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Parmi les inconvénients de l'utilisation du coefficient de variation (COV), il y a l'impossibilité de tout calculer si la moyenne de l'ensemble de données que vous utilisez est nulle. De plus, COV peut être trompeur si les données contiennent à la fois des nombres positifs et négatifs et la moyenne est proche de zéro. Par conséquent, le COV n'est considéré comme raisonnable et utile dans les modèles de prédiction que si les variables incluent uniquement des valeurs positives.

COV est une variable statistique qui est parfois utilisée à la place de l'écart-type (SD) lorsqu'on compare le degré de variation entre des ensembles de données mesurés dans des unités différentes et qui ont des moyennes significativement différentes. La moyenne est la moyenne des valeurs d'un ensemble de données. SD est une mesure de la dispersion des valeurs autour de la moyenne.

COV est exprimé en pourcentage et représente le rapport de SD à la moyenne, fournissant une autre façon de décrire la variation des données. Il peut être utilisé pour mesurer le risque relatif et est donc utilisé en finance pour calculer les risques associés à un portefeuille d'investissement. La formule pour COV est SD / retour attendu. Le calcul se compose de quatre étapes, y compris le calcul de la moyenne, la variance, l'écart-type et enfin COV.

Un faible COV indique un risque faible et un COV élevé signifie un risque élevé. Cela indique que si les valeurs résiduelles dans un modèle sont faibles par rapport à la valeur prédite, alors le modèle est un bon ajustement. Pour investir, COV est très utile pour comparer différents investissements. Un portefeuille d'actifs diversifié est toujours recommandé afin de réduire le risque de fluctuations importantes des rendements sur un seul investissement. Par conséquent, le risque et la diversification sont négativement liés; c'est-à-dire qu'à mesure que la diversification augmente, le risque diminue.