Sharpe Ratio - A kockázattal korrigált hozam kiszámítása, képlet

Az amerikai közgazdászról, William Sharpe-ról elnevezték, a Sharpe-mutatót (vagy Sharpe-indexet vagy módosított Sharpe-arányt) általában használják egy befektetés teljesítményének felmérésére a kockázat kiigazításával.

Minél nagyobb az arány, annál nagyobb a befektetés megtérülése a felvett kockázat nagyságához képest, és ezáltal annál jobb a befektetés. Az arány felhasználható egyetlen részvény vagy befektetés, vagy egy teljes portfólió értékelésére.

Sharpe Ratio képlet

Sharpe arány = (Rx - Rf) / StdDev Rx

Hol:

  • Rx = Várható portfolió hozam
  • Rf = kockázatmentes megtérülési ráta
  • StdDev Rx = A portfólió hozamának szórása (vagy volatilitás)

Sharpe arány

Sharpe arány osztályozási küszöbértékek:

  • 1-nél kevesebb: Rossz
  • 1 - 1,99: Megfelelő / jó
  • 2 - 2,99: Nagyon jó
  • 3-nál nagyobb: Kiváló

Mit jelent valójában?

A hozam maximalizálása és a volatilitás csökkentése a lényeg. Ha egy befektetés éves hozama csak 10% lenne, de volatilitása nulla lenne, akkor végtelen (vagy meghatározatlan) Sharpe-ráta lenne.

Természetesen lehetetlen nulla volatilitás még államkötvény mellett is (az árak felfelé és lefelé mennek). A volatilitás növekedésével a várható megtérülésnek jelentősen meg kell emelkednie ennek a további kockázatnak a kompenzálására.

A Sharpe mutató megmutatja az átlagos befektetési hozamot, levonva a kockázatmentes megtérülési rátát, osztva a befektetés hozamának szórásával. Az alábbiakban összefoglaljuk a hozamok volatilitása és a Sharpe Ratio közötti exponenciális kapcsolatot.

Töltse le az ingyenes sablont

Írja be nevét és e-mail címét az alábbi űrlapba, és töltse le most az ingyenes sablont!

A Sharpe Index alkalmazása

A befektetési portfólió részvényekből, kötvényekből, ETF-ekből, betétekből, nemesfémekből vagy más értékpapírokból állhat. Minden értékpapírnak megvan a maga mögöttes kockázat-hozam szintje, amely befolyásolja az arányt.

Tegyük fel például, hogy a fedezeti alapkezelő részvényportfóliója 1,70 arányú. Az alapkezelő úgy dönt, hogy felvesz néhány árut, hogy diverzifikálja és módosítsa az összetételt 80/20-ra, részvények / áruk, ami a Sharpe arányt 1,90-ig emeli.

Míg a portfólió kiigazítása növelheti az általános kockázati szintet, az arányt feljebb emeli, így kedvezőbb kockázat / hozam helyzetet jelez. Ha a portfólióváltozás miatt csökken az arány, akkor a portfólió hozzáadását, bár potenciálisan vonzó hozamot kínál, sok pénzügyi elemző úgy értékelné, hogy elfogadhatatlan szintű kockázatot hordoz magában, és a portfólióváltás nem történne meg.

Példa a Sharpe indexre

Tekintsünk két alapkezelőt, A és B. Az A kezelő portfólió-hozama 20%, míg B 30% -os. Az S&P 500 teljesítménye 10%. Bár úgy tűnik, hogy B jobban teljesít a megtérülés szempontjából, amikor a Sharpe arányt nézzük, kiderül, hogy A aránya 2, míg B aránya csak 0,5.

A számok azt jelentik, hogy B lényegesen nagyobb kockázatot vállal, mint A, ami megmagyarázhatja magasabb hozamát, de azt is jelenti, hogy nagyobb az esélye arra, hogy végül veszteségeket tartson fenn.

Geometriai Sharpe arány és módosított Sharpe arány

A geometriai Sharpe Ráta az összetett többlethozamok geometriai átlaga, osztva az összetett vegyületek növekedési sebességének szórásával. Az összetett növekedési ráta kifejezetten üzleti és befektetési kontextusban használt mérőszám, amely jelzi a növekedési ütemet több időszakon keresztül. Ez egy adatsor állandó növekedésének mértéke. A vegyület növekedési sebességének legnagyobb előnye, hogy a mutató figyelembe veszi az összetett hatást. visszatér.

Geometriai Sharpe Ratio képlet

Hol:

  • Rx G = az összetett hozamok geometriai átlaga
  • Rf = kockázatmentes megtérülési ráta
  • σ G = az összetett hozamok szórása

Mivel a Sharpe-index már a kockázatot is figyelembe veszi a nevezőben, a geometriai közép geometriai átlag sablonjának használata Ez a geometriai átlag sablon segít összehasonlítani a befektetési lehetőségeket a befektetések végső értékének geometriai átlag segítségével történő kiszámításával. A geometriai átlag egy befektetés átlagos növekedése, amelyet n változó szorzásával, majd az n négyzetgyök számításával számolunk. Más szavakkal: a befektetés átlagos megtérülése kétszerese a kockázatnak. Volatilitás esetén a geometriai átlag mindig alacsonyabb lesz, mint a számtani közepe.

Ráadásul a Geometric Sharpe Ratio figyelembe veszi a tényleges hozamokat, és konzervatívabb arány. Ezért a módosított Sharpe Ratio és a Geometric Sharpe Ratio közötti fő különbség az alábbi képletek alapján kiszámított többlethozamok átlaga lenne:

Geometriai átlag képlet

Számtani átlag képlet

Geometriai átlag

Megjegyzés: A hozam alma-alma összehasonlításához a portfólió geometriai Sharpe arányát mindig össze kell hasonlítani a többi portfólió Geometric Sharpe Ratio-jával.

További források

Köszönjük, hogy elolvasta ezt a cikket a kockázat-korrigált hozam méréséről. A Finance küldetése az, hogy elősegítse karrierjét a vállalati pénzügyekben. A továbbtanulás és a karrier előrehaladása érdekében ezeket a kiegészítő pénzügyi forrásokat javasoljuk:

  • Számviteli megtérülési ráta (ARR) ARR - Számviteli megtérülési ráta Az elszámolási megtérülési ráta (ARR) az átlagos várható nettó jövedelem, amelyet egy eszköz várhatóan eloszt, elosztva annak átlagos tőkeköltségével, éves szinten kifejezve
  • Kockázat és megtérülés Kockázat és megtérülés A befektetés során a kockázat és a hozam szorosan összefügg. A megnövekedett potenciális befektetési megtérülés általában együtt jár a megnövekedett kockázattal. Különböző típusú kockázatok magukban foglalják a projekt-specifikus kockázatot, az ágazatspecifikus kockázatot, a verseny-, a nemzetközi és a piaci kockázatot.
  • Belső megtérülési ráta (IRR) Belső megtérülési ráta (IRR) A belső megtérülési ráta (IRR) az a diszkontráta, amely nullává teszi a projekt nettó jelenértékét (NPV). Más szavakkal, ez a várható összetett éves megtérülési ráta, amelyet egy projekt vagy beruházás esetén el fognak érni.
  • Pénzügyi modellezési útmutató Ingyenes pénzügyi modellezési útmutató Ez a pénzügyi modellezési útmutató Excel tippeket és bevált gyakorlatokat tartalmaz a feltételezésekről, a meghajtókról, az előrejelzésről, a három állítás összekapcsolásáról, a DCF elemzéséről

Legutóbbi hozzászólások