Der Variationskoeffizient misst die Streuung der Datenpunkte oder die Verteilung um den Mittelwert. Mit dem Variationskoeffizienten können wir zwei Datenreihen mit drastisch unterschiedlichen Mittelwerten oder unterschiedlichen Maßeinheiten vergleichen. Der Variationskoeffizient für eine Stichprobe und eine Grundgesamtheit wird als Prozentsatz des Verhältnisses der Standardabweichung zum Mittelwert ausgedrückt.
Der Variationskoeffizient ist ein praktisches statistisches Instrument im Finanzwesen. Es ermöglicht Anlegern, die Volatilität oder das Risiko und die mit ihren Investitionen verbundenen Renditen zu bewerten. Eine Anlage mit einem niedrigen Variationskoeffizienten weist eine geringere Volatilität oder ein geringeres Risiko auf und ist daher sicherer als eine Investition mit einem hohen Variationskoeffizienten.
Die Standardabweichung hilft bei der Schätzung der Streuung oder Streuung in einem Datensatz. Sie kann nur dann zum Vergleichen von zwei Datasets verwendet werden, wenn sie denselben Maßstab oder dieselben Einheiten, z. B. Grad Celsius, aufweisen und ähnliche Mittelwerte aufweisen.
So können Datensätze mit signifikant unterschiedlichen Mittelwerten und Messskalen stattdessen anhand des Variationskoeffizienten verglichen werden. Je höher die Streuung in den Datensätzen, desto größer ist der Variationskoeffizient.
Der Variationskoeffizient der Stichprobe und der Grundgesamtheit ist das Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert, ausgedrückt in Prozent.
Betrachten Sie die meteorologischen Berichte über Temperatur und Niederschlag, die über fünf Monate im Jahr aufgezeichnet wurden. Bei der Berechnung des Variationskoeffizienten für diese beiden Datensätze stellt man fest, dass die Temperaturschwankungen weitaus geringer sind als die des Niederschlags.
Finanziell gesehen ermöglicht der Variationskoeffizient den Anlegern, die Preisvolatilität einer Aktienanlage oder einer Immobilie zu bestimmen. Eine Anlage mit einem niedrigeren Variationskoeffizienten ist weniger volatil und eine sicherere Investition.
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