શેરબજારના ભાવની અસ્થિરતા વિશે તમારે જે જાણવાની જરૂર છે તે બધું 

વોલેટિલિટી એ રોકાણનો શબ્દ છે જે વર્ણવે છે કે જ્યારે બજાર અથવા સુરક્ષા અણધારી અને ક્યારેક અચાનક ભાવની હિલચાલના સમયગાળાનો અનુભવ કરે છે. જ્યારે ભાવ ઘટી રહ્યા હોય ત્યારે લોકો ઘણીવાર માત્ર અસ્થિરતા વિશે વિચારે છે. પરંતુ અસ્થિરતા અચાનક ભાવ વધારાનો પણ ઉલ્લેખ કરી શકે છે. કડક શબ્દોમાં કહીએ તો, વોલેટિલિટી એ સિક્યોરિટીના સરેરાશ અથવા સરેરાશ વળતરની આસપાસ ફેલાવાનું માપ છે.

નો ઉપયોગ કરીને વોલેટિલિટી માપી શકાય છે પ્રમાણભૂત વિચલન, જે સૂચવે છે કે સ્ટોકની કિંમત સરેરાશ અથવા મૂવિંગ એવરેજ (MA) ની આસપાસ કેટલી નજીકથી ક્લસ્ટર છે. જ્યારે કિંમતો ચુસ્તપણે ક્લસ્ટર કરવામાં આવે છે, પ્રમાણભૂત વિચલન ઓછું છે. જ્યારે કિંમતોમાં વ્યાપક અંતર હોય છે, પ્રમાણભૂત વિચલન મહત્વપૂર્ણ છે.

આ લેખમાં, અમે મૂળભૂત રીતે શેરબજારની અસ્થિરતા વિશે વાત કરી રહ્યા છીએ. ચાલો જઈએ

અસ્થિરતાનું કારણ શું છે?

બજારમાં એસેટ પ્રાઈસ વોલેટિલિટીનું કારણ બની શકે તેવા ઘણા પરિબળો છે. આ લેખમાં, અમે આમાંના કેટલાક ઘટકો રજૂ કરીએ છીએ. અંત સુધી વાંચો.

1. રાજકીય અને આર્થિક પરિબળો

સરકારો ઉદ્યોગોના નિયમનમાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે અને વેપાર કરારો, કાયદો અને નીતિ વિશે નિર્ણય લેતી વખતે અર્થતંત્રને અસર કરી શકે છે. ભાષણોથી લઈને ચૂંટણી સુધીની દરેક બાબતો રોકાણકારોમાં પ્રતિક્રિયા પેદા કરી શકે છે, જે શેરના ભાવને પ્રભાવિત કરે છે.

આર્થિક ડેટા પણ ભૂમિકા ભજવે છે, કારણ કે જ્યારે અર્થવ્યવસ્થા સારી રીતે ચાલી રહી હોય, ત્યારે રોકાણકારો હકારાત્મક પ્રતિક્રિયા આપે છે. માસિક રોજગાર અહેવાલો, ફુગાવાના ડેટા, ઉપભોક્તા ખર્ચના આંકડા અને ત્રિમાસિક જીડીપી ગણતરીઓ બજારની કામગીરીને અસર કરી શકે છે. બીજી બાજુ, જો આ બજારની અપેક્ષાઓ પૂરી ન કરે તો બજારો વધુ અસ્થિર બની શકે છે.

2. ઉદ્યોગ અને ક્ષેત્રના પરિબળો

ચોક્કસ ઘટનાઓ ઉદ્યોગ અથવા ક્ષેત્રમાં અસ્થિરતાનું કારણ બની શકે છે. તેલ ક્ષેત્રમાં, ઉદાહરણ તરીકે, મુખ્ય તેલ ઉત્પાદક પ્રદેશમાં હવામાનની કોઈ મોટી ઘટના તેલના ભાવમાં વધારો કરી શકે છે.

પરિણામે, તેલના વિતરણને લગતી કંપનીઓના શેરના ભાવ વધી શકે છે, કારણ કે તેઓ પાસેથી નફો મેળવવાની અપેક્ષા રાખે છે, જ્યારે તેમના વ્યવસાયમાં તેલની ઊંચી કિંમત ધરાવતી કંપનીઓના ભાવ ઘટી શકે છે.

તેવી જ રીતે, ચોક્કસ ઉદ્યોગમાં સરકારી નિયમનમાં વધારો થવાથી સ્ટોકના ભાવમાં ઘટાડો થઈ શકે છે, જેનું પાલન અને શ્રમ ખર્ચમાં વધારો થાય છે જે ભાવિ કમાણીની વૃદ્ધિને અસર કરી શકે છે.

3. કંપનીની કામગીરી

અસ્થિરતા હંમેશા હોતી નથી બજાર વ્યાપી અને ચિંતા કરી શકે છે એકમાત્ર માલિકી. સકારાત્મક સમાચાર, જેમ કે મજબૂત કમાણીના અહેવાલ અથવા નવી પ્રોડક્ટ જે ગ્રાહકોને આકર્ષે છે, તે રોકાણકારોને કંપનીમાં ખુશ કરી શકે છે. જો ઘણા રોકાણકારો તેને ખરીદવા માંગતા હોય, તો આ વધેલી માંગ શેરના ભાવમાં તીવ્ર વધારો કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

તેનાથી વિપરિત, ઉત્પાદન રિકોલ, ડેટા ભંગ અથવા ખરાબ મેનેજમેન્ટ વર્તણૂક શેરના ભાવને નુકસાન પહોંચાડી શકે છે કારણ કે રોકાણકારો તેમના શેરો વેચે છે. કંપનીના કદના આધારે, આ સકારાત્મક અથવા નકારાત્મક કામગીરી વ્યાપક બજાર પર પણ અસર કરી શકે છે.

અસ્થિરતાના પ્રકારો

નિર્ણયો લેતી વખતે નાણાકીય બજારોમાં રોકાણકારો વિશ્લેષણ કરે છે તે પરિબળોમાંની એક અસ્થિરતા છે. અસ્થિરતા માટે બે મુખ્ય અભિગમો છે, દરેક તેના ગુણદોષ સાથે:

ગર્ભિત અસ્થિરતા

ગર્ભિત વોલેટિલિટી શબ્દ સંપત્તિની અંદાજિત વોલેટિલિટીનું વર્ણન કરે છે અને ઓપ્શન્સ ટ્રેડિંગનું સામાન્ય લક્ષણ છે. ગર્ભિત વોલેટિલિટી પ્રતિબિંબિત કરે છે કે બજાર ભવિષ્યમાં ક્યાં વોલેટિલિટી હોવી જોઈએ તે કેવી રીતે સમજે છે, પરંતુ તે એસેટની કિંમત કઈ દિશામાં આગળ વધશે તેની આગાહી કરતી નથી.

સામાન્ય રીતે, રીંછના બજારમાં સંપત્તિની ગર્ભિત અસ્થિરતા વધે છે કારણ કે મોટા ભાગના રોકાણકારો અપેક્ષા રાખે છે કે સમય જતાં તેની કિંમત સતત ઘટશે.

માં ઘટે છે તેજીનું બજાર કારણ કે વેપારીઓ માને છે કે સમય જતાં ભાવ વધશે. આ સામાન્ય માન્યતાને કારણે છે કે રીંછ બજારો તેજીના બજારો કરતાં સ્વાભાવિક રીતે જોખમી છે.

ગર્ભિત અસ્થિરતા કેટલાક અનુમાનિત પરિબળોના આધારે સંપત્તિના ભાવિ ભાવની હિલચાલનો અંદાજ કાઢવા માટે વેપારીઓ ઉપયોગ કરે છે તે મેટ્રિક્સ પૈકી એક છે.

અનુભૂતિ / ઐતિહાસિક અસ્થિરતા

અનુભૂતિની અસ્થિરતા, જેને ઐતિહાસિક અસ્થિરતા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે આંકડાકીય રીતે માપવાનો એક માર્ગ છે કે કેવી રીતે ચોક્કસ સંપત્તિ અથવા બજાર સૂચકાંકનું વળતર અમુક સમયગાળા દરમિયાન વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે.

સામાન્ય રીતે, ઐતિહાસિક અસ્થિરતાને ચોક્કસ સમયગાળા દરમિયાન નાણાકીય સાધનની સરેરાશ કિંમતમાંથી સરેરાશ વિચલન સ્થાપિત કરીને માપવામાં આવે છે.

પ્રમાણભૂત વિચલન અનુભૂતિની અસ્થિરતાનું સૌથી સામાન્ય માપ છે, જો કે આ મેટ્રિકની ગણતરી કરવા માટે અન્ય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. જોખમી સિક્યોરિટી એવી છે કે જેનું ઊંચું ઐતિહાસિક વોલેટિલિટી મૂલ્ય હોય છે, જો કે અમુક પ્રકારના સોદામાં આ નકારાત્મક પરિબળ હોવું જરૂરી નથી કારણ કે તેજી અને મંદીની સ્થિતિ જોખમી હોઈ શકે છે.

આ બે પગલાંની સામે, ઐતિહાસિક (પૂર્વવર્તી) અસ્થિરતા સંદર્ભ માપ તરીકે કામ કરે છે,

જો બે પગલાં સમાન મૂલ્યો દર્શાવે છે, તો સંપત્તિને ઐતિહાસિક ધોરણોના આધારે વાજબી કિંમત ગણવામાં આવે છે. આ કારણોસર, વેપારીઓ આ બેલેન્સમાંથી વિચલનો શોધે છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે કે અસ્કયામતોનું મૂલ્ય વધારે છે કે ઓછું મૂલ્ય છે.

નાણાકીય અસ્થિરતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેનું માનક વિચલન મોડલ

પ્રમાણભૂત વિચલન એ નાણાકીય સંપત્તિની સરેરાશ કિંમતની આસપાસ વિક્ષેપ અથવા પરિવર્તનશીલતાના સ્તરને આંકડાકીય રીતે નક્કી કરવા માટે વપરાતું માપ છે, જે તેને બજારની અસ્થિરતાને માપવા માટે યોગ્ય રીત બનાવે છે. સામાન્ય રીતે કહીએ તો, વિક્ષેપ એ સંપત્તિના સરેરાશ મૂલ્ય અને તેના સાચા મૂલ્ય વચ્ચેનો તફાવત છે.

વિક્ષેપ અથવા પરિવર્તનક્ષમતા વધુ, પ્રમાણભૂત વિચલન જેટલું ઊંચું છે. નાનું ભિન્નતા, પ્રમાણભૂત વિચલન નાનું. વિશ્લેષકો ઘણીવાર અપેક્ષિત જોખમને માપવા અને ભાવની ચાલની તીવ્રતા નક્કી કરવાના માર્ગ તરીકે પ્રમાણભૂત વિચલનનો ઉપયોગ કરે છે.

અસ્થિરતાના પ્રમાણભૂત વિચલનની ગણતરી કરતી વખતે, અન્ડરલાઇંગ એસેટના પ્રાઇસ ડેટા સેટનો તફાવત મેળવવો આવશ્યક છે. પ્રમાણભૂત વિચલન એ ભિન્નતાનું વર્ગમૂળ છે.

દૃષ્ટાંતરૂપ હેતુઓ માટે, અમે અન્ડરલાઇંગ એસેટની કિંમતને ધ્યાનમાં લઈશું જે એકસરખી રીતે વધી છે 1 $ થી 10 $ 10 ટ્રેડિંગ સમયગાળામાં. માનક વિચલન નીચેના પગલાંઓમાં મેળવવામાં આવશે:

• 10 ટ્રેડિંગ દિવસોની સરેરાશની ગણતરી કરો. આ કિંમતો ઉમેરીને કરવામાં આવે છે ($1, $2… થી $10) પછી તેને 10 વડે વિભાજીત કરો (આ કિસ્સામાં, ઈનામોની કુલ સંખ્યા). 55 ભાગ્યા 10 નો સરવાળો થશે 5,5 $.
• દરેક સમયગાળામાં સરેરાશથી વિચલન નક્કી કરો. તે બંધ ભાવ અને સરેરાશ વચ્ચેનો તફાવત છે. ઉદાહરણ તરીકે, 7મા દિવસે, ની કિંમત 7 $ સરેરાશથી વિચલિત થાય છે 5,5 થી $2,5.
• દરેક સમયગાળાના વિચલનનો વર્ગ કરો. નકારાત્મક વિચલનો સાથેના તમામ સમયગાળાને વર્ગીકરણ કરીને દૂર કરવામાં આવશે.
• ચોરસ વિચલનો ઉમેરો. અમારા ઉદાહરણ મુજબ, સરવાળો છે 82,5 $
• આ કિસ્સામાં, 10. આ હશે 8,25 $.
• પ્રમાણભૂત વિચલન એ આ સંખ્યાનું વર્ગમૂળ છે. આ કિસ્સામાં, પ્રમાણભૂત વિચલન છે 2,75 XNUMX, જે સરેરાશ કિંમતની આસપાસના મૂલ્યોના વિતરણને પ્રતિબિંબિત કરે છે, જે વેપારીઓને સંપત્તિની કિંમત અને સરેરાશ વચ્ચેના સંભવિત વિચલનની સમજ આપે છે.

ઉપરની ગણતરી બતાવે છે તેમ, જોખમના માપદંડ તરીકે પ્રમાણભૂત વિચલન ધારે છે કે ડેટા સેટ સામાન્ય વિતરણને અનુસરે છે, અથવા જે ઘંટડી વળાંક તરીકે ઓળખાય છે.

આવી સ્થિતિમાં, ઉપર મુજબ, 68% ડેટા એક પ્રમાણભૂત વિચલનની અંદર આવશે; 95% બે સ્થિત થશે પ્રમાણભૂત વિચલનો અને 99,7% ડેટા ત્રણ પ્રમાણભૂત વિચલનોની અંદર આવશે.

પરંતુ અસ્થિરતાના માપદંડ તરીકે પ્રમાણભૂત વિચલનનો ઉપયોગ કરવા માટે કેટલીક મર્યાદાઓ છે. શરૂઆત માટે, કિંમતો અથવા વળતર ક્યારેય સમાન હોતા નથી, અને તે બંને દિશામાં તીવ્ર વધારાના સમયગાળા દ્વારા વિરામચિહ્નિત થાય છે.

આનો અર્થ એ છે કે ગણતરી દરમિયાન ધ્યાનમાં લેવામાં આવેલા સમયગાળાના આધારે પ્રમાણભૂત વિચલન પોતે જ વધઘટ થઈ શકે છે.

ત્યાં પણ છે બીટા પદ્ધતિ (β) અસ્થિરતાને માપવા અથવા ગણતરી કરવા માટે. આ પદ્ધતિમાં, અન્ડરલાઇંગ એસેટની વોલેટિલિટી અન્ય સંબંધિત અસ્કયામતોની તુલનામાં માપવામાં આવે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, એપલ સ્ટોક વોલેટિલિટી અન્ય ટેક શેરોની એકંદર વોલેટિલિટી સામે અથવા વ્યાપક બેન્ચમાર્ક સ્ટોક ઈન્ડેક્સ સામે પણ માપી શકાય છે.

બજારની અસ્થિરતાના ફાયદા

અસ્થિરતા હંમેશા ખરાબ વસ્તુ નથી. માર્કેટ કરેક્શન કેટલીકવાર એન્ટ્રી પોઈન્ટ પણ પ્રદાન કરી શકે છે જેનો રોકાણકારો લાભ લઈ શકે છે.

જો કોઈ રોકાણકાર પાસે રોકડ હોય અને તે શેરબજારમાં રોકાણ કરવાની રાહ જોઈ રહ્યો હોય, તો માર્કેટ કરેક્શન તે રોકડને ઓછી કિંમતે રોકાણ કરવાની તક પૂરી પાડી શકે છે. બજારોની નીચેની અસ્થિરતા એવા રોકાણકારોને પણ ઓફર કરે છે જેઓ માને છે કે બજાર લાંબા ગાળા માટે સારું પ્રદર્શન કરશે તેઓને ગમતી કંપનીઓમાં વધારાના શેર ખરીદવાની તક, પરંતુ નીચા ભાવે.

એક સરળ ઉદાહરણ કદાચ કોઈ રોકાણકાર ખરીદી શકે 5ઓ? $0, એક સ્ટોક જે થોડા સમય પહેલા $100 ની કિંમતનો હતો. આ રીતે શેરો ખરીદવાથી શેર દીઠ તમારી સરેરાશ કિંમત ઓછી થાય છે, જે તમારા પોર્ટફોલિયોના પ્રદર્શનને સુધારવામાં મદદ કરે છે જ્યારે બજારો અંતે ફરી વળે છે.

જ્યારે સ્ટોક ઝડપથી વધી રહ્યો હોય ત્યારે પ્રક્રિયા સમાન હોય છે. રોકાણકારો વેચાણ કરીને નફો મેળવી શકે છે, જેમાંથી મળેલી રકમ અન્ય ક્ષેત્રોમાં રોકાણ કરી શકાય છે જે વધુ સારી તકો પ્રદાન કરે છે.

વોલેટિલિટી અને તેના કારણોને સમજીને, રોકાણકારો વધુ સારા લાંબા ગાળાના વળતર જનરેટ કરવા માટે પ્રસ્તુત રોકાણની તકોનો સંભવિતપણે લાભ લઈ શકે છે.