ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা জন্য বৈকল্পিক গণনা কিভাবে

সুচিপত্র:

Anonim

বৈকল্পিক ঝুঁকি নির্ধারণের জন্য একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত মেট্রিক। বিনিয়োগকারী বিভিন্ন বিনিয়োগ পরিস্থিতিতে আপেক্ষিক ঝুঁকি নির্ধারণের জন্য প্রত্যাশিত ফেরতের বৈচিত্র গণনা করে। প্রকল্প পরিচালক বাজেটের উপর বা সময়সূচী পিছনে কিনা তা নির্ধারণের জন্য বৈকল্পিক গণনা। বৈকল্পিক গণনা তিনটি সাধারণত গ্রহণযোগ্য উপায় আছে।

ঐতিহাসিক তথ্য উপর ভিত্তি করে বৈকল্পিক

তথ্য বিন্দু সংখ্যার দ্বারা ডেটা সেটের সমষ্টি ভাগ করে ডেটা সেটের গড় হিসাব করুন। এই উদাহরণে, তিনটি ডেটা পয়েন্ট রয়েছে: n1, n2 এবং n3:

avg = (n1 + n2 + n3) / (3)

প্রতিটি তথ্য বিন্দু এবং ডাটা সেটের গড়ের মধ্যে পার্থক্য গণনা করুন:

diff 1 = (n1 - avg) diff 2 = (n2 - avg) diff 3 = (n3 - avg)

প্রতিটি পার্থক্য স্কয়ার এবং squared পার্থক্য যোগ করুন:

(এন 1 - গড়) ^ 2 + (এন 2 - গড়) ^ 2 + (এন 3 - গড়) ^ 2

সেট বিয়োগ 1 এর মধ্যে ডেটা সংখ্যার দ্বারা বর্গক্ষেত্রের পার্থক্যগুলির সমষ্টি বিভক্ত করুন:

(এন 1 - গড়) ^ 2 + (এন 2 - গড়) ^ 2 + (এন 3 - গড়) ^ 2 / (3-1)

বৈকল্পিক-কোভারিয়েন্স উপর ভিত্তি করে বৈকল্পিক

কোভেরিয়েন্স গণনা করার জন্য এক্সেলের কোভেরিয়েন্স ফাংশন ব্যবহার করুন।

1.65 দ্বারা মান বিচ্যুতি বাড়িয়ে সময় 5 শতাংশ সময় ঝুঁকি গণনা।

1.65 দ্বারা মান বিচ্যুতি বাড়িয়ে সময় 5 শতাংশ সময় ঝুঁকি গণনা।

2.33 দ্বারা মান বিচ্যুতি বাড়িয়ে সময় 1 শতাংশ সময় ঝুঁকি গণনা।

মন্টে কার্লো পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে বৈকল্পিক

আপনার ডেটা সেটকে প্রভাবিত করে এমন বিষয়গুলি আনুমানিকভাবে পরিসংখ্যানগত বিতরণ নির্বাচন করুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি প্রস্তাবিত বিনিয়োগ দৃশ্যকল্প ঝুঁকি বৈকল্পিক গণনা করা হয়, অতীতের বিনিয়োগের কর্মক্ষমতা দেখা মেলে যে একটি বন্টন নির্বাচন করুন।

আপনি নির্বাচিত পরিসংখ্যান বিতরণ থেকে 1000 এবং 10,000 র্যান্ডম সংখ্যা উৎপন্ন করতে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম ব্যবহার করুন।

সম্ভাব্যতা ফাংশন হিসাবে উত্পন্ন তথ্য গ্রাফ, এবং ফলে বিতরণের ভেরিয়েন্স গণনা।

পরামর্শ

  • কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি ভেরিয়েন্স, কোভারিয়েন্স এবং মন্টে কারলো সিমুলেশনগুলির হিসাবের সহায়তা করার জন্য উপলব্ধ।

সতর্কতা

সর্বদা অত্যধিকতা বা বৈষম্য underestimation এড়ানোর জন্য সম্ভব যখন প্রকৃত তথ্য গণনা পরিসংখ্যান তুলনা।