Phương pháp đánh giá hiệu suất điều chỉnh rủi ro
Các phương pháp đánh giá hiệu suất rủi ro được điều chỉnh như sau:
Lợi nhuận chênh lệch thu được của người quản lý quỹ có thể là do sự khác biệt trong rủi ro. Do đó bắt buộc phải điều chỉnh lợi nhuận cho rủi ro. Đối với mục đích này, về cơ bản có hai phương pháp chính để đánh giá hiệu suất điều chỉnh rủi ro:
Hình ảnh lịch sự: todayatwestbury.files.wordpress.com/2013/05/b lí_1.jpg
a. Lợi nhuận trên mỗi đơn vị rủi ro
b. Lợi nhuận chênh lệch trên mỗi đơn vị rủi ro
a. Lợi nhuận trên mỗi đơn vị rủi ro:
Đầu tiên của thước đo hiệu suất được điều chỉnh rủi ro là loại đánh giá hiệu suất của quỹ về lợi tức trên mỗi đơn vị rủi ro. Chúng tôi có thể điều chỉnh lợi nhuận cho rủi ro theo nhiều cách để phát triển một biện pháp điều chỉnh rủi ro tương đối để xếp hạng hiệu suất quỹ.
Tỷ lệ Sharpe:
Một cách tiếp cận là tính toán lợi nhuận của danh mục đầu tư vượt quá lợi nhuận phi rủi ro và chia lợi nhuận vượt quá cho độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư. Lợi nhuận điều chỉnh rủi ro này được gọi là tỷ lệ Sharpe. Tỷ lệ này được đặt theo tên của William Sharpe, do đó đo Phần thưởng cho Biến đổi.
Phương trình này yêu cầu ba thuật ngữ:
a. Lợi tức hàng năm của quỹ
b. Lợi nhuận miễn phí hàng năm
c. Độ lệch chuẩn hàng năm.
Trong ví dụ trước của chúng tôi, chúng tôi đã nhận được 11, 33% là độ lệch chuẩn hàng năm. Giả sử lợi nhuận hàng năm cho cùng một quỹ là 15, 50%. Cũng giả sử rằng lợi suất trung bình trên giấy kho bạc một năm là 5, 75% (điều này có thể được coi là lãi suất phi rủi ro).
Điều này cho thấy rằng quỹ đã tạo ra 0, 86 điểm phần trăm lợi nhuận cao hơn tỷ lệ hoàn vốn không rủi ro cho mỗi điểm phần trăm của độ lệch chuẩn. Tỷ lệ Sharpe là thước đo hiệu suất tương đối, theo nghĩa là nó cho phép nhà đầu tư so sánh hai hoặc nhiều cơ hội đầu tư.
Một quỹ có tỷ lệ Sharpe cao hơn so với một quỹ khác là tốt hơn vì nó chỉ ra rằng quỹ có phí bảo hiểm rủi ro cao hơn cho mỗi đơn vị rủi ro sai lệch tiêu chuẩn.
Bởi vì tỷ lệ Sharpe điều chỉnh trở lại tổng rủi ro danh mục đầu tư, giả định ngầm định của biện pháp Sharpe là danh mục đầu tư sẽ không được kết hợp với bất kỳ danh mục rủi ro nào khác. Do đó, biện pháp Sharpe có liên quan để đánh giá hiệu suất khi chúng tôi muốn đánh giá một số danh mục đầu tư loại trừ lẫn nhau.
Điều này cho thấy rằng quỹ đã tạo ra 0, 09 điểm phần trăm trên mức lợi nhuận phi rủi ro cho mỗi đơn vị rủi ro hệ thống.
Vì tỷ lệ Treynor cho thấy lợi nhuận trên mỗi đơn vị rủi ro hệ thống, đó là một tiêu chí hiệu suất hợp lệ khi chúng tôi muốn đánh giá danh mục đầu tư kết hợp với danh mục đầu tư chuẩn và danh mục đầu tư được quản lý tích cực khác. Giống như tỷ lệ Sharpe, nó là thước đo hiệu suất tương đối.
Biện pháp Sharpe so với Treynor:
Tỷ lệ Sharpe sử dụng độ lệch chuẩn của lợi nhuận làm thước đo rủi ro, trong đó thước đo hiệu suất Treynor sử dụng Beta (rủi ro hệ thống). Đối với một danh mục đầu tư hoàn toàn đa dạng mà không có bất kỳ rủi ro phi hệ thống nào, hai biện pháp đưa ra thứ hạng giống hệt nhau, bởi vì tổng phương sai của danh mục đầu tư hoàn toàn đa dạng là phương sai hệ thống của nó. Mặt khác, danh mục đầu tư đa dạng kém có thể có thứ hạng cao trên cơ sở tỷ lệ Treynor và thứ hạng thấp trên cơ sở tỷ lệ Sharpe. Sự khác biệt về thứ hạng là do sự khác biệt trong đa dạng hóa.
Do đó, cả hai tỷ lệ cung cấp thông tin bổ sung nhưng khác nhau, và cả hai nên được sử dụng.
b. Lợi nhuận chênh lệch:
Loại thứ hai của đo lường hiệu suất điều chỉnh rủi ro được gọi là thước đo lợi nhuận chênh lệch. Mục tiêu cơ bản của danh mục này là tính toán lợi nhuận dự kiến của kế hoạch quỹ với rủi ro đã thực hiện và so sánh với lợi nhuận thực tế nhận được trong giai đoạn này.
Tính toán alpha là một bài tập khá đơn giản. Thuật ngữ chặn trong phương trình hồi quy là Alpha. Con số này thường rất gần với không. Chỉ số alpha dương có nghĩa là lợi nhuận có xu hướng cao hơn dự kiến với thống kê beta. Ngược lại, một alpha âm cho thấy rằng quỹ là một hoạt động kém. Alpha đo lường giá trị gia tăng của danh mục đầu tư với mức độ rủi ro hệ thống.
Thước đo hiệu suất này được biết đến phổ biến là Jensen alpha. Biện pháp Jensen cũng phù hợp để đánh giá hiệu suất của danh mục đầu tư kết hợp với các danh mục đầu tư khác vì nó dựa trên rủi ro hệ thống thay vì tổng rủi ro.
Tỷ lệ thẩm định:
Nếu chúng tôi muốn xác định xem một alpha quan sát được là do kỹ năng hay cơ hội, chúng tôi có thể tính tỷ lệ thẩm định bằng cách chia alpha cho lỗi tiêu chuẩn của hồi quy:
Để giải thích tỷ lệ này lưu ý rằng tử số thể hiện khả năng sử dụng kỹ năng và thông tin của người quản lý quỹ để tạo ra lợi nhuận danh mục đầu tư khác với điểm chuẩn so với hiệu suất của anh ta được đo (ví dụ BSE Sensitive Index hoặc Nifty).
Mẫu số đo lường mức độ rủi ro còn lại (không hệ thống) mà nhà đầu tư phải chịu khi theo đuổi những lợi nhuận vượt mức đó. Do đó, tỷ lệ này có thể được xem là tỷ lệ lợi ích so với chi phí đánh giá chất lượng kỹ năng của người quản lý quỹ.
Biện pháp M2:
Franco Modigliani và cháu gái của ông Lea Modigliani vào năm 1997 đã đưa ra một biện pháp hiệu quả điều chỉnh rủi ro khác bằng cách điều chỉnh rủi ro của một danh mục đầu tư cụ thể để phù hợp với rủi ro của danh mục đầu tư thị trường và sau đó tính lợi nhuận phù hợp cho danh mục đầu tư đó. Nó hoạt động dựa trên khái niệm rằng danh mục đầu tư của chương trình có thể được sử dụng hoặc hủy bỏ để phản ánh độ lệch chuẩn giống với thị trường. Lợi nhuận mà danh mục đầu tư điều chỉnh này kiếm được được gọi là M2.
Vì độ lệch chuẩn đã được cân bằng, M2 có thể được so sánh trực tiếp với lợi nhuận trên thị trường. M2 cao (thấp) chỉ ra rằng danh mục đầu tư đã vượt trội (kém hiệu quả) danh mục đầu tư thị trường.
Các biện pháp được thảo luận ở trên được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp quỹ tương hỗ để bình luận về việc thực hiện các chương trình vốn chủ sở hữu. Các biện pháp tương tự có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của chứng khoán nợ. Tuy nhiên, các biện pháp liên quan đến việc sử dụng Beta được coi là không có lý thuyết đối với các chương trình nợ vì beta dựa trên mô hình định giá tài sản vốn, được thử nghiệm theo kinh nghiệm đối với cổ phiếu.
