El coeficiente de variación (COV) es una medida de la dispersión relativa de eventos que equivale a la razón entre la desviación estándar y la media. Aunque se utiliza principalmente para comparar el riesgo relativo, el COV se puede aplicar a cualquier tipo de probabilidad o distribución cuantitativa. En un contexto matemático diferente, el COV se calcula como la razón entre el error cuadrático medio y la media de una variable dependiente separada. Aunque este tipo de análisis de COV se utiliza con menos frecuencia, puede ser de gran ayuda para determinar si un modelo es adecuado para una tarea específica.

¿Qué Es el Coeficiente de Variación y Por Qué es Importante?

En análisis estadístico, el coeficiente de variación (COV) mide la dispersión relativa de eventos. Se calcula como la razón entre la desviación estándar y la media. Aunque el COV se utiliza principalmente para comparar el riesgo relativo, puede aplicarse a muchos tipos de distribuciones de probabilidad. Sin embargo, el COV no es práctico si hay una fuerte presencia de valores positivos y negativos en la población de muestra. Esta métrica se utiliza mejor cuando casi todos los puntos de datos comparten el mismo signo positivo o negativo.

Aplicaciones del Coeficiente de Variación

Cuando se utiliza para evaluar el riesgo de inversión, el COV puede interpretarse de manera similar a la desviación estándar en la teoría moderna de carteras (MPT). Pero el COV es posiblemente un indicador general mejor de riesgo relativo cuando se utiliza para comparar diferentes valores. Por ejemplo, supongamos que dos acciones diferentes ofrecen rendimientos distintos, cada una con una desviación estándar diferente. Específicamente, supongamos que la Acción A tiene un rendimiento esperado del 15% con una desviación estándar del 10%, mientras que la Acción B tiene un rendimiento esperado del 10% con una desviación estándar del 5%. En este escenario, el COV para la Acción A es 0.67 (10%/15%), mientras que el COV para la Acción B es 0.5 (5%/10%). En resumen, los datos sugieren que la Acción B es una inversión superior desde una perspectiva de riesgo.

Ventajas del Coeficiente de Variación

La principal ventaja del COV es su aplicabilidad a cualquier dato cuantificable, lo que permite un análisis comparativo entre dos entidades no relacionadas. Esta cualidad diferencia al COV de un análisis de desviación estándar, que no puede facilitar una comparación significativa entre dos variables independientes.

Como medida de riesgo, el COV mide la volatilidad en los precios de las acciones y otros valores, permitiendo a los analistas contrastar los riesgos asociados con diferentes inversiones potenciales. Esto ayuda a los asesores financieros a construir carteras diversificadas en un esfuerzo por amortiguar el riesgo de que una sola inversión hunda el patrimonio neto de un cliente.

Importante

Varios términos son sinónimos de COV, incluyendo el coeficiente de variación, riesgo unitario y desviación estándar relativa.

La Desventaja Cero

Supongamos que la media de una población de muestra es cero. En otras palabras, la suma de todos los valores (por encima y por debajo de cero) es igual a cero. En estas circunstancias, la fórmula para el COV es inútil porque efectivamente colocaría un cero en el denominador. Por lo tanto, cualquier presencia fuerte de valores positivos y negativos en la población de muestra se convierte en un problema para el análisis de COV. Al contrario, la métrica del COV prospera cuando casi todos los puntos de datos comparten el mismo signo positivo o negativo.

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