📊 통계·위험입문⏱ 5분 읽기
표준편차 & 분산
Standard Deviation & Variance
핵심 공식
σ = √[ Σ(xᵢ − μ)² / N ]
변수 설명
xᵢ = 각 관측값
μ = 평균
N = 관측 수
🧮 계산기로 바로 계산
공식에 숫자를 넣어 직접 확인해 보세요
📘 개념 정의
표준편차는 데이터가 평균에서 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다. 금융에서는 수익률의 표준편차를 위험 지표로 사용합니다.
🇰🇷 한국 실생활 예시
코스피 vs 채권 위험 비교
시나리오
코스피 연간 수익률 표준편차 ≈ 20%, 국고채 ≈ 3%.
결과
코스피 95% 범위: 평균 ±40%. 채권 95% 범위: 평균 ±6% → 위험도 차이 명확
📊 결과 해석 방법
•표준편차가 클수록 수익률 변동이 크고, 예측 불확실성이 높습니다. 표준 정규분포에서 ±1σ 내에 약 68%, ±2σ 내에 95%의 결과가 포함됩니다.