Разумевање квантитативне анализе хедге фондова

Иако се узајамни фондови и хедге фондови могу анализирати користећи врло сличне метрике и процесе, хедге фондови захтијевају додатни ниво дубине да би се одговорио на њихов ниво сложености и очекиване приносе асиметричних. Хедге фондови су углавном доступни само акредитованим инвеститорима, јер захтевају да се поштују мање прописа СЕЦ-а од осталих фондова.

Овај чланак ће се обратити на неке критичне метрике које треба разумети током анализе хедге фондова, и мада постоје многи други које је потребно узети у обзир, они који су овде укључени су добро место за почетак детаљне анализе перформанси хедге фондова.

Апсолутни и релативни повратци

Слично као и узајамна анализа перформанси фонда, хедге фондови би требало да се вреднују и према апсолутном и релативном учинку поврата. Међутим, због разноликости стратегија хедге фондова и јединствености сваког хедге фонда, потребно је добро разумевање различитих врста приноса како би се идентификовали.

Апсолутни приноси дају инвеститору идеју о томе где категорисати фонд у поређењу са традиционалнијим врстама инвестиција. Назван и укупним приносом, апсолутни приноси мере добитак или губитак који је искусио фонд.

На пример, хедге фонд са ниским и стабилним приносима вероватно је боља замена за улагања у фиксни доходак него што би био капитал у настајању на тржишту, који би могао бити замењен глобалним макро фондом са високим приносом.

Релативни приноси, с друге стране, омогућавају инвеститору да одреди привлачност фонда у поређењу с другим инвестицијама. Упоредиви могу бити други хедге фондови, узајамни фондови или чак одређени индекси које инвеститор покушава опонашати. Кључно за процену релативних приноса је одређивање перформанси током неколико временских периода, као што су једногодишњи, трогодишњи и петогодишњи годишњи приноси. Поред тога, ове приносе такође треба размотрити у односу на ризик својствен свакој инвестицији.

Најбољи метод за процену релативног учинка је дефинисање листе вршњака, која би могла да укључи пресјек традиционалних узајамних фондова, индекса капитала или фиксних прихода и других хедге фондова са сличним стратегијама. Добар фонд би требало да ради у врхунским квартилима за сваки период који се анализира како би се ефикасно доказала његова способност генерисања алфа.

Мерење ризика

Квантитативна анализа без разматрања ризика је слична преласку прометне улице док су везане очи. Основна финансијска теорија указује на то да огромни приноси могу бити генерисани само преузимањем ризика, па иако фонд може показати одличне приносе, инвеститор треба да укључи ризик у анализу како би одредио перформансе фонда прилагођене ризику и како га упоређује са другим инвестицијама.

Постоји неколико метрика за мерење ризика:

Стандардна девијација

Међу предностима коришћења стандардног одступања као мере ризика су његова лакоћа израчунавања и једноставност концепта нормалне расподеле приноса. Нажалост, то је и разлог његове слабости у описивању инхерентних ризика хедге фондова. Већина хедге фондова нема симетричне приносе, а метрика стандардне девијације такође може маскирати вероватност великих губитака него што се очекивало.

Вредност у ризику (ВаР)

Вредност ризика представља метрику ризика која се заснива на комбинацији средње и стандардне девијације. За разлику од стандардне девијације, међутим, не описује ризик у смислу нестабилности, већ као највећи износ који се вероватно може изгубити са вероватноћом од пет процената. У нормалној дистрибуцији, она је представљена са најмање левих пет процената вероватних резултата. Недостатак је што се и количина и вероватноћа могу потценити због претпоставке нормално расподељених приноса. И даље треба да се вреднује приликом вршења квантитативне анализе, али инвеститор треба да размотри и додатне метрике када процењује ризик.

Скевнесс

Скевнесс је мерило асиметрије приноса, а анализом ове метрике може се осветлити ризик од фонда.

На слици 1 приказани су два графа с идентичним средствима и стандардним одступањима. Графикон на левој страни је позитивно искривљен. То значи средњи> средњи начин рада . Запазите како је десни реп дужи, а резултати на левој страни су нагнути према средини. Иако ови резултати указују на већу вероватноћу резултата који је мањи од средњег, он такође указује на, мада ниску, вероватноћу изузетно позитивног резултата на који указује дугачак реп на десној страни.

Слика 1: Позитивна накривљеност и негативна накривљеност

Извор: "Анализа непредвиђених догађаја" (2002)

Накривљеност од приближно нуле указује на нормалну дистрибуцију. Свака позитивна мера нагиба вероватно ће личити на расподелу на левој страни, док негативна нагнута личи на дистрибуцију на десној страни. Као што видите на графовима, опасност од негативно нагнуте дистрибуције је вероватноћа врло негативног резултата, чак и ако је вероватноћа мала.

Куртоза

Куртоза је мјера комбиноване тежине дистрибуцијских репова у односу на остатак расподјеле.

На слици 2, лево распоређивање показује негативну куртозу, што указује на мању вероватноћу резултата око средње вредности и мању вероватноћу екстремних вредности. Позитивна куртоза, дистрибуција на десној страни, указује на већу вероватноћу резултата близу средње, али и већу вероватноћу екстремних вредности. У овом случају, обе дистрибуције такође имају исту средњу и стандардну девијацију, тако да инвеститор може да почне да схвата важност анализе додатних мерила ризика изван стандардне девијације и ВАР.

Слика 2: Негативни куртоза и позитивна куртоза

Извор: "Анализа непредвиђених догађаја" (2002)

Схарпе Ратио

Једна од најпопуларнијих мера приноса прилагођених ризику који користе хедге фондови је омјер Схарпе. Коефицијент оштрине указује на количину додатног приноса за сваки ниво преузетог ризика. Коефицијент оштрине већи од 1 је добар, док се о омјерима испод 1 може судити на основу кориштене класе имовине или коришћене инвестиционе стратегије. У сваком случају, улазни подаци за израчун Шарповог коефицијента су средња вредност, стандардна девијација и стопа без ризика, тако да су оштри омјери могу бити привлачнији у периодима ниских каматних стопа и мање атрактивни у периодима виших каматних стопа.

Мерење перформанси са односним односима

Да бисте тачно измерили перформансе фонда, потребно је имати тачку упоређивања на основу које ћете проценити приносе. Ове упоредне тачке су познате као референтне вредности.

Постоји неколико мера које се могу применити за мерење перформанси у односу на референтни ниво. То су три уобичајена:

Бета

Бета се назива систематски ризик и представља меру приноса фонда у односу на приносе индекса. Тржишту или индексу који се упоређује додељује се бета 1. Фонд са бета верзијом од 1, 5, дакле, има тенденцију да има поврат од 1, 5 процената за свако кретање на тржишту / индексу од 1 одсто. Фонд са бета верзијом од 0, 5, с друге стране, имаће 0, 5% приноса за сваких 1% приноса на тржишту.

Бета је одлична мера за утврђивање колике је изложености власничком капиталу - према одређеној класи имовине - фонд и омогућава инвеститору да утврди да ли је и / или колико велика алокација фонду оправдана. Бета се може мерити у односу на било који референтни индекс, укључујући индексе капитала, фиксног прихода или хедге фондова, како би се открила осетљивост фонда на кретања у одређеном индексу. Већина хедге фондова израчунава бета у односу на С&П 500 индекс, будући да продају приносе на основу њихове релативне неосјетљивости / повезаности са ширим тржиштем капитала.

Корелација

Корелација је врло слична бета фази јер мери релативне промене у приносу. Међутим, за разлику од бета верзије, која претпоставља да тржиште до неке мере води перформансама фонда, корелација мери колико би могли бити приноси два фонда. Диверзификација, на пример, заснива се на чињеници да различите класе имовине и инвестиционе стратегије различито реагују на систематске факторе.

Корелација се мери на скали од -1 до +1, где -1 означава савршену негативну корелацију, нула уопште нема очигледну корелацију, а +1 означава савршену позитивну корелацију. Савршена негативна корелација може се постићи упоређивањем приноса на дугом С&П 500 положају са кратким С&П 500 положајем. Очито ће за сваки пораст процента на једној позицији бити једнак проценат смањења у другој.

Најбоља употреба корелације је поређење корелације сваког фонда у портфељу са сваким другим фондом у том портфељу. Што је нижа корелација ових средстава међусобно, то је вероватније да је портфељ добро диверзификован. Међутим, инвеститора треба пазити превелика диверзификација, јер се приноси могу драматично смањити.

Алфа

Многи инвеститори претпостављају да је алфа разлика између приноса фонда и референтног поврата, али алфа заправо разматра разлику у приносу у односу на количину преузетог ризика. Другим речима, ако су приноси за 25 процената бољи од референтне вредности, али преузет ризик је 40 процената већи од референтне вредности, алфа ће заправо бити негативан.

Будући да већина менаџера хедге фондова тврди да додају приносе, важно је разумети како то анализирати.

Алфа се израчунава помоћу ЦАПМ модела:

ЕРи = Рф + βи × (ЕРм − Рф) где: ЕРи = Очекивани повраћај инвестицијеРф = стопа без ризикаβи = Бета инвестиционог термина = Очекивани повратак тржишта \ почетак {поравнање} & \ тект {ЕР} _и = \ тект {Р} _ф + \ бета_и \ тимес (\ текст {ЕР} _м - \ текст {Р} _ф) \\ & \ тектбф {где:} \\ & \ текст {ЕР} _и = \ текст {Очекивани повратак инвестиције} \\ & \ текст {Р} _ф = \ текст {стопа без ризика} \\ & \ бета_и = \ текст {Бета инвестиције} \\ & \ текст {ЕР} _м = \ текст {Очекивано повратак тржишта} \\ \ крај {усклађено} ЕРи = Рф + βи × (ЕРм -Рф) где: ЕРи = Очекивани повраћај инвестицијеРф = стопа без ризикаβи = Бета од ИнвестментЕРм = Очекивани повраћај тржишта

Да би израчунао да ли је менаџер хедге фонда додао алфа на основу преузетог ризика, инвеститор може једноставно заменити бета хедге фонда у горњој једначини, што би резултирало очекиваним приносом учинка хедге фонда. Ако стварни приноси премаше очекивани принос, тада менаџер хедге фонда додаје алфа на основу преузетог ризика. Ако је стварни поврат мањи од очекиваног, тада менаџер хедге фонда није додао алфа на основу преузетог ризика, иако је стварни принос можда већи од одговарајућег референтног броја. Инвеститори би требали да желе менаџере хедге фондова који додају алфа доносима уз ризик који преузимају, а који не генеришу приносе само додатним ризиком.

Доња граница

Провођење квантитативне анализе хедге фондова може бити много времена и изазовно. Међутим, овај је чланак пружио кратак опис додатних мјерних података који додају вриједне информације у анализу. Постоји и мноштво других мјерних података које се могу користити, па чак и оне о којима се говори у овом чланку могу бити релевантније за неке хедге фондове и мање релевантне за друге.

Инвеститор би требао бити у стању разумјети више ризика који су својствени одређеном фонду потрудивши се да изврши неколико додатних израчуна, од којих се многи аутоматски израчунавају аналитичким софтвером, укључујући системе провајдера попут Морнингстар, ПерТрац и Зепхир.