주식, 채권 및 뮤추얼 펀드 포트폴리오의 분석에 적용되는 5 가지 주요 투자 위험 지표가 있습니다. 알파, 베타, r 제곱, 표준 편차 및 샤프 비율입니다. 이러한 통계적 측정은 투자 위험 / 변동성의 역사적 예측 인자이며 모두 현대 포트폴리오 이론 (MPT)의 주요 구성 요소입니다. MPT는 주식, 채권 및 뮤추얼 펀드 투자를 시장 벤치 마크와 비교하여 평가하는 데 사용되는 표준 재무 및 학술 방법입니다. 이러한 모든 위험 측정은 투자자가 투자의 위험 보상 매개 변수를 결정하는 데 도움을주기위한 것입니다. 다음은 이러한 각 공통 표시기에 대한 간략한 설명입니다.
알파
알파는 위험 조정 기준으로 투자 성과를 측정 한 것입니다. 유가 증권 또는 펀드 포트폴리오의 변동성 (가격 위험)을 취하고 위험 조정 된 성능을 벤치 마크 지수와 비교합니다. 벤치 마크 지수의 수익 대비 투자의 초과 수익은 알파입니다. 간단히 말해서, 알파는 종종 포트폴리오 관리자가 펀드 포트폴리오의 수익에서 더하거나 빼는 가치를 나타내는 것으로 간주됩니다. 알파 1.0은 펀드가 벤치 마크 지수를 1 % 초과 한 것입니다. 이에 따라 알파 -1.0은 성능이 1 % 미만임을 나타냅니다. 투자자에게는 알파가 높을수록 좋습니다.
베타
베타 계수라고도하는 베타는 시장 전체와 비교하여 증권 또는 포트폴리오의 변동성 또는 체계적인 위험을 측정 한 것입니다. 베타는 회귀 분석을 사용하여 계산되며, 시장의 움직임에 대한 투자 수익률 경향을 나타냅니다. 정의에 따르면 시장 베타는 1.0입니다. 개별 보안 및 포트폴리오 값은 시장에서 벗어난 방식에 따라 측정됩니다.
베타 1.0은 투자 가격이 시장에 맞춰 단계적으로 움직일 것임을 나타냅니다. 1.0 미만의 베타는 투자가 시장보다 변동성이 적다는 것을 나타냅니다. 이에 따라 1.0 이상의 베타 버전은 투자 가격이 시장보다 변동성이 크다는 것을 나타냅니다. 예를 들어 펀드 포트폴리오의 베타가 1.2 인 경우 이론적으로 시장보다 20 % 더 변동성이 높습니다.
자본을 보존하고자하는 보수적 인 투자자는 유가 증권에 중점을 두어야하고 베타 버전이 낮은 포트폴리오에 투자해야하며 수익이 높은 수익을 추구하려는 투자자는 높은 베타 투자를 찾아야합니다.
R 제곱
R- 제곱은 벤치 마크 지수의 움직임으로 설명 할 수있는 펀드 포트폴리오 또는 유가 증권의 움직임의 백분율을 나타내는 통계적 측정 값입니다. 고정 수입 증권 및 채권 기금의 경우 벤치 마크는 미국 재무부 법안입니다. S & P 500 지수는 주식 및 주식 펀드의 벤치 마크입니다.
R- 제곱 값의 범위는 0 ~ 100입니다. Morningstar에 따르면 R- 제곱 값이 85와 100 사이 인 뮤추얼 펀드는 지수와 밀접한 상관 관계가있는 성과 기록을 가지고 있습니다. 등급이 70 이하인 펀드는 일반적으로 지수처럼 작동하지 않습니다.
뮤추얼 펀드 투자자는 R 제곱 비율이 높은 적극적으로 관리되는 펀드를 피해야합니다. 이는 일반적으로 분석가들에 의해 "가장 가까운"인덱스 펀드로 비난됩니다. 이러한 경우 인덱스 펀드에서 동일하거나 더 나은 결과를 얻을 수있을 때 전문 경영진에 대해 더 높은 수수료를 지불하는 것은 의미가 없습니다.
표준 편차
표준 편차는 평균에서 데이터의 분산을 측정합니다. 기본적으로 데이터가 더 많이 퍼질수록 표준과의 차이가 커집니다. 재무에서 표준 편차는 변동성 (위험)을 측정하기 위해 투자의 연간 수익률에 적용됩니다. 휘발성 스톡은 표준 편차가 높습니다. 뮤추얼 펀드의 경우 표준 편차는 펀드의 수익률이 과거 실적을 기반으로 예상 수익률에서 얼마나 벗어나는지 알려줍니다.
샤프 비율
노벨상 수상자 경제학자 William Sharpe가 개발 한 Sharpe 비율은 위험 조정 성능을 측정합니다. 투자 수익률에서 무위험 수익률 (US Treasury Bond)을 빼고 그 결과를 투자의 표준 수익률 편차로 나누어 계산합니다. Sharpe 비율은 투자자에게 투자 수익이 현명한 투자 결정에 의한 것인지 또는 과도한 위험의 결과인지를 알려줍니다. 이 측정은 하나의 포트폴리오 또는 보안이 다른 회사보다 높은 수익을 창출 할 수 있지만 높은 수익이 너무 많은 추가 위험을 초래하지 않으면 좋은 투자 일 뿐이므로 유용합니다. 투자의 Sharpe 비율이 클수록 리스크 조정 성능이 향상됩니다.
결론
많은 투자자들이 투자 위험에 거의 관심이없는 투자 수익에만 집중하는 경향이 있습니다. 우리가 논의한 5 가지 위험 측정은 위험 반환 방정식과 균형을 맞출 수 있습니다. 투자자들에게 희소식은이 지표들이 그들에 대해 계산되어 다수의 금융 웹 사이트에서 이용 가능하다는 것입니다: 또한 많은 투자 연구 보고서에 포함됩니다. 주식, 채권 또는 뮤추얼 펀드 투자를 고려할 때 이러한 측정이 유용 할 때 변동성 위험은 투자의 질에 영향을 줄 수있는 고려해야 할 요소 중 하나 일뿐입니다.
