297ZOBRAZENÍ

n ............ počet hodnot

Výše uvedená rovnice 1 výpočtu rozptylu platí, pokud očekáváme, že každá z hodnot nastane se stejnou pravděpodobností, jde o prostý průměr. Pokud očekáváme různou pravděpodobnost očekávaných hodnot, její tvar bude prezentován v kapitole věnované finančnímu riziku a finanční páce. Nyní si jen na ukázku vypočítáme obě determinanty rizika pro výše uvedených osm údajů našich hospodářských výsledků:

Obrázek 1: Výpočet rozptylu a směrodatné odchylky

Ve financích nicméně hraje riziko roli primárně ve vztahu k očekávanému výnosu. V sekci časová hodnota peněz a kapitole věnované úvodu do rizika jsme se dotkli vazby mezi rizikem a výší požadovaného výnosu, který budeme při dané rizikovostiinvestice požadovat. Každý jistě ví, že čím vyšší je pro nás riziko, tím vyšší míru výnosu budeme chtít, abychom dané riziko vůbec podstoupili. Navíc, u každého z nás je tato výše odlišná podle naší subjektivní averze k riziku. V následující části se tedy podíváme,jak se riziko do požadované míry výnosu kvantifikuje.

Riziko a míra výnosu

Jak tedy ovlivňuje výše rizika požadovanou míru výnosu? Podívejme se na následující obrázky 2 a 3.

Obrázek 2: historický vývoj míry výnosu v čase u dvou různých firem

Při srovnání grafů obou firem je vidět, že firma B oproti firmě A dosahuje jak vyšších měr výnosů tak i vyšších měr ztráty. Hodnoty její míry výnosu oscilují mezi cca. -9% a +9%. Naproti tomu, firma A dosahovala od roku 1989 míry výnosu mezi -4% a +4%. Je patrné, že rozptyl hodnot míry výnosu u společnosti B bude vyšší. Pokud vytvoříme graf s histogramem četností jednotlivých výnosových měr, potom jejich podobu ukazuje následující obrázek 3.V něm jsme nasčítali počty jednotlivých úrovní dosažených výnosových měr a vynesli do grafu.

Obrázek 3: Četnosti výnosové míry u obou společností za období 1989 - 2009

Výše uvedené grafy nám odhalily pohled na tytéž data z jiného úhlu. Zde je opět vidět mnohem větší rozptyl hodnot míry zisku u společnosti B, zatímco společnost A dosahuje nižšího rozptylu a tudíž i vyššího počtuopakování (počtu výskytů) týchž výnosových měr za sledované období. Jelikož už známe rovnici pro výpočet rozptylu a směrodatné odchylky, můžeme si jejich hodnoty vypočítat pro obě firmy, jak ukazuje následující obrázek, nebo funkcí přímo v Excelu.

Obrázek 4: Výpočet rozptylu a směrodatné odchylky míry výnosu

Obrázek 5: Gaussova křivka normálního rozdělení

Pokud se ostře zahledíme na uvedenou tabulku, směrodatná odchylka je vlastně váženým průměrem odchylek od nějaké očekávané hodnoty, kterou lidé zpravidla anticipují z historického vývoje. Směrodatná odchylka tak udává určitý odhad toho, jak moc mohou být budoucí skutečné míry výnosu nad nebo pod touto očekávanou úrovní. V případě firmy A to budou 2,31%, v případě firmy B 5,33%. Společnost B má tak i vyšší rozptyl výnosových měr s dopadem na menší pravděpodobnost, že očekávaná výnosová míra bude dosažena.

Normální rozdělení a Gaussova křivka

"...Normální rozdělení je nejdůležitějším pravděpodobnostním rozdělením, které slouží jako pravděpodobnostní model chování velkého množství náhodných jevů. Jde o vhodný pravděpodobnostní model, pokud na kolísání náhodné veličiny velký počet nepatrných a vzájemněnezávislých jevů...". Tolik citace z učebnice statistiky pro ekonomy. Jak vidno, pokud jde o vývoj výnosové míry každého, kdo podniká, je asi těžko vyjmenovat vše, co nějakým způsobem přímo či nepřímo ovlivňuje její hodnoty u každého z nás. Z tohoto pohledu by normální rozdělení v souladu s uvedeným citátem mělo zřejmě vyhovovat. Tvar normálního rozdělení je znám též pod pojmem Gaussova křivka normálního rozdělení. Její tvar naleznete na obrázku 5. Co o této křivce pokud možno laicky říci?

Plocha pod touto křivkou je vždy rovna jedné neboli 100%. Takže plochy pod jakoukoliv křivkou normálního rozdělení (ve stejném měřítku) se musí vzájemně rovnat a to bez ohledu na to, zda je dotyčná Gaussova křivka plochá nebo strmá.

50% této plochy pod křivkou normálního rozdělení je vlevo od střední hodnoty (v našem případě očekávaná míra výnosu do budoucna promítaná na základě historických hodnot, vypočtená jako vážený průměr historických výnosových měr). Těchto 50% plochy vlevo naznačuje, že existuje 50% pravděpodobnost, že skutečná budoucí výnosová míra bude nižší než námi očekávaná výnosová míra. 50% plochy pod křivkou vpravo od očekávané míry výnosu naznačuje výši pravděpodobnosti, že skutečná budoucí míra výnosu bude vyšší než očekávaná míra výnosu.

Z celkové plochy pod křivkou zhruba 68,26% leží v rámci intervalu (očekávaná míra výnosu mínus 1x směrodatná odchylka; očekávaná míra výnosu plus 1x směrodatná odchylka). Jinými slovy, existuje zhruba 68% pravděpodobnost, že skutečná míra výnosu bude někde kolem námi očekávané míry výnosu v intervalu +/- směrodatná odchylka.

V rámci tohoto typu rozdělení pravděpodobnosti, čím je tedy směrodatná odchylka větší, tím větší je interval pro možnou hodnotu budoucí výnosové míry při dané 68% pravděpodobnosti a tím vyšší riziko odchylky od našeho očekávání.

V našem příkladě firmy A a B tak lze konstatovat, že za předpokladu normálního rozdělení se bude výnosová míra firmy A s cca. 68% pravděpodobností pohybovat mezi 0,29%-2,31% a 0,29%+2,31%, (tj. mezi -2,02% a +2,6%). Analogicky v případě firmy B to bude 1,43%-5,33% a 1,43%+5,33%, (tj. -3,9% a 6,76%).

Variační koeficient

V případě odlišných výnosových měr a rozdílných směrodatných odchylek se používá přepočet pomocí koeficientu, který udává proporci mezi směrodatnou odchylkou vůči očekávané výnosové míře. Tím lze proporčně srovnat z hlediska rizika firmy nebo projekty, které mají vyšší očekávanou výnosnost při vyšší směrodatné odchylce (rozptylu) s firmami, (projekty), jejichž očekávaná míra výnosu je nižší ale při nižší směrodatné odchylce (rozptylu). Variační koeficient tak umožňuje jejich srovnání.

Rovnice 3: Variační koeficient

V případě firmy A bude jeho hodnota činit zhruba 7,97, u firmy B pak pouze 3,73. Z toho plyne závěr, že přes vyšší absolutní hodnotu směrodatné odchylky očekávané míry výnosu firmy B je vzhledem k výši jejího očekávaného výnosu její rizikovost přesto nižší. Nebo to můžeme formulovat tak, že firma A má sice nižší rozptyl možných budoucích výnosových měr při dané pravděpodobnosti,nicméně proporčně k její výši očekávaného výnosu (0,29%) je tento rozptyl (resp. směrodatná odchylka 2,31%) podstatně vyšší než tatáž proporce u firmy B.

V následující kapitole se pokusím nastínit vztah mezi výší očekávané míry výnosu a rizikovou prémií, o jejíž existenci jsme se zmínili v kapitole riziko a jeho vztah k časové hodnotě peněz.