什麼是離散度（Dispersion）？
統計學在各行各業中應用廣泛，幫助人們更好地理解和預測潛在結果。在金融領域，投資者經常依賴統計來瞭解某些資產或資產組合的回報如何分佈。這種可能的投資回報範圍稱為離散度。換句話說，離散度是根據歷史波動性或回報來描述投資的潛在結果範圍。
有兩種重要的方法來衡量離散度——阿爾法（alpha）和貝塔（beta），分別計算風險調整後的回報和相對於基準的回報。通過考察可能的投資回報離散度以及像阿爾法和貝塔這樣的數值，投資者可以了解特定的證券或投資組合的內在風險。
關鍵要點
- 離散度是根據歷史波動性或回報來描述投資的潛在結果範圍。
- 離散度可以通過阿爾法和貝塔來衡量，分別計算風險調整後的回報和相對於基準指數的回報。
- 一般來說，離散度越高，投資風險越大，反之亦然。
理解離散度
離散度通常被解釋為與特定證券或投資組合相關的不確定性和風險的程度。
投資者有千千萬萬種潛在的證券可以選擇，並且在選擇投資對象時需要考慮許多因素。其中一個主要因素是投資的風險概況。而離散度是許多統計指標中之一，用來提供視角。
大多數基金會在其說明書或招股說明書中訴說他們的風險概況，這些資料可以在網際網路上輕鬆找到。關於個別股票的信息，可以通過Morningstar和類似的股票評級公司獲得。
在金融統計方面，投資者經常在討論分散投資和投資組合變動性時，依賴如相關性等指標。然而，根據標普道瓊指數，所謂的資產離散度有作為輔助工具的強大資格。可以理解，因為資產可能回報的離散度提供了關於持有該資產的波動性和風險的洞察。資產回報越多變，風險或波動性越大。
例如，在任何給定年份內，歷史回報範圍從+10%到-10%的資產，可以被認為比歷史回報範圍從+3%到-3%的資產更具波動性，因為其回報更加分散。
衡量離散度
貝塔
主要的風險測量統計數據，貝塔，衡量某一證券相對於特定基準或市場指數（最常見的是美國標普500指數）的回報離散度。貝塔值1.0表示投資與基準同步變動。
大於1.0的貝塔表示該證券可能會經歷比整個市場更大的變動——例如，貝塔為1.3的股票預計會經歷1.3倍於市場的變動，這意味著如果市場上漲10%，那麼貝塔1.3的股票將上漲13%。反之，如果市場下跌，該證券則可能會比市場跌更多，但變動幅度並無保證。
小於1.0的貝塔則表明相對於整個市場的回報較小分散。例如，貝塔為0.87的證券很可能會落後於整個市場——如果市場上漲10%，那麼低貝塔的投資預計只會上漲8.7%。
阿爾法
阿爾法是一個衡量投資組合風險調整後回報的統計數據——即投資相對於指數或貝塔的回報多或少。
高於貝塔的回報表示正阿爾法，通常歸因於投資組合經理或模型的成功。相反，負阿爾法則表示投資組合經理在超越貝塔或更廣泛的市場方面的表現不佳。
什麼是描述性統計？
描述性統計是一種利用數據樣本總結來描述更大數據集特徵的方法。例如，一次人口普查可能會包括特定城市中男女比例的描述性統計數據。
什麼是協方差？
協方差是一種衡量兩種資產回報之間方向性關係的統計指標。僅僅發現兩隻股票具有高或低協方差可能並不是一個有用的指標。一些投資者可能會在決定投資之前通過查看回報的離散度或相關性來補充他們的分析。
什麼是貝塔？
在金融中，貝塔是相對於整個市場的波動性測量。追蹤貝塔隨時間的變化可以為投資者提供該資產相對於主要指數的有用風險概況。
總結
離散度指的是根據歷史波動性或回報，衡量某一投資的潛在結果範圍的統計指標。兩種重要的離散度表示方法是阿爾法，計算風險調整後的回報，和貝塔，描述相對於基準的回報。分析可能回報的離散度可以幫助你理解特定投資所代表的風險水平，儘管應注意某一證券的未來回報可能會偏離其過去的表現。