Arti, вопрос такой: как полагаете, правильно ли сравнивать коэффициенты вариации цен акций разных компаний на предмет выводов о высокой/низкой волатильности и степени рисков? И, главное, почему?
Евдокимов Сергей, вопрос на самом деле очень интересный.
Базовый сценарий: У вас есть массив данных за какой-то период времени. Вы можете просто взять все эти цифры без привязки ко времени и построить гистограмму распределения цен. Можно посчитать выборочные среднее и дисперсию данной выборки, коэффициент вариации, интерквартильный размах и т.п. По этим метрикам можно сравнивать две разные выборки (акции двух разных компаний). Далее, можно провести проверку данного распределения на нормальность (или логнормальность) или принадлежность к другому классу распределений, и в случае, если проверка удачная, можно строить предположения даже о событиях, которые не встретились в выборке (допустим, об экстремально низких или экстремально высоких ценах).
Вопрос 1: Хотите ли вы учитывать фактор времени или нет? Почему это важно? Акция может двигаться, например, в рамках какого-то тренда, который достаточно предсказуем, а на этот тренд накладываются небольшие случайные колебания. Но если вы возьмете все это в одну корзину и отбросите фактор времени, то получится достаточно большой разброс (из-за тренда). Хотя между ценами в близкие дни разброс может быть совсем небольшой.
Таким образом, если не учитывать фактор времени, то акция, которая плавно растет от 100 до 200 в теч. всего года будет идентична по метрике коэффииента вариации акции, которая скачет каждый день от 100 до 200 и обратно. Важно ли для вас отличать эти два случая? В обоих этих случаях акции одинаково волатильны или же нет?
Вопрос 2: Хотите ли вы более корректно интерпретировать факт выплаты дивидендов? Падение цены на акцию может быть компенсировано выплатой дивидендов. Возможно, нужно будет сделать еще какие-то другие поправки.