Koncepcja ryzyka w ramach pomiaru wyników i oceny programów funduszy wzajemnych

Koncepcja ryzyka w ramach pomiaru wyników i oceny programów funduszy wzajemnych!

Ryzyko jest kluczowym wymiarem pomiaru wyników i decydującym czynnikiem w określaniu umiejętności zarządzającego funduszem. Nie można osądzać, jak zręczny jest menedżer w danym okresie, patrząc tylko na powrót.

Zdjęcie dzięki uprzejmości: sophisticatededge.com/assets/images/Careers/Investing/What-are-index-mutual-funds.jpg

Ryzyko w sensie ogólnym oznacza możliwość utraty, uszkodzenia lub uszkodzenia. W przypadku inwestycji można podać bardziej szczegółową definicję ryzyka. Odnosi się do zmienności oczekiwanego zwrotu.

W przypadku funduszu inwestycyjnego następujące czynniki powodują zmienność wyników inwestycyjnych:

za. Rodzaj papierów wartościowych w portfelu. Np. Zapasy małych spółek mogą być bardziej zmienne niż akcje o dużej kapitalizacji.

b. Stopień dywersyfikacji. Na przykład portfel tylko 5 akcji może być bardziej zmienny niż portfel składający się z 15 zapasów.

do. Zakres, w jakim zarządzający portfelem pomnożył rynek. Np. Fundusz indeksowy wydaje się mniej zmienny niż agresywny fundusz wzrostu.

Odchylenie standardowe:

Odchylenie standardowe jest miarą rozproszenia w zamian. Określa stopień, w jakim zwroty wahają się wokół średniej. Wyższa wartość odchylenia standardowego oznacza wyższe ryzyko.

Odchylenie standardowe jest stosowane prawdopodobnie bardziej niż jakikolwiek inny środek w celu opisania ryzyka związanego z papierem wartościowym (lub portfelem papierów wartościowych). W każdym akademickim studium na temat wyników inwestycyjnych; Istnieje duże prawdopodobieństwo, że w celu oceny ryzyka zastosowane zostanie odchylenie standardowe. Jednak nie jest to tylko narzędzie finansowe.

Odchylenie standardowe jest jednym z najczęściej używanych narzędzi statystycznych w naukach ścisłych i społecznych. Zapewnia dokładną miarę wielkości zmienności w dowolnej grupie liczb - zwrotów z funduszu inwestycyjnego, opadów w Bombaju lub ciężaru profesjonalnych graczy krykieta - które stanowią średnią.

Aby zrozumieć, co wskazuje odchylenie standardowe, przejrzyjmy kilka bardzo prostych przykładów. Wykorzystamy dwie rodziny, Sharmas i Vermas. Obie rodziny mają troje dzieci, a dla obu rodzin średni wiek dzieci wynosi 10. Jednak przedział wieku dzieci jest zupełnie inny dla obu rodzin.

Sharmas ma ośmioletnią córkę, 10-letniego syna i 12-letnią córkę. Vermowie mają jednorocznego syna, dziewięcioletnią córkę i 20-letniego syna. Oba zestawy dzieci mają taki sam średni wiek, ale możemy użyć odchylenia standardowego do pomiaru wariancji wokół tej średniej lub średniej.

Odchylenie standardowe dla funduszy wzajemnych:

W przypadku pomiaru zmienności wyników zabezpieczeń lub portfela papierów wartościowych odchylenie standardowe jest zwykle obliczane dla miesięcznych zwrotów w określonym okresie czasu - zwykle 36 miesięcy. A ponieważ większość ludzi myśli o zwrotach rocznych, a nie miesięcznych, wynikowa liczba jest następnie modyfikowana w celu wygenerowania znormalizowanego odchylenia standardowego.

Odchylenie standardowe Ilościowa zmiana w zwrocie zabezpieczenia:

Technicznie rzecz biorąc, odchylenie standardowe zapewnia kwantyfikację wariancji zwrotów zabezpieczenia, a nie ryzyka. Dlaczego więc jest tak powszechnie stosowany jako miara ryzyka? W końcu fundusz o wysokim standardzie odchyleń zwrotów niekoniecznie jest "bardziej ryzykowny" niż fundusz o niskim standardzie odchylenia zwrotów.

Tak jak trojaczki Mehras miały odchylenie standardowe równe zeru, fundusz wzajemny, który stracił 1% każdego miesiąca, również miałby standardowe odchylenie równe zeru. Fundusz, który na przemian zyskał 5% lub 25% każdego miesiąca, miałby znacznie większe odchylenie standardowe, ale z pewnością byłby to korzystna inwestycja.

Jak się okazuje, podczas gdy matematycznie możliwe jest uzyskanie wysokiego odchylenia standardowego zwrotu przy jednoczesnym braku zagrożenia spadkiem, w świecie rzeczywistym im większe wahania w zabezpieczeniu, tym bardziej prawdopodobne jest, że spadnie on na terytorium ujemne. Choć odchylenie standardowe oznacza zmienność zarówno na plus, jak i na minus, jest dobrym wskaźnikiem do zmierzenia ryzyka straty przy dowolnym zabezpieczeniu.

Jedną z mocnych stron odchylenia standardowego jest to, że może on być stosowany na całym rynku dla każdego rodzaju portfela z dowolnym rodzajem zabezpieczenia. Obliczenia są takie same dla portfela obligacji, jak w przypadku portfela akcji wzrostowych. Odchylenie standardowe można bardzo łatwo obliczyć na arkuszu Excel. Prosty przykład ilustruje tę koncepcję.

Odchylenie standardowe można obliczyć za pomocą funkcji "STDEV" w MS Excel. W celu ilustracji otrzymamy jedynie 6-miesięczne zwroty. Formuła do zastosowania to "Zakres komórek STDEV". Zakres komórek byłby miesięczną serią zwrotów.

Formuła to "STDEV (zakres komórek)", gdzie zakres komórek to komórki od 3 do 8 poniżej kolumny miesięcznego zwrotu, tj. STDEV (A3: A8) (obszar wskazany w kolorze SZARY). Odchylenie standardowe wynosi 0, 0327.

Wynikowa liczba to miesięczne odchylenie standardowe. Liczba ta może być zanualizowana przez pomnożenie odchylenia standardowego obliczonego powyżej, przez pierwiastek kwadratowy z liczby miesięcy w ciągu roku, tj. 12.

Annualized Standard Deviation = 0.0327. Pierwiastek kwadratowy z 12 = 11, 33%.

W tym przykładzie pracujemy z miesięcznym NAV. Gdybyśmy pracowali z dzienną wartością NAV, a następnie netto w soboty, niedziele i święta, liczba obserwacji w roku wyniosłaby około 252 i musielibyśmy pomnożyć dzienną wartość odchylenia standardowego z pierwiastkiem kwadratowym z 252.

Fundusz ma miesięczne odchylenie standardowe 3, 27%. Załóżmy, że miesięczny zwrot z programu wynosi 2%. Oznacza to w przyszłości:

za. Istnieje 66, 7% prawdopodobieństwo, że zwrot z funduszu będzie wynosił od 2% -3, 27% do 2% + 3, 27%

b. Istnieje 95% prawdopodobieństwo, że zwrot z funduszu będzie wynosił od 2% - 6, 54% do 2% + 6, 54%

do. Istnieje 99% prawdopodobieństwo, że zwrot z funduszu będzie wynosił od 2% - 9, 81% do 2% + 9, 81%

Odchylenie standardowe pozwala porównywać portfele o podobnych celach w określonym przedziale czasowym. Można go również wykorzystać do oceny, o ile więcej ryzyka fundusz w jednej kategorii ma wobec drugiego.

Beta:

Model Capital Asset Pricing (CAPA) zakłada, że ​​ryzyko składa się z systematycznego komponentu i określonego komponentu. Ryzyko specyficzne dla poszczególnych papierów wartościowych można zdywersyfikować, dlatego inwestor nie powinien spodziewać się rekompensaty z tytułu tego rodzaju ryzyka.

Dlatego też, gdy portfel jest oceniany w połączeniu z innymi portfelami, jego nadwyżkowy zwrot powinien być korygowany przez systematyczne ryzyko, a nie przez całkowite ryzyko. Ryzyko rynkowe mierzone jest przez Beta. Beta odnosi się do zwrotu akcji lub funduszu inwestycyjnego do indeksu rynkowego. Odzwierciedla to wrażliwość powrotu funduszu do wahań indeksu rynkowego.

Obliczenia Beta wymagają dwóch serii wartości przez dość długi okres, powiedzmy od 3 do 5 lat. Jedna seria wartości to NAV systemu funduszy wspólnego inwestowania. Druga seria byłaby wskaźnikiem rynkowym dla wszystkich dat, dla których rozważano NAV programu.

Biorąc pod uwagę informacje, należy obliczyć wariancję zwrotów w systemie. Odchylenie standardowe jest pierwiastkiem kwadratowym wariancji. Można go również obliczyć bezpośrednio za pomocą funkcji MS Excel VAR, tj. "VAR (zakres komórek)". Formuła byłaby "VAR (zakres komórek)", gdzie zakres komórek byłby dziennym / tygodniowym / miesięcznym zwrotem systemu funduszy inwestycyjnych.

Obliczenia Beta wymagają jednej liczby viz. kowariancja zwrotu systemu i zwroty rynkowe. Kowariancja zasadniczo mierzy, do jakiego stopnia system powraca, a zwroty rynkowe idą w parze. Można go obliczyć w MS Excel za pomocą funkcji "COVAR".

Formuła byłaby "COVAR (zakres komórek 1, zakres komórek 2)", gdzie zakres komórek odpowiadałby zwrotom na rynku, a zakres komórek 2 odpowiadałby zwrotom w schemacie.

Po naniesieniu wszystkich miesięcznych zwrotów za dany okres, zostanie narysowana linia najlepszego dopasowania, która jest najbliższa wszystkim punktom. Następnie mierzymy nachylenie tej linii, aby określić beta funduszu. Wersja beta naszego przykładowego funduszu jest równa 1, 1. (Nachylenie linii najlepszego dopasowania można uzyskać, pobierając równanie linii trendu, a także podnosząc wartość R2).

Beta jest dość łatwa do zinterpretowania. Wersja beta większa niż jeden oznacza, że ​​fundusz lub akcje są bardziej zmienne niż indeks odniesienia, podczas gdy beta wynoszący mniej niż jeden oznacza, że ​​zabezpieczenie jest mniej zmienne niż indeks. Łatwym sposobem na konceptualizację wersji beta jest wyobrażenie sobie dwoje dzieci bawiących się na huśtawce.

Jedno dziecko siedzi na huśtawce "rynkowej", drugie na huśtawce "funduszu", a obie są popychane przez matki. Rozważcie przedwczesną część swojego wniosku jako reprezentujący zyski z inwestycji i część zaciągniętą jako reprezentujące straty inwestycyjne. Beta mierzy, jak mocno "funduszowe" dziecko jest wypychane w stosunku do "rynkowego" dziecka.

Na przykład beta wynosząca 1, 0 oznacza, że ​​oba dzieci są popychane z taką samą siłą, a zatem wysokość ich ruchów powinna być równa. (Przeniesienie z powrotem do świata inwestycji, jeśli rynek wzrośnie o 10%, fundusz o wartości beta równej 1, 0 powinien również wzrosnąć o 10%, a jeśli rynek spadnie o 10%, fundusz powinien spaść o taką samą kwotę).

Jednak beta większa niż jedna wskazuje, że dziecko "funduszu" jest popychane mocniej niż dziecko "rynkowe", a zatem będzie się podnosić wyżej w każdym kierunku. Nasz przykładowy fundusz, z beta 1.1, byłby nieco bardziej zmienny niż rynek. Jeśli rynek zyskuje 10%, nasz fundusz powinien średnio zyskać 11%, a 10% spadek na rynku powinien spowodować 11% spadek funduszu.

I odwrotnie, beta o wartości mniejszej niż jeden oznacza, że ​​matka dziecka "funduszu" nie naciska tak mocno, a dziecko "funduszu" nie posunie się tak daleko, ale także nie będzie się kołysać tak daleko, jak "rynek". dziecko. Fundusz z beta 0, 9 powróciłby 9%, gdy rynek wzrósł o 10%, ale straciłby tylko 9%, gdy rynek spadł o 10%.

Ograniczenia tego numeru:

Największą wadą wersji beta jest to, że jest użyteczna tylko wtedy, gdy jest obliczana na podstawie odpowiedniego testu porównawczego. Dzięki naszemu przykładowemu funduszowi udało nam się narysować ładną linię prostą. Ale co, jeśli wszystkie punkty są rozproszone, jak widać na poniższym wykresie?

Nadal możemy narysować linię "najlepszego dopasowania", aby uzyskać wersję beta, ale wynikowa beta nie mówi wiele. Na przykład, gdy zwrot funduszu sektorowego ulega regresji względem BSE 30, może on mieć niską beta. Taka niska beta może prowadzić do przekonania, że ​​fundusze sektorowe są bezpiecznymi inwestycjami, ale w rzeczywistości są one bardzo niestabilne i podatne na ogromne straty. Ich bety są niskie, ponieważ ich zwroty mają stosunkowo niewiele wspólnego ze zwrotami BSE 30. Beta zapewnia pomiar wcześniejszej zmienności bezpieczeństwa w odniesieniu do konkretnego testu lub indeksu, ale musisz mieć pewność, że wybrałeś odpowiedni wzorzec odniesienia.

Z tego powodu, rozważając wersję beta jakiegokolwiek zabezpieczenia, należy również wziąć pod uwagę inną statystykę-R-kwadrat.

R-kwadrat (R ² ):

R-kwadrat (R ² ) mierzy, jak blisko wszystkie punkty na wykresie XY znajdują się na linii najlepszego dopasowania. Gdyby wszystkie punkty były na linii, fundusz miałby R-kwadrat równy 100, co wskazywałoby na doskonałą korelację z wybranym wskaźnikiem. Wartość zerowa R-R oznaczałaby brak jakiejkolwiek korelacji.

Im niższy R-kwadrat, tym mniej wiarygodna beta jest miarą zmienności bezpieczeństwa. Na przykład fundusze IT mogą mieć niski R-kwadrat z BSE 30 lub Nifty, co oznacza, że ​​ich bety w stosunku do BSE 30 lub Nifty są dość bezużyteczne jako miary ryzyka.

Kolejnym ograniczeniem Beta jest to, że jest to względna miara; Jest to użyteczne w zakresie, w jakim wyniki funduszu są skorelowane z wynikami indeksu odniesienia. W przypadku wielu funduszy odpowiedni indeks może nie istnieć. Wiele funduszy akcyjnych ma niewielką korelację z indeksami takimi jak Nifty lub BSE 30.

Dalsze Beta może dostarczyć użytecznych informacji inwestorom tylko wtedy, gdy zrozumieją zmienność indeksu. Wątpliwe jest jednak, aby wielu inwestorów, nawet tych, którzy znają, na przykład indeks Nifty - zademonstruje znajomość niestabilności.