जोखिम समायोजित प्रदर्शन का आकलन करने के तरीके

जोखिम का आकलन करने के तरीके - समायोजित प्रदर्शन इस प्रकार हैं:

फंड मैनेजर द्वारा अर्जित अंतर रिटर्न जोखिम के जोखिम में अंतर के कारण हो सकता है। इसलिए जोखिम के लिए रिटर्न को समायोजित करना अत्यावश्यक है। इस उद्देश्य के लिए जोखिम-समायोजित प्रदर्शन का आकलन करने के दो प्रमुख तरीके हैं:

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ए। जोखिम की प्रति यूनिट वापसी

ख। जोखिम की प्रति यूनिट विभेदक वापसी

ए। जोखिम की प्रति यूनिट वापसी:

जोखिम समायोजित प्रदर्शन माप में से पहला वह प्रकार है जो प्रति यूनिट जोखिम के संदर्भ में किसी फंड के प्रदर्शन का आकलन करता है। हम फंड प्रदर्शन को रैंकिंग के लिए एक सापेक्ष जोखिम-समायोजित उपाय विकसित करने के लिए कई तरह से जोखिम के लिए रिटर्न को समायोजित कर सकते हैं।

शार्प भाग:

एक दृष्टिकोण यह है कि जोखिम मुक्त रिटर्न से अधिक पोर्टफोलियो की वापसी की गणना करें और पोर्टफोलियो के मानक विचलन द्वारा अतिरिक्त रिटर्न को विभाजित करें। इस जोखिम समायोजित रिटर्न को शार्प अनुपात कहा जाता है। यह अनुपात विलियम शार्प के नाम पर है, इस प्रकार रिवार्ड को वेरिएबिलिटी के लिए मापता है।

यह समीकरण तीन शब्दों के लिए कहता है:

ए। फंड का वार्षिक रिटर्न

ख। वार्षिक जोखिम मुक्त रिटर्न

सी। वार्षिक मानक विचलन।

हमारे पिछले उदाहरण में, हमें वार्षिक मानक विचलन के रूप में 11.33% मिला है। मान लीजिए कि एक ही फंड के लिए सालाना रिटर्न 15.50% है। यह भी मान लें कि एक साल के ट्रेजरी पेपर पर औसत उपज 5.75% है (इसे जोखिम-मुक्त दर के रूप में लिया जा सकता है)।

इससे पता चलता है कि फंड ने मानक विचलन के प्रत्येक प्रतिशत बिंदु के लिए जोखिम-मुक्त रिटर्न के ऊपर 0.86-प्रतिशत बिंदु उत्पन्न किया है। शार्प अनुपात रिश्तेदार प्रदर्शन का एक उपाय है, इस अर्थ में कि यह निवेशक को दो या अधिक निवेश अवसरों की तुलना करने में सक्षम बनाता है।

दूसरे के संबंध में एक उच्च शार्प अनुपात वाला एक फंड बेहतर है क्योंकि यह दर्शाता है कि फंड में मानक विचलन जोखिम की प्रत्येक इकाई के लिए उच्च जोखिम प्रीमियम है।

चूँकि शार्प अनुपात कुल पोर्टफोलियो जोखिम पर वापस समायोजित हो जाता है, शार्प माप की निहित धारणा यह है कि पोर्टफोलियो को किसी अन्य जोखिम भरे पोर्टफोलियो के साथ नहीं जोड़ा जाएगा। इस प्रकार शार्प माप प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए प्रासंगिक है जब हम कई पारस्परिक रूप से अनन्य पोर्टफोलियो का मूल्यांकन करना चाहते हैं।

यह इंगित करता है कि फंड ने व्यवस्थित रूप से जोखिम की प्रत्येक इकाई के लिए जोखिम मुक्त रिटर्न के ऊपर 0.09-प्रतिशत बिंदु उत्पन्न किया है।

जैसा कि ट्रेनीयर अनुपात व्यवस्थित जोखिम के प्रति यूनिट रिटर्न को इंगित करता है, यह एक वैध प्रदर्शन मानदंड है जब हम बेंचमार्क पोर्टफोलियो और अन्य सक्रिय रूप से प्रबंधित पोर्टफोलियो के साथ एक पोर्टफोलियो का मूल्यांकन करना चाहते हैं। शार्प अनुपात की तरह यह सापेक्ष प्रदर्शन का एक उपाय है।

शार्प बनाम ट्रेयनोर माप:

शार्प अनुपात जोखिम के माप के रूप में वापसी के मानक विचलन का उपयोग करता है, जहां ट्रेनीयर प्रदर्शन माप बीटा (व्यवस्थित जोखिम) का उपयोग करता है। पूरी तरह से विविध पोर्टफोलियो के लिए एक बिना किसी जोखिम वाले जोखिम के लिए, दो उपाय समान रैंकिंग देते हैं, क्योंकि एक पूरी तरह से विविध पोर्टफोलियो का कुल संस्करण इसका व्यवस्थित रूप है। वैकल्पिक रूप से एक खराब विविध पोर्टफोलियो में ट्रेनीयर अनुपात के आधार पर उच्च रैंकिंग और शार्प अनुपात के आधार पर कम रैंकिंग हो सकती है। विविधता में अंतर के कारण रैंक में अंतर है।

इसलिए, दोनों अनुपात अलग-अलग जानकारी प्रदान करते हैं, और दोनों का उपयोग किया जाना चाहिए।

ख। विभेदक रिटर्न:

जोखिम-समायोजित प्रदर्शन माप की दूसरी श्रेणी को अंतर रिटर्न माप के रूप में संदर्भित किया जाता है। इस श्रेणी का अंतर्निहित उद्देश्य उस रिटर्न की गणना करना है, जिसे फंड स्कीम से उसके वास्तविक जोखिम की उम्मीद की जानी चाहिए और यह तुलना करनी चाहिए कि रिटर्न की अवधि में वास्तव में एहसास हुआ है।

अल्फा की गणना एक काफी सरल व्यायाम है। प्रतिगमन समीकरण में अवरोधन शब्द अल्फा है। यह संख्या आमतौर पर शून्य के बहुत करीब है। एक सकारात्मक अल्फ़ा का अर्थ है कि प्रतिफल बीटा स्टेटिस्टिक दिए गए अपेक्षा से अधिक हो जाता है। इसके विपरीत, एक नकारात्मक अल्फा इंगित करता है कि फंड एक अंडर-परफॉर्मर है। अल्फा ने पोर्टफोलियो के मूल्य-वर्धित को अपने व्यवस्थित जोखिम के स्तर को मापा।

प्रदर्शन माप के इस माप को जेन्सेन अल्फा के नाम से जाना जाता है। जेन्सन उपाय अन्य पोर्टफोलियो के साथ संयोजन में एक पोर्टफोलियो के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए भी उपयुक्त है क्योंकि यह कुल जोखिम के बजाय व्यवस्थित जोखिम पर आधारित है।

मूल्यांकन अनुपात:

यदि हम यह निर्धारित करना चाहते हैं कि क्या एक मनाया गया अल्फा कौशल या मौका के कारण है या नहीं, हम प्रतिगमन की मानक त्रुटि से अल्फा को विभाजित करके एक मूल्यांकन अनुपात की गणना कर सकते हैं:

इस अनुपात की व्याख्या करने के लिए कि अंश में फंड प्रबंधक की क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है ताकि वह पोर्टफोलियो रिटर्न उत्पन्न करने के लिए अपने कौशल और जानकारी का उपयोग कर सके जो कि बेंचमार्क से अलग होता है जिसके खिलाफ उसका प्रदर्शन मापा जा रहा है (जैसे बीएसई संवेदनशील सूचकांक या निफ्टी)।

भाजक अवशिष्ट (अव्यवस्थित) जोखिम की मात्रा को मापता है जो निवेशक उन अतिरिक्त रिटर्न की खोज में लगाता है। इस प्रकार इस अनुपात को लागत अनुपात के लाभ के रूप में देखा जा सकता है जो फंड मैनेजर के कौशल की गुणवत्ता का आकलन करता है।

एम 2 उपाय:

वर्ष 1997 में फ्रेंको मोदिग्लिआनी और उनकी पोती ली मोदिग्लिआनी ने एक विशेष पोर्टफोलियो के जोखिम को समायोजित करके एक और जोखिम-समायोजित प्रदर्शन उपाय निकाला ताकि यह बाजार पोर्टफोलियो के जोखिम से मेल खाता हो और फिर उस पोर्टफोलियो के लिए उपयुक्त रिटर्न की गणना करें। यह इस अवधारणा पर काम करता है कि किसी योजना के पोर्टफोलियो को एक मानक विचलन को प्रतिबिंबित करने के लिए लीवर या डी-लीवर किया जा सकता है जो बाजार के समान है। यह समायोजित पोर्टफोलियो जो प्रतिफल अर्जित करता है उसे एम 2 कहा जाता है।

चूंकि मानक विचलन बराबर हो गए हैं, इसलिए बाजार में वापसी के साथ एम 2 की तुलना सीधे की जा सकती है। एक उच्च (निम्न) एम 2 इंगित करता है कि पोर्टफोलियो ने बाजार पोर्टफोलियो को बेहतर (अंडर-परफॉर्म किया) किया है।

इक्विटी स्कीमों के प्रदर्शन पर टिप्पणी करने के लिए उपरोक्त उपायों को म्यूचुअल फंड उद्योग में बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। ऋण प्रतिभूतियों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए समान उपायों का उपयोग किया जा सकता है। हालांकि, बीटा के उपयोग से जुड़े उपायों को ऋण योजनाओं के लिए सैद्धांतिक रूप से निराधार माना जाता है क्योंकि बीटा पूंजीगत संपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल पर आधारित है, जिसे समान रूप से इक्विटी के लिए परीक्षण किया जाता है।