Coskewness

Ce este Coskewness?

Coskewness, în statistici, măsoară cât de mult se schimbă trei variabile aleatorii împreună și este utilizat în finanțe pentru a analiza securitatea și riscul portofoliului. În cazul în care două variabile aleatorii prezintă recunoștința pozitivă, acestea vor avea tendința de a suferi abateri pozitive în același timp. Dar, dacă prezintă coskewness negativ, vor avea tendința de a suferi abateri negative în același timp.

Chei de luat masa

• Coskewness este utilizat pentru a măsura riscul valorilor mobiliare în ceea ce privește riscul de piață.
• O măsură de recunoștință pozitivă înseamnă că există o probabilitate mai mare ca două active dintr-un portofoliu să aibă randamente pozitive care depășesc randamentele pieței, în timp ce recunoștința negativă înseamnă că ambele active au o probabilitate mai mare de a performa pe piață simultan.
• Recunoștința pozitivă reduce riscul portofoliului, dar scade rentabilitatea așteptată.

Înțelegerea Coskewness

Coskewness este o măsură a riscului unui titlu în raport cu riscul de piață. A fost folosit pentru prima dată pentru a analiza riscul în investițiile bursiere de către Krauss și Litzenberger în 1976, apoi de Harvey și Siddique în 2000. Asimetria măsoară frecvența excesului de randamente într-o direcție specială, care descrie o asimetrie din distribuția normală.

Coskweness seamănă mult cu covarianța, care este utilizată în modelul de stabilire a prețurilor activelor de capital ca o măsură a volatilității sau a riscului sistematic al unui titlu în raport cu piața în ansamblu – care altfel este cunoscut sub numele de beta.

Astfel, activele cu covarianță mai mare contribuie mai mult la varianța unui portofoliu de piață bine diversificat – și ar trebui să comande o primă de risc mai mare.

Cum ajută Coskewness la investiții

Investitorii preferă recunoștința pozitivă, deoarece aceasta reprezintă o probabilitate mai mare ca două active dintr-un portofoliu să prezinte în același timp randamente pozitive extreme care depășesc randamentele pieței. În cazul în care distribuțiile de rentabilitate ale acestor două active tindeau să prezinte o asimetrie negativă, ar însemna că ambele active au o probabilitate mai mare de a performa pe piață în același timp.

Orice altceva fiind egal, un activ cu co-asimilitate mai mare ar trebui să fie mai atractiv, deoarece crește asimetria sistematică a portofoliului unui investitor. Activele cu o mai mare co-asimilitate ar trebui să ofere o acoperire împotriva perioadelor în care beneficiile diversificării portofoliului se deteriorează; cum ar fi în perioadele de volatilitate ridicată a pieței, când corelațiile dintre diferitele clase de active tind să crească brusc.

În teorie, recunoștința pozitivă reduce riscul unui portofoliu și scade rentabilitatea așteptată sau prima de risc. Piețele emergente, de exemplu, sunt o clasă de active care ar putea reduce varianța portofoliului, deoarece este mai „înclinată la dreapta”.