निवेश प्लान में जोखिम सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक है क्योंकि यह निर्धारित करता है कि निवेशक कहां निवेश करेगा. आप एक नया निवेशक हो सकता है जो शुरुआत में अधिक जोखिम नहीं लेना चाहता है और उनके कम जोखिम कारकों के आधार पर स्टॉक जैसी विभिन्न सिक्योरिटीज़ का विश्लेषण करेगा. दूसरी ओर, अगर आप लंबे समय से निवेश कर रहे हैं और आपके पास विविध पोर्टफोलियो है, तो आप उच्च जोखिम क्षमता के लिए थोड़ा अधिक जोखिम वाली सिक्योरिटीज़ में इन्वेस्ट करने की सोच सकते हैं. स्टॉक मार्केट में जोखिम एक बुनियादी कारक है जो अत्यधिक घटनाओं के कारण हो सकता है, जो या तो नेगेटिव या पॉजिटिव हो सकता है. अधिकांश इन्वेस्टर इन गंभीर घटनाओं की संभावना का विश्लेषण करते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वे कितना जोखिम ले रहे हैं और एक विशिष्ट निवेश से उन्हें कितना रिटर्न मिल सकता है. सांख्यिकीय वितरण को समझना जोखिम का विश्लेषण करने और आदर्श जोखिम मूल्यांकन सुनिश्चित करने का एक तरीका है.
अगर आप स्टॉक मार्केट निवेशक हैं और अत्यधिक लाभ या हानि की संभावना के माध्यम से स्टॉक के रिटर्न डिस्ट्रीब्यूशन का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो 'प्लेटीकर्टिक' शब्द को समझना महत्वपूर्ण है. यह ब्लॉग आपको प्लैटिक कर्व के बारे में सब कुछ समझने में मदद करेगा और यह प्रभावी जोखिम मूल्यांकन में कैसे मदद करता है.
प्लैटिकर्टिक को समझना
प्लेटीकर्टिक अतिरिक्त कुर्तोसिस के लिए नकारात्मक मूल्य के साथ सांख्यिकीय वितरण को निर्दिष्ट करता है. फाइनेंस में, कुर्टोसिस एक उपाय है जो हमें बताता है कि डिस्ट्रीब्यूशन में डेटा कैसे फैलाया जाता है, विशेष रूप से पूंछ या अत्यधिक मूल्यों पर ध्यान केंद्रित करना. प्लैटीकर्टिक वक्र एक सांख्यिकीय वितरण को दर्शाता है जो कम ऊंचा होता है और सामान्य वितरण से पतला होता है. प्लेटीकर्टिक डिस्ट्रीब्यूशन में नेगेटिव अतिरिक्त कुर्तोसिस वैल्यू होती है, जिसका मतलब है कि 3 की कुर्तोसिस के साथ सामान्य डिस्ट्रीब्यूशन की तुलना में इसमें कम आउटलर और अत्यधिक वैल्यू होते हैं.
इन्वेस्टर इन सांख्यिकीय डिस्ट्रीब्यूशन के आधार पर सिक्योरिटीज़ का विश्लेषण और तुलना करते हैं. प्लेटीकर्टिक वक्र एक नकारात्मक अतिरिक्त कुर्तोसिस मूल्य वाले निवेश का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका अर्थ यह है कि इसके परिणामस्वरूप किसी भी अत्यधिक प्रभाव पड़ने की संभावना कम होती है, जिससे निवेश कम जोखिम होता है.