Z-показатель против стандартного отклонения: в чем разница?

Z-оценка и стандартное отклонение: обзор

Хотя финансовая отрасль может быть сложной, понимание расчета и интерпретации фундаментальных математических строительных блоков по-прежнему является основой успеха, будь то в бухгалтерском учете, экономике или инвестировании.

Стандартное отклонение и Z-оценка — вот два таких фундаментальных фактора. Z-баллы могут помочь трейдерам оценить волатильность ценных бумаг. Оценка показывает, насколько далеко от среднего — выше или ниже — расположено значение. Стандартное отклонение — это статистическая мера, которая показывает, как элементы разбросаны вокруг среднего или среднего значения. Стандартное отклонение помогает определить эффективность конкретных инвестиций, поэтому это прогнозный расчет. В финансах Z-оценка помогает предсказать вероятность банкротства юридического лица и известна как Z-оценка Альтмана.

Твердое понимание того, как рассчитывать и использовать эти два измерения, позволяет более тщательно анализировать закономерности и изменения в любом наборе данных, от коммерческих расходов до цен на акции.

Ключевые выводы

  • Стандартное отклонение определяет линию, вдоль которой лежит конкретная точка данных.
  • Z-оценка показывает, насколько данное значение отличается от стандартного отклонения.
  • Z-оценка или стандартная оценка — это количество стандартных отклонений, на которые данная точка данных находится выше или ниже среднего.
  • Стандартное отклонение по сути является отражением степени изменчивости в пределах данного набора данных.
  • Полосы Боллинджера — это технический индикатор, используемый трейдерами и аналитиками для оценки волатильности рынка на основе стандартного отклонения.

Z-оценка

Z-балл, или стандартный счет, это число стандартных отклонений в заданной точке данных лежит выше или ниже средней. Среднее значение — это среднее значение всех значений в группе, сложенных вместе, а затем деленных на общее количество элементов в группе.

Чтобы вычислить Z-оценку, вычтите среднее значение из каждой отдельной точки данных и разделите результат на стандартное отклонение. Нулевые результаты показывают, что точка и среднее значение равны. Результат, равный единице, указывает на то, что точка находится на одно стандартное отклонение выше среднего, а когда точки данных ниже среднего, Z-оценка отрицательна.

В большинстве больших наборов данных 99% значений имеют Z-оценку от -3 до 3, что означает, что они лежат в пределах трех стандартных отклонений выше или ниже среднего.

Z-значения позволяют аналитикам сравнивать данные с нормой. Финансовая информация данной компании более значима, если вы знаете, как она сравнивается с информацией других сопоставимых компаний. Результаты Z-score, равные нулю, указывают на то, что анализируемая точка данных является именно средней, находящейся в пределах нормы. Оценка 1 указывает на то, что данные представляют собой одно стандартное отклонение от среднего, а оценка Z, равная -1, помещает данные на одно стандартное отклонение ниже среднего. Чем выше Z-оценка, тем дальше от нормы можно считать данные.

При инвестировании, когда Z-оценка выше, это указывает на то, что ожидаемая доходность будет нестабильной или, вероятно, будет отличаться от ожидаемой.

Боллинджера ® представляет собой технический индикатор,используемый трейдерами и аналитиками для оценки волатильность рынка наоснове стандартного отклонения.Проще говоря, они являются визуальным представлением Z-балла.Для любой данной цены количество стандартных отклонений от среднего отражается количеством полос Боллинджера между ценой и экспоненциальной скользящей средней (EMA).

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение по сути является отражением степени изменчивости в пределах данного набора данных. Он показывает, насколько отдельные точки данных в наборе данных отличаются от среднего. При инвестировании большое стандартное отклонение означает, что большее количество точек данных отклоняется от нормы, поэтому инвестиции будут либо превосходить, либо отставать от аналогичных ценных бумаг. Небольшое стандартное отклонение означает, что больше ваших точек данных сгруппировано около нормы, и результаты будут ближе к ожидаемым результатам.

Инвесторы ожидают, что эталонный индексный фонд будет иметь низкое стандартное отклонение. Однако с фондами роста отклонение должно быть выше, поскольку руководство будет предпринимать агрессивные шаги для получения прибыли. Как и в случае с другими инвестициями, более высокая доходность означает более высокие инвестиционные риски.

Стандартное отклонение можно визуализировать в виде колоколообразной кривой, с более плоской и более развернутой колоколообразной кривой, представляющей большое стандартное отклонение, и крутой высокой колоколообразной кривой, представляющей небольшое стандартное отклонение.

Чтобы вычислить стандартное отклонение, сначала вычислите разницу между каждой точкой данных и средним значением. Затем различия возводятся в квадрат, суммируются и усредняются для получения дисперсии. Таким образом, стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии, который возвращает его к исходной единице измерения.

Суть

При инвестировании стандартное отклонение и Z-оценка могут быть полезными инструментами для определения волатильности рынка. Увеличение стандартного отклонения указывает на то, что ценовое действие широко варьируется в пределах установленного периода времени. Учитывая эту информацию, Z-оценка конкретной цены показывает, насколько типичным или нетипичным является это движение, основанное на предыдущих показателях.