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有两种基本不同的计算风险的方法：事后和事前。事后或历史风险是在事件后分析风险，它回答了这样的问题：“投资组合过去的风险情况是什么样的？”
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在另一方面，事前风险或预期风险是向前看的。基于现有持仓的证券和投资工具，它估计或预测投资组合未来的风险。
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事后和事前风险的计算方法有本质的不同，所以可以得到完全不同的结果和结论。事后和事前风险的计算提供了重要的附加信息。但是作为投资绩效评估师，我们更希望分析投资组合过去的表现，所以更关心事后风险。
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变化性
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当讨论风险时，我们关心投资收益率同平均收益率相比的变化性。平均绝对偏差、方差和标准偏差是三个主要计算变化性的指标。
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平均绝对偏差
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显然地，如果收益率同平均收益率的正偏差和负偏差相加时会互相抵消；然而，如果采用偏差的绝对值（即忽略符号），我们可以计算收益率的平均绝对偏差：
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式中 n——观察的样本数量；
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ri ——月度收益率；
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r——平均收益率。
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方差
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收益率的方差是各个收益率与其平均收益率的偏差的平方的平均值。
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对平均收益率的偏差做了平方，这是为了避免负偏差和正偏差互相抵消，同时也惩罚了较大的偏差。
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标准偏差
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为了分析，使用原始的没有平方的单位收益更加方便，因此，我们使用方差的平方根来得到标准偏差。
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更高的标准偏差表示更大的不确定性、变动性或风险。
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在这个版本的标准偏差中，分母是n，而不是n-1。用n-1可以计算样本标准偏差。对于较大的n，采用n或者n-1作为分母，几乎没有什么不同。既然多数的绩效测评师采用n，为了保持一致性和可比性，我也偏好使用n。1997年，CFA（以前称作投资管理和研究协会）在AIMR业绩报告标准手册的第2版中有效地再次强调了使用n的标准：
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在标准偏差（对应于使用n-1）的分母中使用n是得到支持的，因为使用n产生对标准偏差的最大可能估计。在计算样本方差的分母中使用n-1得到真实方差的无偏估计。但是在对样本方差取平方根去计算样本标准偏差时，结果不是总体标准偏差的无偏估计。很少采用的标准偏差的无偏估计，需要计算一个很繁琐计算才能得到的常量，这个常量基于样本大小。因为采用标准偏差的无偏估计是不实用的，所以比较明智的做法是采用标准偏差的最大可能估计。另外让问题更复杂的情况是，使用n-1（无偏）需假设样本是从一个正态分布的数据中随机和独立获得的。样本数据（在这个例子中，投资的收益率）不是随机的，其独立性也存在争论，同时也不是正态分布的。
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式（4-4）和式（4-5）根据数据的周期性来计算标准偏差：每日、月度、季度等。为了展示时方便，标准偏差经常被年化。
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