Khái niệm về rủi ro trong đo lường hiệu suất và đánh giá các chương trình quỹ tương hỗ

Khái niệm về rủi ro trong đo lường hiệu suất và đánh giá các chương trình quỹ tương hỗ!

Rủi ro là yếu tố chính của đo lường hiệu suất và là yếu tố quyết định trong việc xác định kỹ năng của người quản lý quỹ. Người ta không thể đưa ra đánh giá về việc người quản lý khéo léo như thế nào trong một giai đoạn cụ thể bằng cách chỉ nhìn vào lợi nhuận.

Hình ảnh lịch sự: sophedge.com/assets/images/Careers/Investing/What-are-index-mutual-funds.jpg

Rủi ro theo nghĩa chung là khả năng mất mát, thiệt hại hoặc tổn hại. Đối với đầu tư một định nghĩa cụ thể hơn về rủi ro có thể được đưa ra. Nó đề cập đến sự thay đổi trong lợi nhuận dự kiến.

Đối với một quỹ tương hỗ, các yếu tố sau đây gây ra sự thay đổi của hiệu suất đầu tư:

a. Các loại chứng khoán trong danh mục đầu tư. Ví dụ, cổ phiếu vốn hóa nhỏ có thể biến động nhiều hơn so với cổ phiếu vốn hóa lớn.

b. Mức độ đa dạng hóa. Ví dụ, danh mục đầu tư chỉ có 5 cổ phiếu có thể biến động nhiều hơn danh mục đầu tư bao gồm 15 cổ phiếu.

c. Mức độ mà người quản lý danh mục đầu tư thị trường lần. Ví dụ, một quỹ chỉ số có xu hướng ít biến động hơn một quỹ tăng trưởng tích cực.

Độ lệch chuẩn:

Độ lệch chuẩn là thước đo độ phân tán bù lại. Nó định lượng mức độ mà lợi nhuận dao động xung quanh mức trung bình của họ. Giá trị cao hơn của độ lệch chuẩn có nghĩa là rủi ro cao hơn.

Độ lệch chuẩn được sử dụng có lẽ nhiều hơn bất kỳ biện pháp nào khác để mô tả rủi ro của chứng khoán (hoặc danh mục đầu tư chứng khoán). Trong bất kỳ nghiên cứu học thuật về hiệu suất đầu tư; rất có thể là độ lệch chuẩn sẽ được sử dụng để đánh giá rủi ro. Nó không chỉ là một công cụ tài chính.

Độ lệch chuẩn là một trong những công cụ thống kê được sử dụng phổ biến nhất trong khoa học và khoa học xã hội. Nó cung cấp một thước đo chính xác về số lượng biến thể trong bất kỳ nhóm số nào - lợi nhuận của một quỹ tương hỗ, lượng mưa ở Mumbai hoặc trọng lượng của những người chơi cricket chuyên nghiệp - chiếm trung bình.

Để hiểu độ lệch chuẩn biểu thị điều gì, chúng ta hãy làm việc thông qua một vài ví dụ rất cơ bản. Chúng tôi sẽ sử dụng hai gia đình, Sharmas và Vermas. Cả hai gia đình đều có ba người con và đối với cả hai gia đình, độ tuổi trung bình của trẻ em là 10. Tuy nhiên, độ tuổi của trẻ em khá khác nhau đối với hai gia đình.

Thành phố Sharmas có một cô con gái tám tuổi, một cậu con trai 10 tuổi và một cô con gái 12 tuổi. Vermas có một đứa con trai một tuổi, một đứa con gái chín tuổi và một đứa con trai 20 tuổi. Cả hai bộ trẻ em đều có cùng độ tuổi trung bình, nhưng chúng ta có thể sử dụng độ lệch chuẩn để đo phương sai xung quanh giá trị trung bình hoặc trung bình đó.

Độ lệch chuẩn cho các quỹ tương hỗ:

Khi được sử dụng để đo lường mức độ biến động của hiệu suất của chứng khoán hoặc danh mục đầu tư chứng khoán, độ lệch chuẩn thường được tính cho lợi nhuận hàng tháng trong một khoảng thời gian cụ thể thường là 36 tháng. Và, bởi vì hầu hết mọi người nghĩ về lợi nhuận hàng năm chứ không phải hàng tháng, số kết quả sau đó được sửa đổi để tạo ra độ lệch chuẩn hàng năm.

Độ lệch chuẩn định lượng sự thay đổi trong việc trả lại bảo mật:

Về mặt kỹ thuật, độ lệch chuẩn cung cấp một lượng hóa phương sai của lợi nhuận của chứng khoán không phải là rủi ro của nó. Vậy tại sao nó thường được sử dụng như một biện pháp rủi ro? Xét cho cùng, một quỹ có độ lệch lợi nhuận tiêu chuẩn cao không nhất thiết phải là rủi ro rủi ro hơn so với một quỹ có độ lệch lợi nhuận tiêu chuẩn thấp.

Giống như bộ ba Mehras có độ lệch chuẩn bằng 0, một quỹ tương hỗ mất 1% mỗi tháng cũng sẽ có độ lệch chuẩn bằng 0. Một quỹ luân phiên tăng 5% hoặc 25% mỗi tháng sẽ có độ lệch chuẩn cao hơn nhiều, nhưng chắc chắn đó sẽ là một khoản đầu tư thích hợp hơn.

Hóa ra, trong khi về mặt toán học có thể có độ lệch chuẩn cao về lợi nhuận trong khi không có rủi ro nhược điểm, trong thế giới thực, sự thay đổi trong bảo mật càng lớn thì càng dễ bị rơi vào lãnh thổ tiêu cực. Mặc dù độ lệch chuẩn đo lường mức độ biến động ở cả mặt trái và mặt trái, nhưng đó là một đại diện tốt để đo lường rủi ro mất mát với bất kỳ bảo mật nào.

Một trong những điểm mạnh của độ lệch chuẩn là nó có thể được sử dụng trên bảng cho bất kỳ loại danh mục đầu tư nào với bất kỳ loại bảo mật nào. Tính toán là giống nhau cho một danh mục trái phiếu vì nó là một danh mục đầu tư của các cổ phiếu tăng trưởng. Độ lệch chuẩn có thể được tính toán rất dễ dàng trên bảng Excel. Một ví dụ đơn giản sẽ minh họa khái niệm.

Độ lệch chuẩn có thể được tính bằng cách sử dụng chức năng 'STDEV' trong MS Excel. Với mục đích minh họa, chúng tôi sẽ chỉ mất 6 tháng trở lại. Công thức được sử dụng là phạm vi di động STDEV. Phạm vi di động sẽ là chuỗi trả về hàng tháng.

Công thức là ST STVV (phạm vi ô), trong đó phạm vi ô sẽ là các ô từ 3 đến 8 dưới cột trả về hàng tháng, tức là STDEV (A3: A8) (vùng được chỉ định trong màu GRAY). Độ lệch chuẩn là 0, 0327.

Số kết quả là độ lệch chuẩn hàng tháng. Con số này có thể được hàng năm bằng cách nhân độ lệch chuẩn được tính ở trên, với căn bậc hai của số tháng trong một năm, tức là 12.

Độ lệch chuẩn hàng năm = 0, 0327. Căn bậc hai 12 = 11, 33%.

Trong ví dụ này, chúng tôi đang làm việc với NAV hàng tháng. Nếu chúng tôi làm việc với NAV hàng ngày, thì thứ Bảy, Chủ nhật và ngày lễ, số lượng quan sát trong một năm sẽ vào khoảng 252 và, chúng tôi phải nhân số độ lệch chuẩn hàng ngày với căn bậc hai là 252.

Quỹ có độ lệch chuẩn hàng tháng là 3, 27%. Giả sử lợi nhuận hàng tháng của chương trình là 2%. Điều này có nghĩa là trong tương lai:

a. Có 66, 7% khả năng lợi nhuận của quỹ sẽ nằm trong khoảng từ 2% -3, 27% đến 2% + 3, 27%

b. Có xác suất 95% rằng tiền lãi của quỹ sẽ nằm trong khoảng từ 2% - 6, 54% đến 2% + 6, 54%

c. Có 99% khả năng lợi nhuận của quỹ sẽ nằm trong khoảng từ 2% - 9, 81% đến 2% + 9, 81%

Độ lệch chuẩn cho phép danh mục đầu tư với các mục tiêu tương tự được so sánh trong một khung thời gian cụ thể. Nó cũng có thể được sử dụng để đánh giá mức độ rủi ro của một quỹ trong một danh mục so với danh mục khác.

Beta:

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) giả định rằng rủi ro bao gồm một thành phần có hệ thống và một thành phần cụ thể. Rủi ro dành riêng cho chứng khoán riêng lẻ có thể được đa dạng hóa do đó nhà đầu tư không nên mong đợi bồi thường cho việc mang loại rủi ro này.

Do đó, khi một danh mục đầu tư được đánh giá kết hợp với các danh mục đầu tư khác, lợi nhuận vượt quá của nó nên được điều chỉnh bởi rủi ro hệ thống thay vì tổng rủi ro. Rủi ro thị trường được đo bằng Beta. Beta liên quan đến sự trở lại của một cổ phiếu hoặc quỹ tương hỗ với một chỉ số thị trường. Nó phản ánh mức độ nhạy cảm của lợi nhuận của quỹ đối với các biến động trong chỉ số thị trường.

Tính toán Beta yêu cầu hai chuỗi giá trị trong một khoảng thời gian hợp lý, giả sử từ 3 đến 5 năm. Một loạt các giá trị sẽ là NAV của chương trình quỹ tương hỗ. Sê-ri thứ hai sẽ là chỉ số thị trường vào tất cả các ngày mà NAV của chương trình đã được xem xét.

Dựa vào thông tin, phương sai của lợi nhuận trong sơ đồ sẽ được tính toán. Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai. Nó cũng có thể được tính trực tiếp bằng cách sử dụng hàm MS Excels VAR, tức là 'VAR (phạm vi ô)'. Công thức sẽ là VAR (phạm vi di động), trong đó phạm vi ô sẽ là lợi nhuận hàng ngày / hàng tuần / hàng tháng của chương trình quỹ tương hỗ.

Tính toán Beta yêu cầu một số viz. hiệp phương sai của chương trình trả về và lợi nhuận thị trường. Hiệp phương sai về cơ bản đo lường mức độ lợi nhuận của chương trình và lợi nhuận thị trường di chuyển cùng nhau. Nó có thể được tính trong MS Excel bằng cách sử dụng chức năng 'COVAR'.

Công thức sẽ là 'COVAR (phạm vi ô 1, phạm vi ô 2)', trong đó phạm vi ô sẽ tương ứng với lợi nhuận trên thị trường và phạm vi ô 2 sẽ tương ứng với lợi nhuận trong sơ đồ.

Sau khi vẽ tất cả các khoản lãi hàng tháng trong khoảng thời gian, một dòng phù hợp nhất, một dòng gần nhất với tất cả các điểm của trò chơi được rút ra. Sau đó, chúng tôi đo độ dốc của dòng này để xác định beta của quỹ. Beta của quỹ ví dụ của chúng tôi bằng 1, 1. (Độ dốc của đường phù hợp nhất có thể đạt được bằng cách lấy phương trình của đường xu hướng. Điều này cũng làm tăng giá trị R2).

Beta khá dễ để giải thích. Một bản beta lớn hơn một có nghĩa là quỹ hoặc cổ phiếu có nhiều biến động hơn chỉ số chuẩn, trong khi bản beta nhỏ hơn một có nghĩa là bảo mật ít biến động hơn chỉ số. Một cách dễ dàng để khái niệm beta là tưởng tượng hai đứa trẻ đang chơi trên một chiếc xích đu.

Một đứa trẻ ngồi trên chiếc xích đu trên thị trường, một đứa còn lại nằm trên chiếc đu quay của quỹ, và cả hai đều được mẹ của chúng đẩy. Hãy xem phần chuyển tiếp của họ là đại diện cho lợi nhuận đầu tư và phần lùi là đại diện cho khoản lỗ đầu tư. Beta đo lường mức độ khó khăn của đứa trẻ trên quỹ đầu tư thế giới.

Ví dụ, beta là 1.0 có nghĩa là cả hai đứa trẻ đều được đẩy với cùng một lực, và do đó, chiều cao của sự thay đổi của chúng phải bằng nhau. (Đưa nó trở lại thế giới đầu tư, nếu thị trường tăng 10%, một quỹ có beta là 1 cũng sẽ tăng 10%, trong khi nếu thị trường giảm 10%, quỹ sẽ giảm một lượng bằng nhau).

Tuy nhiên, một bản beta lớn hơn một chỉ ra rằng đứa trẻ của quỹ Fund đang bị đẩy mạnh hơn so với đứa trẻ trên thị trường, và do đó sẽ tăng cao hơn theo mỗi hướng. Quỹ ví dụ của chúng tôi, với phiên bản beta là 1.1, dự kiến ​​sẽ biến động hơn một chút so với thị trường. Nếu thị trường tăng 10%, trung bình, quỹ của chúng tôi sẽ tăng 11%, trong khi thị trường giảm 10% sẽ khiến quỹ giảm 11%.

Ngược lại, một bản beta ít hơn một đồng nghĩa với việc mẹ của quỹ đầu tư không phải là người khó tính, và đứa trẻ của quỹ Fund sẽ không tiến xa hơn, nhưng cũng sẽ không quay ngược trở lại như thị trường đứa trẻ. Một quỹ có beta 0, 9 sẽ trả lại 9% khi thị trường tăng 10%, nhưng sẽ chỉ mất 9% khi thị trường giảm 10%.

Hạn chế của Số này:

Hạn chế lớn nhất của Beta là nó chỉ hữu ích khi được tính theo điểm chuẩn liên quan. Với quỹ mẫu của chúng tôi, chúng tôi đã có thể vẽ một đường thẳng đẹp. Nhưng nếu tất cả các điểm bị phân tán, như chúng ta thấy trong biểu đồ sau thì sao?

Chúng ta vẫn có thể vẽ đường thẳng phù hợp nhất với tinh ranh để có được bản beta, nhưng bản beta kết quả không cho bạn biết nhiều. Ví dụ, khi lợi nhuận của quỹ ngành bị thoái lui so với BSE 30, nó có thể có beta thấp. Một phiên bản beta thấp như vậy có thể khiến người ta tin rằng các quỹ của ngành là đầu tư an toàn, nhưng thực tế chúng rất biến động và dễ bị tổn thất lớn. Betas của họ thấp vì lợi nhuận của họ tương đối ít so với lợi nhuận của BSE 30. Beta cung cấp phép đo biến động trong quá khứ của bảo mật so với chỉ số hoặc chỉ số cụ thể, nhưng bạn phải chắc chắn rằng mình đã chọn thêm một điểm chuẩn liên quan.

Vì lý do đó, khi xem xét bản beta của bất kỳ bảo mật nào, người ta cũng nên xem xét một thống kê khác - R bình phương.

Bình phương R (R ² ):

R bình phương (R ² ) đo khoảng cách tất cả các điểm trên biểu đồ XY gần với đường thẳng phù hợp nhất. Nếu tất cả các điểm nằm trên đường thẳng, một quỹ sẽ có bình phương R là 100, cho thấy mối tương quan hoàn hảo với chỉ số được chọn. Một bình phương R bằng 0 sẽ cho thấy không có mối tương quan nào.

Bình phương R càng thấp thì beta càng kém tin cậy càng là thước đo cho sự biến động của bảo mật. Ví dụ, các quỹ CNTT có thể có R bình phương thấp với BSE 30 hoặc Nifty chỉ ra rằng các betas của họ so với BSE 30 hoặc Nifty khá vô dụng như các biện pháp rủi ro.

Một hạn chế khác của Beta là nó là một biện pháp tương đối; nó rất hữu ích trong phạm vi hiệu suất quỹ tương quan với chỉ số chuẩn. Đối với nhiều quỹ, một chỉ số thích hợp có thể không tồn tại. Nhiều quỹ đầu tư có ít mối tương quan với các chỉ số như Nifty hoặc BSE 30.

Hơn nữa Beta có khả năng cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư chỉ khi họ hiểu được sự biến động của chỉ số. Tuy nhiên, có nghi ngờ rằng nhiều nhà đầu tư ngay cả những người quen thuộc, ví dụ như chỉ số Nifty - sẽ chứng minh sự quen thuộc với mức độ biến động của nó.