ATLASÉcart-type
Glossaire de l’investissement · Risque et statistiques
Une mesure de l’éloignement typique des valeurs par rapport à leur moyenne ; en finance, la façon habituelle de quantifier le risque.
Définition
L’écart-type mesure la dispersion d’un ensemble de nombres autour de leur moyenne. Si les rendements hebdomadaires sont regroupés près de leur moyenne, l’écart-type est faible ; s’ils sont éparpillés, il est élevé. En finance, l’écart-type des rendements est la définition habituelle de la volatilité.
Il est utile parce qu’il s’exprime dans la même unité que les données : un écart-type hebdomadaire de 3 % signifie qu’une semaine typique s’écarte d’environ 3 points de pourcentage de la moyenne. Mais il traite pareillement gains et pertes, et il sous-estime la probabilité d’événements extrêmes car les rendements réels ont des queues plus épaisses qu’une courbe en cloche.
Formule
s = √( Σ (rᵢ − r̄)² ÷ (n − 1) )
rᵢ = rendement de la période i, r̄ = rendement moyen, n = nombre de périodes. Diviser par n − 1 donne l’estimation sur échantillon.
Exemple chiffré
Sur les 53 dernières semaines, les rendements hebdomadaires de Microsoft (MSFT) ont été en moyenne de +0,16 % avec un écart-type de 5,14 %. Ramené à l’année (en multipliant par la racine carrée de 52), cela donne une volatilité annualisée d’environ 37 %.
L’écart-type indique l’ampleur des variations hebdomadaires, pas si l’action a monté ou baissé ; c’est la moyenne qui le dit.
Comment ATLAS l’utilise
ATLAS utilise l’écart-type des rendements, combiné à un niveau de long terme, comme paramètre de volatilité de son modèle de fourchette de prix.
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L’exemple ci-dessus s’appuie sur ces entreprises. Ouvrez leurs pages pour voir tous les chiffres :
Questions fréquentes
Que signifie un écart-type ?
Pour des données en cloche, environ 68 % des observations se situent à moins d’un écart-type de la moyenne et environ 95 % à moins de deux. Les rendements réels des actions ont des queues plus épaisses : les mouvements extrêmes sont donc plus fréquents que ne le suggère cette règle.
Pourquoi diviser par n − 1 ?
Quand on estime à partir d’un échantillon, diviser par n − 1 corrige un petit biais et donne une meilleure estimation de la vraie dispersion.
Termes liés
Appliquez l’idée à vos propres actions
Ouvrez n’importe quelle entreprise dans ATLAS pour voir côte à côte sa juste valeur, sa probabilité de hausse et ses indicateurs de risque.
Essayer ATLAS →Ceci ne constitue pas un conseil en investissement. Les estimations d'ATLAS sont produites par des modèles statistiques à partir de données publiques ; elles peuvent être erronées et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs. Tenez compte de votre propre situation avant d'investir. Avertissement