什么是变异系数（CV）？
变异系数（CV）是数据序列中均值周围数据点离散度的统计量度。 变异系数代表标准偏差与平均值的比率，即使平均值之间存在显着差异，它也可用于比较一个数据序列与另一个数据序列的变异程度。
了解变化系数
变异系数显示样本中数据相对于总体平均值的变异程度。 在金融中，变异系数使投资者可以确定与投资预期收益相比有多大的波动性或风险。 理想情况下，变异系数公式应导致标准偏差与平均收益率的比率较低，这意味着更好的风险收益权衡。 请注意，如果分母的预期收益为负或零，则变化系数可能会产生误导。
当使用风险/回报率选择投资时，变异系数非常有用。 例如，相对于整个市场或其行业，规避风险的投资者可能希望考虑具有历史性的低波动性和高回报率的资产。 相反，寻求风险的投资者可能希望投资具有历史高度波动性的资产。
例如，虽然最常用于分析均值，四分位数，五分位数或十分位数CV周围的离散度，但也可用于了解中位数或第10个百分位数附近的变化。
变异系数公式或计算可以用来确定历史平均价格与股票，商品或债券的当前价格表现之间的差异。
重要要点
- 变异系数（CV）是对数据序列中均值周围均值散布的统计度量。在金融中，变异系数使投资者可以确定与金额相比假设的波动性或风险标准偏差与平均收益之比越低，风险收益折衷就越好。
变异系数公式
以下是计算变异系数的公式：
</ s> </ s> </ s> CV =μσ其中：σ=标准偏差μ=平均值
请注意，如果变异系数公式的分母的预期收益为负或零，则结果可能会产生误导。
Excel中的变异系数
可以通过在Excel中首先使用数据集的标准偏差函数来执行变异系数公式。 接下来，使用提供的Excel函数计算平均值。 由于变异系数是标准偏差除以平均值，因此将包含标准偏差的像元除以包含平均值的像元。
变异系数（CV）
选择投资的变动系数示例
例如，考虑一个有风险规避的投资者，他希望投资交易所交易基金（ETF），这是一篮子追踪广泛市场指数的证券。 投资者选择SPDR S&P 500 ETF，景顺QQQ ETF和iShares Russell 2000 ETF。 然后，他分析了ETF在过去15年中的收益和波动率，并假设ETF的收益可能与长期平均水平相似。
为了说明目的，以下15年历史信息用于投资者的决定：
- SPDR S&P 500 ETF的平均年收益率为5.47％，标准差为14.68％。 SPDR S&P 500 ETF的变异系数为2.68。景顺QQQ ETF的年平均回报率为6.88％，标准差为21.31％。 QQQ的变异系数为3.09。iShares Russell 2000 ETF的平均年收益率为7.16％，标准偏差为19.46％。 IWM的变异系数为2.72。
根据近似数字，投资者可以投资SPDR S&P 500 ETF或iShares Russell 2000 ETF，因为风险/回报率相对相同，并且表明与Invesco QQQ ETF相比，其风险收益权衡更好。
