पूंछ विषमता संभाव्यता अंतर
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पूंछ विषमता संभाव्यता अंतर:
जिसमें:
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विशिष्ट रिटर्न $ε_{i,d}$ है, जो परिसंपत्ति रिटर्न $R_{i,d}$ पर एक बहु-कारक प्रतिगमन मॉडल करके प्राप्त किया जाता है, अर्थात्, $R_{i,d} = α_i + \sum_{j=1}^{n} β_{i,j}F_{j,d} + ε_{i,d}$। जिनमें, $F_{j,d}$ समय d पर j-वें कारक के कारक एक्सपोजर को दर्शाता है।
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बहुकारक प्रतिगमन मॉडल में कारकों की संख्या है
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पूंछ सीमा का उपयोग तेज वृद्धि और तेज गिरावट के बीच की सीमा को परिभाषित करने के लिए किया जाता है, और यह आम तौर पर 1.5 और 2.5 मानक विचलन के बीच होती है। यह पैरामीटर पूंछ जोखिम के लिए कारक की संवेदनशीलता को प्रभावित करता है।
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यह दर्शाता है कि विशेषता रिटर्न दर x सकारात्मक सीमा k से अधिक है, अर्थात, संपत्ति में तेज वृद्धि की संभावना
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यह इंगित करता है कि विशेषता रिटर्न दर x नकारात्मक सीमा -k से कम है, अर्थात, संपत्ति में तेज गिरावट की संभावना
factor.explanation
पूंछ विषमता संभाव्यता अंतर पारंपरिक विषमता का एक पूरक है, जो रिटर्न वितरण की पूंछ की विषमता को मापने पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है। विशेष रूप से, यह कारक सकारात्मक सीमा से अधिक होने और नकारात्मक सीमा से नीचे गिरने वाली विशिष्ट रिटर्न की संभावनाओं के बीच अंतर की गणना करता है। एक सकारात्मक मान इंगित करता है कि संपत्ति के इतिहास में तेज वृद्धि की संभावना तेज गिरावट की संभावना से अधिक है, जो बाजार के आशावाद और संपत्ति की खोज को प्रतिबिंबित कर सकता है, लेकिन यह भी दर्शाता है कि संपत्ति को भविष्य में मूल्य सुधार के जोखिम का सामना करना पड़ सकता है। इसके विपरीत, एक नकारात्मक मान यह संकेत दे सकता है कि संपत्ति के इतिहास में तेज गिरावट की संभावना अधिक है, और निवेशकों की जोखिम-विरोधी भावना हो सकती है, लेकिन इसका मतलब भविष्य में संभावित पलटाव का अवसर भी हो सकता है। यह कारक रिटर्न वितरण की पूंछ विशेषताओं को ध्यान में रखता है और चरम घटनाओं की संभावना को बेहतर ढंग से कैप्चर कर सकता है, जिससे निवेश निर्णयों में बेहतर सहायता मिलती है।