위험 측정은 투자 위험 및 변동성을 예측하는 통계적 측정이며 현대 포트폴리오 이론 (MPT)의 주요 구성 요소이기도합니다. MPT는 벤치 마크 지수와 비교하여 주식 또는 주식 펀드의 성과를 평가하기위한 표준 재무 및 학술 방법론입니다.
위험 조치 분석
5 가지 주요 위험 측정 값이 있으며 각 측정 값은 고려중인 투자에 존재하는 위험을 평가하는 고유 한 방법을 제공합니다. 5 가지 측정에는 알파, 베타, R 제곱, 표준 편차 및 샤프 비율이 포함됩니다. 위험 평가를 개별적으로 또는 함께 사용하여 위험 평가를 수행 할 수 있습니다. 두 가지 잠재적 투자를 비교할 때 어떤 투자가 가장 큰 위험을 감수하는지 등을 비교하는 것이 좋습니다.
알파
알파는 시장 또는 선택된 벤치 마크 지수를 기준으로 위험을 측정합니다. 예를 들어, S & P 500이 특정 펀드의 벤치 마크로 간주 된 경우 펀드의 활동은 선택된 인덱스에서 경험 한 것과 비교됩니다. 펀드가 벤치 마크를 능가하면 긍정적 인 알파라고합니다. 펀드가 벤치 마크의 성과에 미치지 못하면, 알파가 음인 것으로 간주됩니다.
베타
베타는 시장 또는 선택된 벤치 마크 지수와 비교하여 펀드의 변동성 또는 시스템 위험을 측정합니다. 베타 1은 펀드가 벤치 마크와 함께 움직일 것으로 예상됨을 나타냅니다. 1보다 낮은 베타는 벤치 마크보다 변동성이 적은 것으로 간주되는 반면, 1보다 낮은 베타는 벤치 마크보다 변동성이 큰 것으로 간주됩니다.
R- 제곱
R- 제곱은 벤치 마크 지수의 움직임으로 인한 투자 움직임의 백분율을 측정합니다. R 제곱 값은 조사 된 투자와 관련 벤치 마크 간의 상관 관계를 나타냅니다. 예를 들어, R 제곱 값 95는 높은 상관 관계가있는 것으로 간주되는 반면, R 제곱 값 50은 낮은 것으로 간주 될 수 있습니다. 미국 재무부 법안은 고정 수입 증권의 벤치 마크 역할을하는 반면 S & P 500 지수는 주식의 벤치 마크 기능을합니다.
표준 편차
표준 편차는 데이터 집합의 평균값과 관련하여 데이터 분산을 측정하는 방법이며 투자 변동성에 대한 측정을 제공합니다. 투자와 관련하여 표준 편차는 예상 수익 또는 평균 수익에서 얼마나 많은 투자 수익이 이탈하는지 측정합니다.
샤프 비율
Sharpe 비율은 관련 위험에 따라 조정 된 성능을 측정합니다. 이는 미 국채와 같은 무위험 투자에 대한 수익률을 경험이 풍부한 수익률에서 제거함으로써 이루어집니다. 그런 다음이를 관련 투자의 표준 편차로 나누고 투자 수익이 현명한 투자에 의한 것인지 또는 초과 위험에 대한 가정인지에 대한 지표로 사용됩니다.
위험 측정의 예
대부분의 뮤추얼 펀드는 투자자에 대한 위험 측정치를 계산합니다. 보수적 인 펀드 인 T. Rowe Price Capital Appreciation Fund는 2018 년 3 월 31 일 기준으로 투자자에게 베타 0.62를 제공하여 벤치 마크 S & P 500 지수보다 변동성이 적습니다. R- 제곱 값은 0.90이며 이는 벤치 마크와 밀접한 상관 관계를 나타냅니다. 펀드는 표준 편차 6.60을 나열합니다. 이는 투자자가 펀드의 수익률이 평균 수익률 11.29 %에서 6.6 %로 달라질 것으로 예상 할 수 있음을 의미합니다.
이 대형 펀드를 고위험 소형 펀드 인 HSBC Small-Cap Equity Fund와 비교하십시오. 위험도는 베타 1.17, R- 제곱 85.56, 샤프 비율 0.65, 표준 편차 19.88 %의 높은 변동성을 나타냅니다.
