Норма прибыли (R) – это отношение прибыли к сумме вложенного капитала, т.е. отношение прибыли по акции к курсовой стоимости акции на начало периода.

R t = П t / C t – 1

 

· В столбце F подсчитать изменение стоимости акций (цена на конец периода минус цена на начало периода). Использовать автозаполнение.

· В столбце G подсчитать прибыль (рост стоимости акций плюс дивиденды).

· В столбце I подсчитать норму прибыли (прибыль за период делить на стоимость акций на начало периода).

· Для акций 2 типа все расчетные формулы можно скопировать в соответствующие ячейки.

2. Вычисление числовых характеристик нормы прибыли R

 

· среднее значение (ожидаемая норма прибыли) m R

это математическое ожидание (точнее говоря, оценка для него, получаемая по статистическим данным).

Использовать для данных столбца I функцию СРЗНАЧ.

 

· дисперсия Dx :

для статистической оценки дисперсии можно использовать функцию ДИСП.

 

Стандартное отклонение σ x : (корень из дисперсии).

 

· коэффициент вариации: CV = σ x / m R 100% .

3. Вычисление семихарактеристик для нормы прибыли R

Для этого нужны отклонения нормы прибыли R от ее ожидаемого значения, причем отклонения в меньшую сторону (мы оцениваем риск недополучения прибыли).

 

В столбце J подсчитать отклонения: R t – m R .

 

Для дальнейших расчетов семихарактеристик используются только отрицательные отклонения.

· В столбце K (“счетчики1”) - числа ai , позволяющие включать в расчеты только отрицательные отклонения: (Использовать функцию ЕСЛИ.)

· семидисперсия SDx :

Любая дисперсия – это среднее значение квадратов отклонений случайной величины от ее среднего значения.

Так как сейчас необходимы только отрицательные отклонение, можно использовать формулу со “счетчиками”. Тогда автоматически неотрицательные значения отклонений будут игнорироваться:

Для числителя использовать функцию СУММПРОИЗВ для столбцов J и K.

Семистандартное отклонение: Sσ x (корень из семидисперсии).

· коэффициент семивариации: SCV = ( Sσ x / m R) · 100% .

· Для акций 2 типа все расчеты аналогичны. Можно использовать копирование но исправить у семидисперсии ссылки на ячейки, по которым она подсчитывается.

4. Оценить вероятности неблагоприятных событий

· Для оценки вероятности получения прибыли меньше чем вычисленное ранее среднее значение (ячейка I32) можно использовать числа ai (столбец K –«счетчики1»). Искомая оценка для P(R ≤ m R) будет:

Для вычисления вероятности получения прибыли меньше чем половина среднего значения можно сначала построить ещё один счётчик (столбц L –«счетчики2»), а затем аналогично предыдущему получить оценку для P(R ≤ 0,5·m R) .

5. Выводы

Сравнивая подсчитанные для двух типов акций показатели, выбрать, какие из них обеспечивают наилучшее сочетание ожидаемой прибыли и степени риска.