Usando el coeficiente de variación (COV)
El coeficiente de variación (COV) es una medida de la dispersión relativa de eventos que es igual a la relación entre la desviación estándar y la media. Si bien se usa más comúnmente para comparar el riesgo relativo, el COV se puede aplicar a cualquier tipo de probabilidad cuantitativa o distribución de probabilidad. Y en un contexto matemático diferente, el COV se calcula como la relación entre el error cuadrático medio de la raíz y la media de una variable dependiente separada. Aunque este tipo de análisis COV se usa con menos frecuencia, puede ser de gran ayuda para determinar si un modelo es apto para una tarea específica.
Conclusiones clave
- En el análisis estadístico, el coeficiente de variación (COV) mide la dispersión relativa de eventos.
- El COV es igual a la relación entre la desviación estándar y la media. Aunque el COV se usa con mayor frecuencia para comparar el riesgo relativo, se puede aplicar a muchos tipos de distribución de probabilidad.
- El COV no es práctico si hay una fuerte presencia de valores tanto positivos como negativos en la población de la muestra.
- La métrica COV se usa mejor cuando casi todos los puntos de datos comparten el mismo signo más-menos.
Aplicaciones del coeficiente de variación
Cuando se usa para evaluar el riesgo de inversión, el COV se puede interpretar de manera similar a la desviación estándar en la teoría de cartera moderna (MPT). Pero podría decirse que el COV es un mejor indicador general del riesgo relativo cuando se usa para comparar diferentes valores. Por ejemplo, suponga que dos acciones diferentes ofrecen rendimientos diferentes, y cada una presenta una desviación estándar diferente. Específicamente, supongamos que la acción A tiene un rendimiento esperado del 15% con una desviación estándar del 10%, mientras que la acción B tiene un rendimiento esperado del 10% junto con una desviación estándar del 5%. En este escenario, el COV de la acción A es de 0,67 (10% / 15%), mientras que el COV de la acción B es de 0,5 (5% / 10%). En pocas palabras: los datos sugieren que la acción B es una inversión superior desde una perspectiva basada en el riesgo.
Ventajas del coeficiente de variación
La principal ventaja del COV es su aplicabilidad a cualquier dato cuantificable dado, allanando así el camino para un análisis comparativo entre dos entidades no relacionadas. Esta cualidad separa el COV de un análisis de desviación estándar, que no puede facilitar una comparación significativa entre dos variables independientes.
Como medida de riesgo, el COV mide la volatilidad en los precios de las acciones y otros valores, lo que permite a los analistas contrastar los riesgos asociados con diferentes inversiones potenciales. Esto ayuda a los asesores financieros a construir carteras diversificadas en un esfuerzo por reducir el riesgo de que una sola inversión arruine el patrimonio neto de un cliente.
Varios otros términos son sinónimos de COV, incluido el coeficiente de variación, el riesgo unificado y la desviación estándar relativa.
La desventaja cero
Suponga que la media de una muestra de población es cero. En otras palabras, las sumas de todos los valores por encima y por debajo de cero son iguales entre sí. Bajo esta circunstancia, la fórmula para COV es inútil porque efectivamente colocaría un cero en el denominador. Por lo tanto, cualquier presencia fuerte de valores tanto positivos como negativos en la población de muestra se vuelve problemática para el análisis de COV. Por el contrario, la métrica COV prospera cuando casi todos los puntos de datos comparten el mismo signo más-menos.