Konceptet risk vid prestationsmätning och utvärdering av fondsystem

Konceptet Risk under Prestationsmätning och utvärdering av fondsystem!

Risk är den centrala dimensionen av prestationsmätningen, och en avgörande faktor för att bestämma en fondförvaltares skicklighet. Man kan inte bedöma hur skicklig en chef är under en viss period genom att bara titta på avkastning.

Image Courtesy: sophisticatededge.com/assets/images/Careers/Investing/What-are-index-mutual-funds.jpg

Risk i generisk mening är risken för förlust, skada eller skada. För investeringar kan en mer specifik definition av risk ges. Det hänvisar till variation i förväntad avkastning.

För en ömsesidig fond medför följande faktorer att investeringsresultatet varierar:

en. Den typ av värdepapper i portföljen. Exempelvis kan småkapitalstockar vara mer flyktiga än stora kepsbestånd.

b. Graden av diversifiering. Exempelvis kan en portfölj av endast 5 aktier vara mer volatil än en portfölj bestående av 15 aktier.

c. I vilken utsträckning portföljförvaltaren tider marknaden. Exempelvis tenderar en indexfond att vara mindre volatil än en aggressiv tillväxtfond.

Standardavvikelse:

Standardavvikelse är ett mått på dispersion i gengäld. Det kvantifierar graden till vilken avkastningen fluktuerar kring deras genomsnitt. Ett högre värde av standardavvikelse innebär högre risk.

Standardavvikelse används förmodligen mer än någon annan åtgärd för att beskriva risken för en säkerhet (eller värdepappersportfölj). I någon akademisk studie om investeringsprestanda; chansen är att standardavvikelsen kommer att användas för att mäta risken. Det är dock inte bara ett finansiellt verktyg.

Standardavvikelsen är ett av de mest använda statistiska verktygen inom naturvetenskap och samhällsvetenskap. Det ger ett exakt mått på variationen i en grupp av siffror - avkastningen på en fond, nederbörd i Mumbai eller vikten av professionella cricket-spelare - som utgör ett medelvärde.

För att förstå vad standardavvikelse indikerar, låt oss arbeta igenom ett par mycket grundläggande exempel. Vi kommer att använda två familjer, Sharmas och Vermas. Båda familjerna har tre barn, och för båda familjerna är barnens medelålder 10 år. Barnens åldersintervall är dock ganska annorlunda för de två familjerna.

Sharmas har en åtta år gammal dotter, en 10-årig son och en 12-årig dotter. Vermas har en enårig son, en nio år gammal dotter och en 20-årig son. Båda uppsättningarna av barn har samma medelålder, men vi kan använda standardavvikelsen för att mäta variationen runt det genomsnittliga eller det genomsnittliga.

Standardavvikelse för ömsesidiga fonder:

När det används för att mäta volatiliteten i prestationen för en säkerhet eller en värdepappersportfölj, beräknas vanligtvis avvikelsen för månatlig avkastning under en viss tidsperiod, vanligtvis 36 månader. Och eftersom de flesta tänker på avkastning på en årlig månadsbasis, blir det resulterande numret sedan modifierat för att ge en årlig standardavvikelse.

Standardavvikelse kvantifierar variationen i återkomsten av en säkerhet:

Tekniskt sett ger standardavvikelsen en kvantifiering av avvikelsen av avkastningen på säkerheten, inte dess risk. Så varför används det så ofta som en riskmått? När allt kommer omkring är en fond med hög avkastningsavvikelse inte nödvändigtvis "riskier" än en med en avkastning med låg standardavkastning.

Precis som Mehras-tripplarna hade en standardavvikelse på noll, skulle en fond som förlorade 1% varje månad också ha en standardavvikelse på noll. En fond som växelvis uppnådde 5% eller 25% varje månad skulle ha en mycket högre standardavvikelse, men det skulle säkert vara en föredragen investering.

Som det visar sig är det matematiskt möjligt att ha en hög avvikelse av avkastningen medan den inte uppvisar någon nackdelrisk, i den verkliga världen desto större är svängningarna i en säkerhet tillbaka desto mer sannolikt är det att dyka in i negativt territorium. Även om volatiliteten i standardavvikelser är både på upp och baksidan är det en bra proxy för att mäta risken för förlust med all säkerhet.

En av styrkan i standardavvikelsen är att den kan användas över hela linjen för vilken typ av portfölj som helst med vilken typ av säkerhet som helst. Beräkningen är densamma för en portfölj av obligationer som för en portfölj av tillväxtlager. Standardavvikelsen kan mycket enkelt beräknas på Excel-arket. Ett enkelt exempel skulle illustrera konceptet.

Standardavvikelsen kan beräknas med hjälp av funktionen "STDEV" i MS Excel. För illustrationen tar vi bara 6 månaders avkastning. Formeln som ska användas är "STDEV cellområde". Cellområdet skulle vara den månatliga avkastningsserien.

Formeln är "STDEV (cellområde)", där cellintervallet skulle vara cellerna från 3 till 8 under kolonnens månadsvisa retur, dvs STDEV (A3: A8) (området som anges i GRAY-färgen). Standardavvikelsen är 0, 0327.

Det resulterande numret är månatlig standardavvikelse. Detta nummer kan årligen genom att multiplicera standardavvikelsen beräknad ovan, med kvadratroten av antalet månader under ett år, dvs 12.

Årlig standardavvikelse = 0, 0327. Kvadratroten av 12 = 11, 33%.

I det här exemplet arbetar vi med månatliga NAV. Om vi ​​arbetade med det dagliga NAV-systemet, var det efter lördagar, söndagar och helgdagar antalet observationer i ett år omkring 252, och vi var tvungna att multiplicera det dagliga standardavvikelsen med kvadratroten på 252.

Fonden har en månatlig standardavvikelse på 3, 27%. Antag att den månatliga avkastningen på systemet är 2%. Det betyder i framtiden:

en. Det finns 66, 7% sannolikhet att fondavkastningen skulle vara mellan 2% -3, 27% till 2% + 3, 27%

b. Det finns 95% sannolikhet att fondavkastningen skulle vara mellan 2% - 6, 54% till 2% + 6, 54%

c. Det finns 99% sannolikhet att fondavkastningen skulle ligga mellan 2% - 9, 81% till 2% + 9, 81%

Standardavvikelse gör att portföljer med liknande mål kan jämföras över en viss tidsram. Det kan också användas för att mäta hur mycket mer risk en fond i en kategori har mot den andra.

Beta:

Kapitalförvaltningsprismodellen (CAPM) förutsätter att risken består av en systematisk komponent och en specifik komponent. Risk som är specifik för enskilda värdepapper kan diversifieras bort, varför en investerare inte borde förvänta sig ersättning för att ha denna typ av risk.

Därför när en portfölj utvärderas i kombination med andra portföljer bör överskottsavkastningen justeras genom systematisk risk snarare än av total risk. Marknadsrisken mäts av Beta. Beta avser återföring av aktie eller fond till ett marknadsindex. Det speglar känsligheten av fondens avkastning på fluktuationer i marknadsindex.

Betaberäkning kräver två serier av värden under en rimligt lång tidsperiod, säg 3 till 5 år. En serie värderingar skulle vara fondförvaltningens NAV. Den andra serien skulle vara marknadsindex på alla de datum då systemets NAV har beaktats.

Med tanke på informationen beräknas varians av avkastning i ett schema. Standardavvikelsen är kvadratroten av variansen. Det kan också direkt beräknas med hjälp av MS Excels VAR-funktionen, dvs "VAR (cellområde)". Formeln skulle vara "VAR (cellområde)", där cellintervallet skulle vara den dagliga / veckovisa / månadliga avkastningen på fondsystemet.

Beta-beräkning kräver ett nummer varav. kovarians av ordningens avkastning och marknadsavkastning. Covariance mäter i huvudsak i vilken utsträckning systemet återkommer och marknadsavkastningen går ihop. Den kan beräknas i MS Excel med funktionen "COVAR".

Formeln skulle vara "COVAR (cellområde 1, cellområde 2)", där cellintervallet skulle motsvara avkastningen på marknaden och cellintervall 2 skulle motsvara avkastningen i schemat.

Efter planering av alla månatliga avkastningar för tidsperioden, ritas en bäst passande linje, en som kommer närmast alla punkter. Vi mäter sedan lutningen på den här linjen för att bestämma betalningen av fonden. Betalningen av vår exempelfond motsvarar 1, 1. (Längden på den bästa passformen kan erhållas genom att få ekvationen av trendlinjen. Detta slår också upp R2-värdet).

Beta är ganska lätt att tolka. En beta som är större än en innebär att fonden eller aktien är mer volatil än referensindexet, medan en beta på mindre än en innebär att säkerheten är mindre volatil än indexet. Ett enkelt sätt att konceptualisera beta är att föreställa sig två barn som spelar på en svänguppsättning.

Ett barn sitter på "market" -gungan, den andra är på "fond" -gungan, och båda drivs av sina mammor. Tänk på framåtriktad del av sin rörelse som att representera investeringsvinster och den bakre delen som att representera investeringsförluster. Beta mäter hur svårt "fonden" barnet skjuts i förhållande till "marknaden" barnet.

Till exempel betyder en beta på 1, 0 att båda barnen pressas med samma mängd kraft, och därför bör höjden på deras gungor vara lika. (Om den går tillbaka till investeringsvärlden, om marknaden går upp med 10%, bör en fond med en beta på 1, 0 stiga med 10%, även om marknaden sjunker med 10%, ska fonden sjunka med lika mycket).

En bete som är större än en indikerar dock att "fonden" barnet drivs hårdare än "marknaden" barnet och kommer därför att svänga högre i varje riktning. Vårt exempel fond, med dess beta på 1, 1, skulle förväntas vara lite mer volatilt än marknaden. Om marknaden ökar med 10%, ska vår fond i genomsnitt få 11%, medan en 10% minskning på marknaden skulle leda till en minskning med 11% av fonden.

Omvänt betyder en betaversion på mindre än en att "fondens" barns mor inte driver lika hårt, och "fonden" barnet kommer inte att svänga så långt framåt, men kommer inte att svänga så långt tillbaka som "marknaden" barn. En fond med en beta på 0, 9 skulle returnera 9% när marknaden ökade med 10%, men skulle bara förlora 9% när marknaden sjönk med 10%.

Begränsningar av detta nummer:

Den största nackdelen med Beta är att den endast är användbar när den beräknas mot ett relevant riktmärke. Med vår exempelfond kunde vi rita en fin rak linje. Men vad händer om alla punkter är utspridda, som vi ser i följande diagram?

Vi kan fortfarande rita rätt linje för att få en beta, men den resulterande betaen säger inte mycket. Till exempel när en sektorsfonds återkomst återkallas mot BSE 30, kan den ha en låg beta. En sådan låg beta kan leda till att man tror att branschfonderna är säkra investeringar, men de är faktiskt extremt flyktiga och benägna att drabbas av stora förluster ibland. Deras betas är låga eftersom deras avkastning har relativt lite att göra med avkastningen på BSE 30. Beta ger en mätning av en säkerhets tidigare volatilitet i förhållande till ett specifikt riktmärke eller index, men du måste försäkra dig om att du har valt ett relevant riktmärke.

Av den anledningen, när man överväger beta av någon säkerhet, bör man också överväga en annan statistisk-R-kvadrat.

R-kvadrerade (R2):

R-kvadrat (R ² ) mäter hur nära alla punkter på XY-grafen är den bästa passformen. Om alla punkter var på linjen skulle en fond ha en R-kvadrat på 100, vilket indikerar perfekt korrelation med det valda indexet. En R-kvadrat på noll skulle inte indikera någon korrelation alls.

Ju lägre R-kvadrerad, mindre pålitlig beta är som ett mått på en säkerhets volatilitet. IT-medel kan till exempel ha en låg R-kvadrat med BSE 30 eller Nifty som indikerar att deras betas i förhållande till BSE 30 eller Nifty är ganska meningslösa som riskåtgärder.

En annan begränsning av Beta är att det är en relativ åtgärd; Det är användbart i den utsträckning fondens resultat är korrelerat med det i ett referensindex. För många fonder kan det inte finnas ett lämpligt index. Många aktiefonder har liten korrelation med index som Nifty eller BSE 30.

Ytterligare Beta kommer sannolikt endast att ge värdefull information till investerarna om de förstår indexets volatilitet. Det är emellertid tvivelaktigt att många investerare även de som är bekanta med, till exempel det Nifty indexet, kommer att visa bekantskap med hur flyktigt det har varit.