथ वार्षिक किया जाता है:
| स्टॉक 1 | स्टॉक 2 |
| आरवी 100 = 25% | आरवी 100 = 20% |
| आरवी 50 = 35% | आरवी 50 = 17% |
| आरवी 20 = 50% | आरवी 20 = 15% |
दिए गए समय सीमा में बढ़ती अस्थिरता के पैटर्न को देखते हुए, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि स्टॉक -1 हाल के दिनों में कीमतों में उच्च भिन्नता के साथ कारोबार कर रहा है (यानी, 20 दिन), जबकि स्टॉक -2 बिना किसी जंगली झूलों के व्यापार कर रहा है ।
उदाहरण # 2
आइए हम 20 दिनों के लिए डॉव इंडेक्स की वास्तविक अस्थिरता की गणना करें। दैनिक स्टॉक की कीमतों का विवरण याहू फाइनेंस जैसी ऑनलाइन साइटों से एक्सेल प्रारूप में निकाला जा सकता है।
स्टॉक की कीमतों में उतार-चढ़ाव को नीचे दिए गए चार्ट में दर्शाया गया है।
जैसा कि देखा जा सकता है, USD 6 की अधिकतम मूल्य विचलन के साथ शेयर की कीमत गिरावट पर है।
दैनिक रिटर्न में विचलन की गणना निम्नानुसार की जाती है:
दैनिक रिटर्न में भिन्नता दैनिक विचलन का वर्ग है।
20 दिनों के लिए महसूस किए गए विचरण की गणना 20 दिनों के लिए कुल रिटर्न है। और एहसास की अस्थिरता का सूत्र एहसास की विचरण का वर्गमूल है।
अन्य शेयरों की तुलना में परिणाम बनाने के लिए, मूल्य को फिर वार्षिक किया जाता है।
लाभ
- यह अतीत में किसी परिसंपत्ति के वास्तविक प्रदर्शन को मापता है और अपने पिछले प्रदर्शन के आधार पर परिसंपत्ति की स्थिरता को समझने में मदद करता है।
- यह इस बात का सूचक है कि किसी संपत्ति की कीमत पिछले और उस समय अवधि में कैसे बदल गई है, जिसमें बदलाव आया है।
- उच्च अस्थिरता, स्टॉक के साथ जुड़े मूल्य जोखिम जितना अधिक होता है, और इसलिए स्टॉक से जुड़ा प्रीमियम अधिक होता है।
- परिसंपत्ति की वास्तविक अस्थिरता का उपयोग भविष्य की अस्थिरता का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, अर्थात, परिसंपत्ति की निहित अस्थिरता। जटिल वित्तीय उत्पादों जैसे कि डेरिवेटिव, विकल्प आदि के साथ लेनदेन में प्रवेश करते समय, प्रीमियम का निर्धारण अंतर्निहित की अस्थिरता के आधार पर किया जाता है और इन उत्पादों की कीमतों को प्रभावित करता है।
- यह विकल्प मूल्य निर्धारण के लिए प्रारंभिक बिंदु है।
- वास्तविक अस्थिरता को सांख्यिकीय तरीकों के आधार पर मापा जाता है और इसलिए, परिसंपत्ति मूल्य में अस्थिरता का एक विश्वसनीय संकेतक है।
नुकसान
यह ऐतिहासिक अस्थिरता का एक उपाय है और इसलिए यह दूरंदेशी नहीं है। यह भविष्य में उत्पन्न होने वाले बाजार में किसी भी बड़े "झटके" में कारक नहीं है, जो अंतर्निहित के मूल्य को प्रभावित कर सकता है।
सीमा
- उपयोग की गई डेटा की मात्रा वास्तविक अस्थिरता की गणना के दौरान अंतिम परिणामों को प्रभावित करती है। वास्तविक अस्थिरता के एक वैध मूल्य की गणना के लिए कम से कम 20 टिप्पणियों को सांख्यिकीय रूप से आवश्यक है। इसलिए, एहसास हुआ कि बाजार में दीर्घकालीन मूल्य जोखिम को मापने के लिए बेहतर अस्थिरता का उपयोग किया जाता है (~ 1 महीने या उससे अधिक)।
- वास्तविक अस्थिरता की गणना दिशाहीन होती है। यानी, मूवमेंट मूवमेंट्स में यह ऊपर और नीचे की ओर होता है।
- यह माना जाता है कि संपत्ति की कीमतें अस्थिरता को मापने के दौरान सभी उपलब्ध सूचनाओं को दर्शाती हैं।
महत्वपूर्ण बिंदु
- किसी शेयर से जुड़े नकारात्मक जोखिम की गणना करने के लिए, वास्तविक अस्थिरता की माप को नकारात्मक मूल्य आंदोलनों के लिए प्रतिबंधित किया जा सकता है।
- किसी समयावधि में किसी शेयर की वास्तविक अस्थिरता में वृद्धि से बाहरी / आंतरिक कारकों के लिए स्टॉक के निहित मूल्य में महत्वपूर्ण बदलाव होगा।
- अस्थिरता में वृद्धि का अर्थ है विकल्प कीमतों पर अधिक प्रीमियम। किसी शेयर के मूल्य को विकल्पों की वास्तविक अस्थिरता और अनुमानित भविष्य की अस्थिरता (निहित अस्थिरता) की तुलना करके अनुमान लगाया जा सकता है।
- बेंचमार्क इंडेक्स के साथ स्टॉक की अस्थिरता की तुलना करने से स्टॉक की स्थिरता निर्धारित करने में मदद मिलती है: कम अस्थिरता, परिसंपत्ति की कीमत जितनी अधिक अनुमानित है।
- समयावधि में किसी शेयर की वास्तविक अस्थिरता में कमी से स्टॉक के स्थिरीकरण का संकेत मिलता है।
वास्तविक उतार-चढ़ाव के उपाय इसके ऐतिहासिक प्रदर्शन के आधार पर वॉल्यूम के उतार-चढ़ाव और स्टॉक के बाहरी कारकों से उत्पन्न होने वाले अंतर्निहित मूल्य जोखिम को निर्धारित करने में मदद करते हैं। निहित अस्थिरता के साथ संयुक्त, यह अंतर्निहित स्टॉक में अस्थिरता के आधार पर विकल्प की कीमतें निर्धारित करने में भी मदद करता है।
