Het concept Risico onder Prestatiemeting en Evaluatie van Mutual Fund-regelingen

Het concept Risico onder Prestatiemeting en Evaluatie van Mutual Fund-regelingen!

Risico is de belangrijkste dimensie van de prestatiemeting en een doorslaggevende factor bij het bepalen van de vaardigheid van een fondsbeheerder. Men kan geen oordeel vellen over hoe behendig een manager is in een bepaalde periode door alleen naar terugkeer te kijken.

Afbeelding met dank aan: sophisticatededge.com/assets/images/Careers/Investing/What-are-index-mutual-funds.jpg

Risico in generieke zin is de mogelijkheid van verlies, schade of schade. Voor investeringen kan een meer specifieke definitie van risico worden gegeven. Het verwijst naar variabiliteit in het verwachte rendement.

Voor een beleggingsfonds veroorzaken de volgende factoren de variabiliteit van de beleggingsprestaties:

een. Het soort effecten in de portefeuille. Zo kunnen aandelen met een kleine beurskap meer volatiel zijn dan large-cap aandelen.

b. De mate van diversificatie. Een portefeuille van slechts 5 aandelen kan bijvoorbeeld volatieler zijn dan een portefeuille met 15 aandelen.

c. De mate waarin de portefeuillebeheerder de markt afloopt. Een indexfonds is bijvoorbeeld minder volatiel dan een agressief groeifonds.

Standaardafwijking:

Standaardafwijking is een maatstaf voor spreiding in ruil. Het kwantificeert de mate waarin rendementen fluctueren rond hun gemiddelde. Een hogere waarde van standaarddeviatie betekent een hoger risico.

Standaarddeviatie wordt waarschijnlijk meer dan enige andere maat gebruikt om het risico van een effect (of effectenportefeuille) te beschrijven. In elke academische studie over beleggingsprestaties; de kans bestaat dat standaardafwijking wordt gebruikt om het risico te meten. Het is echter niet alleen een financieel hulpmiddel.

Standaardafwijking is een van de meest gebruikte statistische hulpmiddelen in de wetenschappen en sociale wetenschappen. Het geeft een nauwkeurige meting van de hoeveelheid variatie in een groep getallen - het rendement van een beleggingsfonds, regenval in Mumbai of het gewicht van professionele cricketspelers - die een gemiddelde vormen.

Om te begrijpen wat standaardafwijking aangeeft, laten we een paar zeer eenvoudige voorbeelden doornemen. We zullen twee families gebruiken, de Sharmas en de Vermas. Beide families hebben drie kinderen, en voor beide gezinnen is de gemiddelde leeftijd van de kinderen 10. Het bereik van de leeftijd van de kinderen is echter heel verschillend voor de twee gezinnen.

De Sharmas hebben een acht jaar oude dochter, een 10-jarige zoon en een 12-jarige dochter. De Verma's hebben een een jaar oude zoon, een negen jaar oude dochter en een 20-jarige zoon. Beide sets kinderen hebben dezelfde gemiddelde leeftijd, maar we kunnen standaardafwijking gebruiken om de variantie rond dat gemiddelde of gemiddelde te meten.

Standaardafwijking voor beleggingsfondsen:

Wanneer gebruikt om de volatiliteit van de performance van een effect of een effectenportefeuille te meten, wordt standaardafwijking over het algemeen berekend voor maandelijkse rendementen over een specifieke periode - meestal 36 maanden. En omdat de meeste mensen denken over het rendement op een niet-maandelijkse basis, wordt het resulterende aantal vervolgens aangepast om een ​​standaarddeviatie op jaarbasis te produceren.

Standaarddeviatie kwantificeert variatie in de terugkeer van een beveiliging:

Technisch gezien biedt standaardafwijking een kwantificering van de variantie van de opbrengsten van de beveiliging en niet van het risico. Dus waarom wordt het zo vaak gebruikt als een risicomaatregel? Een fonds met een hoge standaardafwijking van rendementen is immers niet noodzakelijkerwijs "risicovoller" dan een fonds met een lage standaardafwijking van rendementen.

Net zoals de Mehras-triolen een standaardafwijking van nul hadden, zou een beleggingsfonds dat elke maand 1% verloor ook een standaardafwijking van nul hebben. Een fonds dat elke maand afwisselend 5% of 25% wint, zou een veel hogere standaardafwijking hebben, maar het zou zeker een investering zijn die de voorkeur heeft.

Het is wiskundig mogelijk om een ​​hoge standaardafwijking van het rendement te hebben terwijl er geen risico voor de neerwaartse kant is, maar in de echte wereld, hoe groter de schommelingen in het rendement van een effect, hoe waarschijnlijker het is om in negatief territorium te duiken. Hoewel standaardafwijking de volatiliteit zowel opwaarts als neerwaarts meet, is het een goede proxy voor het meten van het risico op verlies bij welke beveiliging dan ook.

Een van de sterke punten van standaardafwijking is dat het over de hele linie kan worden gebruikt voor elk type portfolio met elk type beveiliging. De berekening is hetzelfde voor een portefeuille van obligaties als voor een portefeuille van groeiaandelen. Standaardafwijking kan heel eenvoudig worden berekend op Excel-sheet. Een eenvoudig voorbeeld zou het concept illustreren.

Standaardafwijking kan worden berekend met behulp van de functie 'STDEV' in MS Excel. Ter illustratie zullen we slechts 6 maanden retourneren. De te gebruiken formule is "STDEV-celbereik". Het celbereik zou de maandelijkse retourreeks zijn.

De formule is "STDEV (celbereik)", waarbij het celbereik de cellen van 3 tot 8 onder de kolom maandelijkse terugkeer zou zijn, dwz STDEV (A3: A8) (het gebied aangegeven in de GRIJZE kleur). De standaarddeviatie is 0.0327.

Het resulterende nummer is de standaarddeviatie per maand. Dit aantal kan worden geannualiseerd door de hierboven berekende standaarddeviatie te vermenigvuldigen met de vierkantswortel van het aantal maanden gedurende een jaar, dwz 12.

Standaarddeviatie op jaarbasis = 0, 0327. Vierkantswortel van 12 = 11, 33%.

In dit voorbeeld werken we met maandelijkse NAV. Als we met de dagelijkse NAV zouden werken, dan zou het aantal waarnemingen in een jaar na zaterdagen, zondagen en feestdagen rond de 252 zijn en moesten we het dagelijkse standaardafwijkingsnummer vermenigvuldigen met vierkantswortel van 252.

Het fonds heeft een maandelijkse standaardafwijking van 3, 27%. Stel dat de maandelijkse opbrengst van de regeling 2% is. Dit betekent in de toekomst:

een. Er is een kans van 66, 7% dat het rendement van het fonds tussen 2% -3, 27% tot 2% + 3, 27% zou zijn

b. Er is een waarschijnlijkheid van 95% dat het rendement van het fonds tussen 2% - 6, 54% tot 2% + 6, 54% zou zijn

c. De kans is 99% dat het rendement van het fonds tussen 2% - 9, 81% tot 2% + 9, 81% zou zijn

Standaardafwijking maakt het mogelijk dat portefeuilles met vergelijkbare doelstellingen over een bepaald tijdsbestek worden vergeleken. Het kan ook worden gebruikt om te meten hoeveel meer risico een fonds in de ene categorie heeft ten opzichte van de andere.

beta:

Het Capital Asset Pricing Model (CAPM) gaat ervan uit dat het risico bestaat uit een systematische component en een specifiek onderdeel. Risico's die specifiek zijn voor individuele effecten kunnen worden gediversifieerd, vandaar dat een belegger geen compensatie mag verwachten voor het dragen van dit soort risico.

Daarom moet, wanneer een portefeuille wordt geëvalueerd in combinatie met andere portefeuilles, het excessieve rendement worden aangepast door het systematische risico in plaats van door het totale risico. Marktrisico wordt gemeten door Beta. Bèta heeft betrekking op het rendement van een aandelen- of beleggingsfonds op een marktindex. Het weerspiegelt de gevoeligheid van het rendement van het fonds voor fluctuaties in de marktindex.

Bètaberekening vereist twee reeksen waarden voor een redelijk lange tijdsperiode, zeg 3 tot 5 jaar. Een reeks waarden is de NAV van het beleggingsfonds. De tweede reeks zou de marktindex zijn op alle data waarvoor de NIW van de regeling in aanmerking is genomen.

Gezien de informatie moet de variantie van rendementen in een schema worden berekend. Standaardafwijking is de vierkantswortel van variantie. Het kan ook direct worden berekend met behulp van de MS Excels VAR-functie, dwz 'VAR (celbereik)'. De formule zou "VAR (celbereik)" zijn, waarbij het celbereik het dagelijkse / wekelijkse / maandelijkse rendement van het onderlinge fondsschema zou zijn.

Bètaberekening vereist één getal, namelijk. covariantie van de rendementen van de regeling en marktrendementen. Covariance meet in essentie in welke mate de regeling terugkeert en de marktopbrengsten samen bewegen. Het kan worden berekend in MS Excel met behulp van de functie 'COVAR'.

De formule is 'COVAR (celbereik 1, celbereik 2)', waarbij het celbereik overeenkomt met het rendement op de markt en celbereik 2 overeenkomt met het rendement in het schema.

Nadat alle maandelijkse returns voor de periode zijn geplot, wordt een best-fit-lijn getekend, een die het dichtst bij alle punten komt. Vervolgens meten we de helling van deze lijn om de bèta van het fonds te bepalen. De bèta van ons voorbeeldfonds is gelijk aan 1, 1. (De helling van de best passende lijn kan worden verkregen door de vergelijking van de trendlijn te krijgen, die ook R2-waarde genereert).

Bèta is vrij eenvoudig te interpreteren. Een bèta die groter is dan één betekent dat het fonds of de aandelen volatieler zijn dan de referentie-index, terwijl een bèta van minder dan één betekent dat de beveiliging minder volatiel is dan de index. Een eenvoudige manier om bèta te conceptualiseren is om je voor te stellen dat twee kinderen op een schommel spelen.

Eén kind zit op de "markt" -schommel, de andere is op de "fund" -schommeling en beiden worden door hun moeders gepusht. Beschouw het voorwaartse deel van hun beweging als het weergeven van beleggingswinsten en het achterwaartse deel als het vertegenwoordigen van beleggingsverliezen. Bèta meet hoe hard het 'fonds'-kind wordt gepusht ten opzichte van het' marktkind '.

Een bèta van 1, 0 betekent bijvoorbeeld dat beide kinderen met dezelfde hoeveelheid kracht worden geduwd en dat de hoogte van hun schommels daarom gelijk moet zijn. (Breng het terug naar de beleggingswereld, als de markt 10% stijgt, zou een fonds met een bèta van 1, 0 ook 10% moeten stijgen, terwijl als de markt 10% daalt, het fonds met eenzelfde bedrag zou moeten dalen).

Een bèta groter dan één geeft echter aan dat het 'fonds'-kind harder wordt gepusht dan het' marktkind 'en daarom hoger in elke richting zal zwaaien. Ons voorbeeldfonds, met een bèta van 1, 1, zou naar verwachting wat volatieler zijn dan de markt. Als de markt 10% wint, zou ons fonds gemiddeld 11% moeten stijgen, terwijl een daling van 10% in de markt zou moeten resulteren in een daling van 11% door het fonds.

Omgekeerd betekent een bèta van minder dan één dat de moeder van het 'fonds'-kind niet zo hard pusht, en dat het' fonds'-kind niet zo ver naar voren zal slingeren, maar ook niet zo ver terug zal slingeren als de 'markt' kind. Een fonds met een bèta van 0, 9 zou 9% terugkrijgen wanneer de markt met 10% zou stijgen, maar zou slechts 9% verliezen wanneer de markt met 10% zou dalen.

Beperkingen van dit nummer:

Het grootste nadeel van Beta is dat het alleen nuttig is als het wordt berekend op basis van een relevante benchmark. Met ons voorbeeldfonds konden we een mooie rechte lijn tekenen. Maar wat als alle punten verspreid zijn, zoals we in de volgende grafiek zien?

We kunnen nog steeds de "best passende" rechte lijn tekenen om een ​​bètaversie te verkrijgen, maar de resulterende bètaversie zegt niet veel. Wanneer het rendement van een sectorfonds bijvoorbeeld wordt verlaagd tegen BSE 30, kan het een lage bèta hebben. Zo'n lage bèta zou ertoe kunnen leiden dat sectorfondsen veilige beleggingen zijn, maar ze zijn in feite extreem volatiel en kunnen soms enorme verliezen lijden. Hun bèta's zijn laag omdat hun rendement relatief weinig te maken heeft met het rendement van de BSE 30. Beta geeft een meting weer van de volatiliteit in het verleden ten opzichte van een specifieke benchmark of index, maar je moet er extra zeker van zijn dat je hebt gekozen een relevante benchmark.

Daarom moet men bij het beschouwen van de bèta van een beveiliging ook een andere statistiek-R-kwadraat beschouwen.

R-kwadraat (R ² ):

R-kwadraat (R ² ) meet hoe dicht alle punten op de XY-grafiek zich bij de best passende lijn bevinden. Als alle punten op het spel stonden, zou een fonds een R-kwadraat van 100 hebben, wat een perfecte correlatie met de gekozen index aangeeft. Een R-kwadraat van nul zou op geen enkele correlatie duiden.

Hoe lager het R-kwadraat, des te minder betrouwbaar de bèta is als maatstaf voor de volatiliteit van een beveiliging. IT-fondsen kunnen bijvoorbeeld een laag R-kwadraat hebben met de BSE 30 of Nifty, wat aangeeft dat hun bèta ten opzichte van de BSE 30 of Nifty vrij nutteloos zijn als risicomaatregelen.

Een andere beperking van Beta is dat het een relatieve maat is; het is nuttig voor zover de prestaties van het fonds correleren met die van een referentie-index. Voor veel fondsen bestaat mogelijk geen geschikte index. Veel aandelenfondsen hebben weinig correlatie met indices zoals Nifty of BSE 30.

Verder Bèta biedt waarschijnlijk waarschijnlijk alleen nuttige informatie aan beleggers als ze de volatiliteit van de index begrijpen. Het is echter twijfelachtig dat veel beleggers, zelfs degenen die bekend zijn met bijvoorbeeld de handige index, zullen laten zien hoe vluchtig het is geweest.