2. Возвести рассчитанную согласно п. 1. разницу в квадрат:

3. Просуммировать все полученные согласно п.2. значения;

2 (л-, -у)-= 437667.48.

Математика и статистик:) 4. Разделить полученное согласно п.З. значение на и (и = 19)

= 24314.86.

5. Извлечь из полученного согласно п.4. значения квадратный корень;

----155.93.

У я-1

Это значение и будет являться искомым стандартным отклонением <т.

Здесь же следует отметить, что правильнее определять стандартное отклонение большинства финансовых показателей, особенно таких как фондовые индексы, исследуя не их абсолютные значения, а обрабатывая относительные изменения (в процентах к предыдущему значению). Например. 100 пунктов изменения DJI в декабре 1998 года очень сильно отличаются от тех же 100 пунктов юменення DJI в августе 1999 года. В декабре такое изменение соответствовало почти 1.1%, а в октябре, всего через семь месяцев - 0.9%.

Когда необходимо найти стандартное отклонение не конкретных значений ряда, а интервалов этих значений или же есть возможность оперировать средневзвешенными значениями, используется несколько видоизмененная формула;

.где

(З.П)

X, - анализируемая переменная;

/, - частота появления анализируемой переменной х, ее вес; х - средневзвешенное значение переменной х.

Например Возьмем ряд котировок спроса (bid) валютного соотношения GBP/USD за один день 26 июня 1997 года, сгруппированных в диапазонах по 5 пунктов:

1 Кол-во 11

GBP/USD

Среднее

Кол-во /Количество!

Средневзвешенное значение: X =

Стандартное отклонение: а=

5068.28 3043

= 1.6656

0.004787 3042

= 0.0013

Это означает, что котировки спроса GBP/USD 26 июня 1997 года в основном находились в пределах 1.6656 ± 0.0013, т.е. в пределах от 1.6643 до 1.6669

Рисунок 3.11. Средняя цена и +/- стандартное отклонение от нее

600 500 400 300 200 100

I Средняя-о = 1.6656-0.0013 = 1.6643

[Средняя =Тб656 ]

Средняя + „ 1.6656 + 0.0013 = 1.(

1.6615 1.6625 1.6635 1.6645 1.6655 1.6665 1.6675 1.6685 1.6620 1.6630 1.6640 1.66s0 1.6660 1.6670 1.6660 1.6690