प्रबंधक यूनिवर्स (बेंचमार्क) क्या है
प्रबंधक ब्रह्मांड - बेंचमार्क निवेश प्रबंधकों के एक सहकर्मी समूह को संदर्भित करता है जिनके पास समान निवेश शैली है।
प्रबंधक ब्रह्मांड डेटा का उपयोग अक्सर धन प्रबंधकों के प्रदर्शन की तुलना और मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
ब्रेकिंग डाउन मैनेजर यूनिवर्स (बेंचमार्क)
प्रबंधक ब्रह्मांड - बेंचमार्क डेटा एक म्यूचुअल फंड जैसे निवेश वाहन के सापेक्ष प्रदर्शन का न्याय करने के दो मुख्य तरीकों में से एक है। दूसरा एक इंडेक्स बेंचमार्क है। पूर्व के बाद के पूरक।
उदाहरण के लिए, सक्रिय रूप से प्रबंधित निवेश-ग्रेड बांड फंडों के ब्रह्मांड को लें। इंडेक्स की तुलना में कॉरपोरेट बॉन्ड के एक बड़े प्रतिशत के साथ कई कहते हैं कि व्यापक उपज प्रसार की अवधि में अपने सहकर्मी समूह औसत को हरा देते हैं। हालांकि, इन सभी फंडों ने इस बेहतर प्रदर्शन को उत्पन्न करने के लिए इंडेक्स की तुलना में अधिक क्रेडिट जोखिम लिया। इसलिए ट्रेजरी-हेवी इंडेक्स बनाम सापेक्ष तुलना सीमित है।
यह तब होता है जब प्रबंधक ब्रह्मांड- बेंचमार्क तुलना उपयोगी होती है, क्योंकि यह एक विशिष्ट समयावधि के दौरान समान धन की तुलना में एक सेब-से-सेब की अनुमति देता है।
प्रबंधक ब्रह्मांड तुलना में विशेषज्ञता वाली दो कंपनियां मॉर्निंगस्टार और लीपर हैं। एसेट मैनेजर, फंड कंपनियां और वित्तीय बिचौलिए इन दोनों कंपनियों के उद्योग मानकों के रूप में बेंचमार्किंग और वर्गीकरण को पहचानते हैं।
उदाहरण के लिए, Lipper ने अपने सभी प्रबंधक ब्रह्माण्ड - पाँच मेट्रिक्स पर आधारित बेंचमार्क समूहों में म्यूचुअल फ़ंड को रैंक किया: कुल रिटर्न, लगातार रिटर्न, कैपिटल प्रिजर्वेशन, टैक्स दक्षता और खर्च। प्रत्येक श्रेणी के शीर्ष 20% फंड को उच्चतम रेटिंग प्राप्त होती है और उनका नाम Lipper लीडर्स होता है। कंपनी प्रत्येक श्रेणी के लिए तीन, पांच, और 10 साल की अवधि के लिए नेताओं के नाम, साथ ही समग्र भी।
लीपर लीडर्स निवेशकों को यह तय करने में मदद करते हैं कि कौन से फंड उनके निवेश लक्ष्यों को पूरा करते हैं और उनकी प्राथमिकताओं से मेल खाते हैं, हालांकि वे भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने का प्रयास नहीं करते हैं।
प्रबंधक ब्रह्मांड के पेशेवरों और विपक्ष - बेंचमार्क
प्रबंधक ब्रह्मांड का मूल्यांकन - बेंचमार्क डेटा निवेशकों के लिए धन की दुकान की तुलना करने का एक तरीका है। जबकि पिछले प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं करते हैं, यह जानते हुए कि एक फंड कुल रिटर्न में नेताओं के बीच है और कई वर्षों से अपने सहकर्मी समूह के बीच लगातार रिटर्न देता है, उदाहरण के लिए, उपयोगी जानकारी और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
इस प्रकार के शोध में कमियाँ होती हैं, हालाँकि। ब्रॉड प्रबंधक ब्रह्मांडों के लिए उन प्रबंधकों के प्रदर्शन की तुलना करना मुश्किल है जिनके पास अलग-अलग शैली हैं। उदाहरण के लिए, लार्ज-कैप वैल्यू मैनेजरों का एक ब्रह्मांड कभी-कभी उच्च लाभांश रणनीति के साथ लाभांश वृद्धि रणनीति के प्रदर्शन को गड्ढे में डाल देता है।
उत्तरजीवी पूर्वाग्रह भी है, जिसका अर्थ है कि खराब प्रदर्शन रिकॉर्ड वाले प्रबंधक ब्रह्मांड से हटा दिए जाते हैं और ब्रह्मांड सभी प्रबंधकों के प्रदर्शन की पूरी तस्वीर पेश नहीं करता है।
अंत में, प्रबंधक ब्रह्मांड से निष्कर्ष - कम समय के फ्रेम पर बेंचमार्क डेटा सीमित है, क्योंकि नेतृत्व अक्सर बदलता रहता है।
