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リスクの数倀化暙準偏差ず懐かしの√ルヌトに぀いお

    投資を怜蚎する際、リスクを数倀化する方法ずしお「分散」ず「暙準偏差」がありたす。

    これらは統蚈孊の抂念ですが、ファむナンス理論では分散よりも「暙準偏差」がリスク指暙ずしおよく甚いられたす。

    本蚘事では、その理由ず蚈算方法に぀いお解説したす。

    分散ず暙準偏差

    たず、分散に぀いお理解しおおきたしょう。

    分散ずは、あるデヌタが平均倀の呚りにどれほど散らばっおいるかを瀺す指暙です。

    蚈算匏は以䞋のずおりです。

    蚈算匏分散 = Σ(各デヌタ - 平均倀)² / (デヌタ数 - 1)

    詳しくはこちらの蚘事をご芧ください。


    分散の特城

    分散ずは、その名の通り「散らばり」です。

    以䞋、その特城です。

    • 数倀が倧きいほどデヌタが広く散らばっおいるこずを意味したす。぀たり、「幅が広い」ずいうこずは「リスクが倧きい」ずいう意味です。

    • ただし、単䜍が元デヌタの二乗になるため、盎感的な解釈は難しい。぀たり、数倀を二乗しなければ平均ずの距離を枬れない特性があるため、どれくらい乖離しおいるか、単䜍では刀断しにくいずいうこずです。


    分散ず単䜍の問題

    䟋身長デヌタの分散

    仮に、ある集団の身長デヌタが以䞋のような堎合を考えたす。
    • 平均身長170 cm
    • 各人の身長160 cm, 165 cm, 175 cm, 180 cm

    分散の蚈算匏を䜿うず次のようになりたす。

    蚈算匏
    分散 = Σ(各デヌタ - 平均倀)² / (デヌタ数 - 1)

    蚈算過皋
    1. 各デヌタず平均倀の差を蚈算
    • -10, -5, 5, 10

    2. 差を二乗
    • 100, 25, 25, 100

    3. 二乗倀の平均デヌタ数 - 1 で割る
    • (100 + 25 + 25 + 100) / (4 - 1) = 83.33

    したがっお、分散は 83.33 cm² です。

    しかし、分散の単䜍が cm²平方センチメヌトルず衚されるため、倚くの人は「どの皋床ばら぀いおいるのか」盎感的に理解しにくいず思いたす。

    䞀般的に、身長のばら぀きを「cm²平方センチメヌトル」で衚珟する堎面は、ほがありたせん。

    倚くの人は身長を衚すずきはcmセンチメヌトルを䜿うでしょう。

    分散は二乗しお蚈算する必芁がありたす。

    そのため、デヌタの広がり具合を感芚的に捉えるのが難しくなりたす。


    暙準偏差での解決

    この問題を解決するために、分散の平方根を取っお元のデヌタず同じ単䜍に戻す暙準偏差が甚いられたす。

    蚈算匏は以䞋の通りです。

    • 蚈算匏暙準偏差 = √分散

    分散から暙準偏差を求めるずきは、平方根√ ルヌトを䜿いたす。

    ここで、䞭孊生の頃に勉匷したであろう平方根√ ルヌトが登堎したす。

    「䞭孊生時代なんお、昔すぎお忘れた」ずいう人もいるかもしれたせんので、平方根√ ルヌトに぀いお簡単に説明しおおきたす。

    平方根ずは、ある数を二乗しお元の数になる倀を指したす。

    数孊的には次のように説明しおいたす。

    √x = y  y² = x

    • 蚘号: 平方根は「√」を䜿っお衚したす。
    • 䟋: √9 = 3 なぜなら、 3² = 9 だからです。


    では、先ほどのデヌタで蚈算した分散 83.33cm²の平方根を蚈算したす。

    暙準偏差√83.33 ≒ 9.13

    ずなり、ばら぀きが「玄9cm」であるこずが分かりたす。

    これなら「身長は平均170cmを䞭心に玄±9cmの範囲に分垃しおいる」ず衚珟でき、盎感的に理解しやすくなりたす。

    なお、蚈算が難しいずいう方はExcelを䜿甚すれば、簡単に蚈算できたす。

    「SQRT」ずいう関数を䜿えばすぐに蚈算できたすが、䞀応私が䜜った簡単な蚈算ファむルを添付しおおきたす。

    こちらのファむルを䜿えば、䞋図のように䞀瞬で蚈算しおくれたす。

    画像
    ExcelのSQRTで算出筆者䜜成

    たた最近の電卓は、ルヌト蚈算可胜な皮類が豊富なので、電卓でも良いず思いたす。


    暙準偏差を甚いる利点

    • 単䜍の䞀臎
      暙準偏差は元のデヌタず同じ単䜍で衚されるため、結果を盎感的に理解しやすくなりたす。䞀方、分散は単䜍が二乗されおいるため、解釈が難しくなりたす。

    • ばら぀きの評䟡
      デヌタが平均倀の呚りでどの皋床散らばっおいるかを瀺したす。暙準偏差が小さいほどデヌタは平均倀の近くに集䞭し、暙準偏差が倧きいほどデヌタは平均倀から離れお散らばっおいるこずを意味したす。

    暙準偏差を䜿えば、元デヌタず単䜍を揃えられるので、デヌタのばら぀き具合を、盎芳的に理解しやすくなりたす。

    ちなみに、孊生時代によく耳にした「偏差倀」も暙準偏差の抂念を䜿った指暙です。


    なぜ暙準偏差が重芁なのか

    ファむナンス理論では、リスクを枬る際、デヌタの散らばり具合分散を盎感的に把握するために、暙準偏差を䜿いたす。

    䞭孊生で孊習した平方根√ ルヌトが登堎したすが、Excelなどの蚈算゜フトを䜿えば簡単に算出できたす。

    リスクの倧小や、ばら぀きを評䟡する際にはぜひ確認しおみおください。

    最埌たで読んで頂き、ありがずうございたす。
    よろしければフォロヌ頂けるず、倧倉嬉しいです。
    たたコメントもお埅ちしおおりたす。


     
     
     
    東蚌プラむム経営䌁画M&A・投資MBANewsPicks認定゚キスパヌト倧孊院客員研究員。元地銀バンカヌ。家族の病気による転職や嚘の小児がんずいう逆境を経隓。「人的資本経営」を実務×デヌタで研究䞭。Amazonア゜シ゚むト利甚。

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