변동 계수(CV, coefficient of variation)는 데이터의 퍼짐 정도와 데이터의 평균값에 관계를 나타낸다.
CV= σ/μ
- σ = 표준편차(standard deviation)
- μ = 평균(mean)
위의 식에서 보면 변동 계수(CV, coffiecient of variation)는 수학 기호로 단순히 표준편차/평균값이다.
어디에 쓰이는가?
변동 계수(CV, coefficient of variation)는 두 데이터 간에 비교하는 데 사용된다.
이를테면 두 기대수익률 데이터에서 평균과 표준편차의 관계로 두 기대수익률을 비교하여 리스크 판단과 손절각을 결정하는 도구로 사용된다.
- A 펀드: 평균 7%, 표준편차= 12.4%
- B 펀드: 평균 5%, 표준편차 = 8.2%
- A펀드 CV: 12.4/7 =1.77
- B펀드 CV: 8.2/5 =1.64
B펀드의 CV가 더 작다는 말은 B펀드에 투자했을 때 더 평균(5%)에 근접한 수익을 안전하게 올릴 수 있다는 뜻이 된다.
어떻게 구하는가?
이렇게 하면 평균은 83.4, 표준편차는 7.2067이다.
이제 공식대로 STDV/Mean 하면 변동 계수(CV)는 0.0846412다.
그냥 바로 이렇게 구할 수도 있다.
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