म्यूचुअल फंड योजनाओं के प्रदर्शन मापन और मूल्यांकन के तहत वापसी की अवधारणा

म्यूचुअल फंड योजनाओं के प्रदर्शन मापन और मूल्यांकन के तहत वापसी की अवधारणा!

म्यूचुअल फंड के संदर्भ में प्रदर्शन वास्तविक रिटर्न के साथ अपेक्षित रिटर्न की तुलना करना है। इसलिए, किसी को फंड के उद्देश्यों को ध्यान से समझकर प्रदर्शन मापन अभ्यास शुरू करने की आवश्यकता है और फिर इन उद्देश्यों के खिलाफ वास्तविक प्रदर्शन की तुलना करें।

चित्र सौजन्य: mutualfund4me.files.wordpress.com/2012/07/mutual_funds_india.pg

म्यूचुअल फंड के प्रदर्शन को मापने में सबसे महत्वपूर्ण सांख्यिकीय रिटर्न की दर है। वापसी की दर की कई संभावित परिभाषाएँ हैं, और इसकी कोई एक परिभाषा नहीं है, जिसे सभी उद्देश्यों के लिए लागू किया जा सकता है। सौभाग्य से प्रत्येक उद्देश्य के लिए एक संभावित परिभाषा है। तो चाल उन उद्देश्यों के बारे में स्पष्टता है, जिनके लिए प्रदर्शन को मापा जाना है और फिर एक उचित वापसी उपाय देखें।

होल्डिंग अवधि रिटर्न बनाम रिटर्न की औसत दर:

रिटर्न की सबसे सीधी दर होल्डिंग-पीरियड-रिटर्न (एचपीआर) है, जिसे कुल रिटर्न या पॉइंट टू पॉइंट रिटर्न के रूप में जाना जाता है। यह एक निवेश द्वारा उत्पन्न आय के बराबर होता है और निवेश की अवधि के दौरान निवेश की कीमत में परिवर्तन होता है, जो कि शुरुआती कीमत से विभाजित होता है।

उदाहरण के लिए, अगर किसी निवेशक ने 1 अप्रैल, 2002 को म्यूचुअल फंड स्कीम की एक इकाई को रु। में खरीदा है। 10.00, रु। 2.00 को लाभांश के रूप में, और 31 मार्च, 2003 को रुपये के लिए इकाई को भुनाया। 12.00, उसने 40% के बराबर होल्डिंग पीरियड रिटर्न हासिल किया होगा। सामान्य तौर पर, हम होल्डिंग-पीरियड रिटर्न की गणना के लिए समीकरण (1) का उपयोग कर सकते हैं।

इस उपाय की सीमा यह है कि यह पुनर्निवेश के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखता है। यह मानता है कि सभी वितरण वर्ष के अंत में किए जाते हैं। इस सीमा के बावजूद, कुल रिटर्न माप का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और आम तौर पर प्रदर्शन तुलना उद्देश्यों के लिए स्वीकृत संकेतक। इसे प्रदर्शन माप व्यायाम का प्रारंभिक बिंदु माना जाता है।

स्कीम सूचना दस्तावेजों, विज्ञापनों आदि में जानकारी के प्रकटीकरण पर सेबी के नियमों की आवश्यकता है कि एक वर्ष से अधिक की अवधि के लिए रिटर्न की गणना एक कंपाउंडेड आधार पर की जाती है (मनी मार्केट म्यूचुअल फंड को छोड़कर जो थोड़े निवेश क्षितिज है)।

चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) निम्नलिखित आधार पर काम करती है:

चरण 1:

मान लें कि किसी योजना द्वारा घोषित कोई लाभांश उसी योजना में पूर्व-लाभांश एनएवी में पुनर्निवेशित है।

चरण 2:

उपरोक्त आधार पर, उस अवधि के दौरान इकाइयों की संख्या में वृद्धि की गणना करें जिसके लिए रिटर्न की गणना की जा रही है।

चरण 3:

शुरुआती धन की गणना करें। NAV खोलने से गुणा होने वाली इकाइयों की संख्या खुलने से धन की प्राप्ति होगी।

चरण 4:

समापन धन की गणना करें। एनएवी को बंद करके गुणा की गई इकाइयों की संख्या को बंद करने से धन मिलेगा।

चरण 5:

खोलने और समापन धन के बीच CAGR निर्धारित करने के लिए चक्रवृद्धि ब्याज फार्मूला का उपयोग करें।

उपरोक्त उदाहरण के अनुसार, फंड में रुपये का अंतरिम लाभांश वितरण था। 2 प्रति यूनिट, जब एनएवी रुपये था। 11. सीएजीआर मानता है कि रु। 2 फंड में पुनर्निवेश किया जाता है, जिससे निवेशक को स्कीम में 0.18 यूनिट (2/11) मिलती है।

निवेशक की कुल होल्डिंग 1.18 यूनिट्स (शुरुआती 1 यूनिट +0.18 रीइन्वेस्टमेंट के माध्यम से) बन जाती है। पुनर्निवेश के साथ कुल रिटर्न 41.81% है। ध्यान दें कि यह साधारण होल्डिंग पीरियड रिटर्न से अधिक है।

इस उदाहरण में हमने धारण की अवधि के रूप में ठीक एक वर्ष माना है। क्या होगा यदि धारण की अवधि 2 वर्ष है?

ओपनिंग और क्लोजिंग वेल्थ के बीच सीएजीआर को निर्धारित करने के लिए चक्रवृद्धि ब्याज फॉर्मूला का उपयोग किया जाता है।

वापसी का रुपया-भारित दर, अपने शुरुआती निवेशों और अपने विशेष नकदी प्रवाह के साथ एक फंड द्वारा समय की अवधि में प्राप्त रिटर्न का एक उपाय है। क्योंकि आरडब्ल्यूआर उस वार्षिक दर को मापता है जिस पर हमारे संचयी योगदान को माप की अवधि में बढ़ता है जिसमें नए धन प्रवाह का समय शामिल होता है।

चूंकि कुल स्तर पर इस तरह के नकदी प्रवाह आमतौर पर फंड मैनेजर के नियंत्रण के अधीन नहीं होते हैं और फंड से फंड के लिए काफी भिन्न होते हैं। विभिन्न फंडों के बीच तुलना के लिए RWR एक उपयुक्त आँकड़ा नहीं है।

अंतर-निधि तुलना में सहायता के लिए समय-भारित प्रतिफल (TWR) की गणना की जाती है क्योंकि यह उपाय विभिन्न नकदी प्रवाह के प्रभाव को दूर करता है। हम रिटर्न की धन सापेक्ष निर्धारित करने के लिए प्रत्येक वर्ष की होल्डिंग अवधि में पहले जोड़कर वापसी की समय-भारित दर की गणना कर सकते हैं।

फिर हम धन सापेक्ष को एक साथ गुणा करते हैं, उत्पाद को माप अवधि में वर्षों की संख्या से विभाजित 1 शक्ति तक बढ़ाते हैं, और 1 घटाते हैं।

हम समझ गए हैं कि RWR मध्यवर्ती नकदी प्रवाह के प्रभाव को पकड़ लेता है। TWR मध्यवर्ती नकदी प्रवाह के प्रभाव को अनदेखा करता है।

जब फंड मैनेजर का मध्यवर्ती नकदी प्रवाह पर कोई नियंत्रण नहीं होता है, तो TWR उनके प्रदर्शन को बेहतर ढंग से प्रस्तुत करता है। चूंकि म्यूचुअल फंड में यह सामान्य स्थिति है इसलिए TWR को प्राथमिकता दी जाती है।

रिटर्न के समय-भारित दर को ज्यामितीय रिटर्न या मिश्रित वार्षिक रिटर्न भी कहा जाता है। यद्यपि जियोमेट्रिक रिटर्न और कंपाउंड वार्षिक रिटर्न का उपयोग अक्सर एक-दूसरे के लिए किया जाता है, तकनीकी रूप से ज्यामितीय रिटर्न जनसंख्या से संबंधित होता है जबकि यौगिक वार्षिक रिटर्न एक नमूने से संबंधित होता है। हम दोनों को संदर्भित करने के लिए ज्यामितीय वापसी शब्द का उपयोग करते हैं। यह प्रतिफल की दर है, जब वार्षिक रूप से कंपाउंड किया जाता है, तो यह मानते हुए कि हमारे शुरुआती निवेश का अंत मूल्य निर्धारित करता है कि कोई अंतरिम नकदी प्रवाह नहीं है।

ज्यामितीय माध्य वापसी बनाम अंकगणितीय माध्य वापसी:

मान लीजिए कि हमें रु। म्यूचुअल फंड स्कीम में 10, 000 रु। एक योजना पहले वर्ष में -50 प्रतिशत की वापसी की दर और दूसरे वर्ष में 100 प्रतिशत उत्पादन करती है। एक अन्य योजना में पहले वर्ष में 10 प्रतिशत और दूसरे वर्ष में 10 प्रतिशत रिटर्न की अवधि निर्धारित है। आप कौन सा सुझाव देंगे?

दूसरे वर्ष के अंत में पहली स्कीम के मामले में हम रु। 10, 000। पोर्टफोलियो का मूल्य वैसा ही है, जैसा दो साल पहले था, हालांकि पोर्टफोलियो पर सालाना औसत रिटर्न 25 फीसदी है।

दूसरी योजना के साथ दूसरे वर्ष के अंत में पोर्टफोलियो का मूल्य रु। 12, 100; मूल्य में औसत वार्षिक 10 प्रतिशत लाभ। स्पष्ट रूप से, हम दूसरी योजना के साथ बेहतर हैं; हालांकि यह पहली योजना की तुलना में औसत वार्षिक रिटर्न पैदा करता है।

यह समझने के लिए कि दो मामलों में परिणाम कितना भिन्न है, रिटर्न की गणना करने के दो तरीकों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है। औसत वार्षिक अंकगणितीय रिटर्न व्यक्तिगत कुल वार्षिक रिटर्न का सरल औसत है। वार्षिक रिटर्न परिसंपत्ति की कीमतों में परिवर्तन और (2) किसी भी लाभांश या अन्य नकद वितरण के कारण आपके पोर्टफोलियो के मूल्य में प्रतिशत लाभ (या हानि) का योग है, जो निवेशित संपत्ति के प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया गया है।

रिटर्न की गणना करने का दूसरा तरीका औसत वार्षिक ज्यामितीय या मिश्रित रिटर्न है। औसत ज्यामितीय रिटर्न औसत अंकगणितीय रिटर्न की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण है अगर कोई परिसंपत्तियों पर लंबे समय तक वापसी का विश्लेषण कर रहा है।

औसत वार्षिक जियोमेट्रिक रिटर्न वह दर है जिस पर आपने अवधि की शुरुआत में निवेश किया था वह अवधि के अंत में किसी दिए गए योग को चक्रवृद्धि की प्रक्रिया द्वारा जमा करेगा, या आपके लाभांश और पूंजीगत लाभ को लगातार मजबूत करेगा। चक्रवृद्धि रिटर्न की एक विशेषता यह है कि यह केवल पोर्टफोलियो के प्रारंभिक और अंतिम मूल्यों पर निर्भर करता है, उस रास्ते पर नहीं जिसके द्वारा उस मूल्य का एहसास हुआ था।

एक साल की होल्डिंग अवधि के लिए अंकगणितीय और ज्यामितीय रिटर्न समान हैं, क्योंकि दोनों एक वर्ष में कुल रिटर्न की गणना करते हैं।

लेकिन अधिक समय तक जियोमेट्रिक औसत रिटर्न हमेशा अंकगणितीय रिटर्न से कम होता है, सिवाय इसके कि जब सभी व्यक्तिगत वार्षिक रिटर्न बिल्कुल समान हों, उस स्थिति में ज्यामितीय रिटर्न अंकगणितीय रिटर्न के बराबर होता है। एक पोर्टफोलियो के शुरुआती और अंतिम मूल्य को देखते हुए, एक फंड मैनेजर हमेशा जोखिम बढ़ाकर औसत वार्षिक रिटर्न बढ़ा सकता है।

जैसा कि एक प्रबंधक के ऊपर उल्लेख किया गया है जो आपके पोर्टफोलियो को 100 से 50 तक ले जाता है और 100 से वापस फिर से 25 प्रतिशत की औसत अंकगणितीय रिटर्न प्राप्त करता है, एक प्रबंधक से शून्य रिटर्न को हराकर जो आपके पोर्टफोलियो को प्रत्येक वर्ष 100 पर रखता है।

फिर भी हर निवेशक को दूसरे मैनेजर को पहले पसंद करना चाहिए। दीर्घकालिक संचय की तुलना करने के लिए ज्यामितीय रिटर्न एकमात्र तरीका है। यह बताता है कि वास्तव में निवेश का क्या हुआ है।

निम्नलिखित स्थिति पर विचार करें। मान लीजिए कि एक निवेश दो होल्डिंग पीरियड में 100% या -50% रिटर्न उत्पन्न कर सकता है। पहली अवधि में यह 100% या -50% उत्पन्न करेगा।

तो उसी अवधि में हो सकता है। हम धारणा के दो सेट के तहत काम कर सकते हैं। पहला यह कि पहले साल की वापसी दूसरे साल में नहीं होगी। दूसरा, जो पहले वर्ष की वापसी दूसरे वर्ष में दोहरा सकता है।

जब हम ज्यामितीय औसत की गणना करते हैं, तो यह प्रतिस्थापन के बिना नमूना होता है। दूसरी ओर अंकगणित औसत प्रतिस्थापन के साथ नमूने को संदर्भित करता है।

पूर्व वर्षों के रिटर्न के यादृच्छिक वितरण के आधार पर भविष्य के वर्ष के रिटर्न का सबसे अच्छा अनुमान अंकगणितीय औसत है। सांख्यिकीय रूप से, किसी दिए गए वर्ष में होल्डिंग-पीरियड रिटर्न के लिए यह हमारा सबसे अच्छा अनुमान है।

यदि हम पिछले अनुभव पर वातानुकूलित एक बहुवर्षीय क्षितिज पर निवेश के अपेक्षित मूल्य का अनुमान लगाना चाहते हैं, तो हमें अंकगणितीय औसत का भी उपयोग करना चाहिए। अगर, हालांकि, हम टर्मिनल धन की संभावना वितरण का अनुमान लगाना चाहते हैं, तो हमें ज्यामितीय औसत का उपयोग करना चाहिए।