不賣股現金流必須了解的課題
前言
對有不賣股現金流需求的投資人來說，股息的穩定度顯然是必要的，因為有些人是為了退休生活費使用，有些人是為了改善生活繳各項支出使用。但對投資人來說能觀察的就是過去標的配發利息的紀錄，在對於不同的標的之間，應該怎麼衡量穩定度呢?這次來研究看看一個關鍵指標，簡單量化股利穩定度分析。大綱：
1.前言
2.變異係數衡量股利穩定度
3.為何使用變異係數分析股息穩定性
4.變異係數應用範例與解釋
5.變異係數的應用範圍與限制
6.配息穩定度分析（各標的比較）
7.低、中、高風險配息標的分類
8.變異係數與標準差的比較
9.結論
關鍵字：
#股息穩定度 #變異係數 #CV #標準差 #0050 #0056 #00878 #00713 #00858 #股利分析 #ETF
用變異係數衡量股利穩定度
變異係數（Coefficient of Variation, CV）是一種衡量數據相對變異程度的指標，在股利（股息）分析中，可以用來評估股利發放的穩定性。CV 可以幫助投資者比較不同公司的股利穩定性，特別適合長期投資者或希望建立穩定現金流的投資者。
用變異係數衡量股利穩定度
CV 代表股利的變異程度，數值越小，代表股利發放越穩定；數值越大，則代表股利變化較大，穩定性較低。
為什麼要用變異係數分析股利穩定度？
比較不同公司股利的穩定性有些公司每年發放的股利相對穩定，而有些公司則大幅波動。CV 可以量化這種穩定性，幫助投資者挑選適合的股票。選擇穩定派息的企業高股息投資者通常希望選擇穩定發放股利的企業，而非股利起伏過大的公司。CV 低的公司通常具有較穩定的股利政策，如公用事業、消費必需品產業等。
評估企業股利政策的可靠性CV 高的公司可能股利政策不穩定，例如科技公司或新創企業，它們的股利受盈利影響較大，發放可能不連續或不穩定。CV 低的公司通常具有長期穩定的股利發放紀錄，如藍籌股（Blue Chip Stocks）或「股息貴族」（Dividend Aristocrats）。
變異係數應用範例
A 的 CV = 0.086，代表股利發放非常穩定，幾乎沒有變動。B 的 CV = 0.20，股利稍有波動，但仍相對穩定。C 的 CV = 0.48，股利變動較大，發放不太穩定。投資者若追穩定現金流，應選擇變異係數較低的公司（如 A）；若願意承擔較大風險，可選擇 CV 較高但可能有更高成長潛力的公司。
變異係數的應用範圍
長期股息投資者：挑選股利發放穩定的公司，以確保現金流穩定。退休投資組合：CV 低的公司適合作為退休計劃的一部分，因為它們提供較穩定的被動收入。資產配置與風險管理：將 CV 低的股利股票與成長股結合，達成投資組合的平衡。
變異係數的應用限制
無法評估股息成長潛力：CV 低的公司股利雖然穩定，但增長幅度可能較低，不適合追求高成長股息的投資者依賴歷史數據：CV 只能衡量過去的穩定性，不能保證未來股利發放情況。未考慮股價變動：CV 只評估股利穩定性，無法反映股價變動帶來的整體投資風險。
小結論
變異係數（CV）是一種簡單但實用的指標，幫助投資者量化股利發放的穩定性。低 CV 值的公司代表其股利發放較穩定，適合長期投資者和希望建立穩定現金流的投資策略。
實際範例
實際範例
EXCEL標準差:=STDEV.S(C23:C27)=AVERAGE(C23:C27)變異係數=標準差/平均值
配息穩定度分析
最穩定配息標的：0050（CV = 0.160）0050 配息最穩定，變異係數最低（0.160），說明其股利變動幅度較小，適合長期投資者，特別是希望有穩定現金流的投資者。 評論:是股息流最穩，但是股息少，股息流可能不足。穩定選擇：00878、0056。00878（CV = 0.334）與 0056（CV = 0.353），兩者都屬於相對穩定的 ETF，波動性不大。這些標的適合希望獲取穩定股息但又不想完全放棄成長性的投資者。
配息穩定度分析
中等穩定：0071300713（CV = 0.402） 屬於中等穩定，波動稍高但仍可接受，可能是成長型與穩定股息的折衷選擇。高波動標的：00858、0077000858（CV = 0.916）與 00770（CV = 0.750） 兩者配息波動最大，顯示其股利發放不穩定，可能受景氣影響較大。適合願意承擔較高風險，並希望獲取較高股利的人，但若市場不好，股利可能會大幅縮減。 評語:這兩檔是資本利得配發，合理。
範例小結論
低風險、穩定配息首選：0050 > 00878 > 0056中等穩定，可能有成長潛力：00713高風險、高波動配息：00830、00770如果你的投資目標是穩定股利，選擇 0050 或 00878 會較為適合。如果願意承擔較高風險來換取更高的股利，可以考慮 00770 或 00830。
結論
變異係數應用到股利分析上，可以更客觀的分析不同標的，配息的穩定度比較。雖然標準差能衡量數據的波動性，但在比較不同規模的數據時，標準差可能會產生誤導。例如，如果 ETF A 的平均配息是 5，而 ETF B 的平均配息是 1，即使它們的標準差相同，波動的影響程度仍然不一樣。因此，變異係數（CV）可以標準化數據，使不同規模的配息更容易比較。
結論
假設兩檔 ETF 配息數據如下：ETF A：平均配息 = 5，標準差 = 1.5，CV = 1.5 / 5 = 0.30ETF B：平均配息 = 1，標準差 = 1.5，CV = 1.5 / 1 = 1.50從標準差來看，兩者波動相同（1.5），但因為 ETF B 的配息水準較低，波動的影響更大，CV 會更高，顯示 ETF B 更不穩定。
如果只看標準差，會忽略配息本身的大小，不能準確比較不同 ETF 的波動程度。變異係數（CV）標準化了波動性，可以更準確衡量不同 ETF 的相對穩定性。所以，在比較 ETF 配息穩定性時，變異係數比單獨看標準差更具參考價值。
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