a:

La varianza es una medida de la dispersión entre los números en un conjunto de datos. La varianza mide qué tan lejos está cada número en el conjunto de la media.

Usando un cuadro de conjunto de datos, podemos observar cuál es la relación lineal de los diversos puntos de datos o números. Hacemos esto dibujando una línea de regresión, que intenta minimizar la distancia de cualquier punto de datos individual desde la línea misma. En el cuadro a continuación, los puntos de datos son los puntos azules, la línea naranja es la línea de regresión, y las flechas rojas son la distancia desde los datos observados y la línea de regresión. ( ¿Desea obtener más información sobre Excel? ¡Consulte el curso de Excel de Investopedia Academy en línea! )

Cuando calculamos una varianza, nos preguntamos: "Dada la relación de todos estos puntos de datos, ¿cuánta distancia esperamos en el próximo punto de datos ? Esta" distancia "se llama el término de error, y es lo que está midiendo la varianza.

Por sí solo, la varianza no suele ser útil porque no tiene una unidad, lo que dificulta su medición y comparación. Sin embargo, la raíz cuadrada de la varianza es la desviación estándar, y que es práctica como una medición.

Calcular la varianza en Excel

Calcular la varianza en Excel es fácil si tiene el conjunto de datos ya ingresado en el En el siguiente ejemplo, calcularemos la varianza de los últimos 20 días de devoluciones diarias en el muy popular fondo cotizado (ETF) denominado SPY, que invierte en el S & P 500.

1. La fórmula es = VAR. S (seleccionar datos)

La razón por la que desea usar VAR. S y no VAR. P (que es otra fórmula ofrecida) es que a menudo no tiene toda la población de datos para medida. Por ejemplo, si tuviéramos todas las devoluciones en la historia del SPY ETF en nuestra tabla, podríamos usar el VAR de medición de la población. P, pero dado que solo estamos midiendo los últimos 20 días para ilustrar el concepto, utilizaremos VAR. S.

Como puede ver, el valor de varianza calculado de. 000018674 nos dice poco sobre el conjunto de datos, por sí mismo. Si pasamos a la raíz cuadrada de ese valor para obtener la desviación estándar de los retornos, eso sería más útil.