शार्प अनुपात परिभाषा

विषय - सूची

• शार्प अनुपात क्या है?
• सूत्र और गणना
• शार्प रेशियो को डिकोड करना
• शार्प अनुपात बनाम सॉर्टिनो अनुपात
• शार्प अनुपात के उपयोग की सीमाएँ
• शार्प अनुपात का उपयोग करने का उदाहरण

शार्प अनुपात क्या है?

शार्प अनुपात नोबेल पुरस्कार विजेता विलियम एफ शार्प द्वारा विकसित किया गया था और निवेशकों को इसके जोखिम की तुलना में निवेश की वापसी को समझने में मदद करने के लिए उपयोग किया जाता है। अनुपात औसत रिटर्न है जो प्रति-अस्थिरता या कुल जोखिम के जोखिम-मुक्त दर से अधिक है।

औसत रिटर्न से जोखिम-मुक्त दर को घटाना एक निवेशक को जोखिम लेने वाली गतिविधियों से जुड़े मुनाफे को बेहतर ढंग से अलग करने की अनुमति देता है। आम तौर पर, शार्प अनुपात का मूल्य जितना अधिक होता है, जोखिम-समायोजित रिटर्न उतना ही अधिक आकर्षक होता है।

शार्प भाग

चाबी छीन लेना

• शार्प अनुपात एक पोर्टफोलियो के पिछले प्रदर्शन को समायोजित करता है - या भविष्य में अपेक्षित प्रदर्शन - निवेशक द्वारा लिए गए अतिरिक्त जोखिम के लिए। इसी तरह के पोर्टफोलियो या कम रिटर्न वाले फंडों की तुलना में उच्च शार्प अनुपात अच्छा है। शार्प अनुपात में कई कमजोरियां हैं। धारणा है कि निवेश रिटर्न सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं।

शार्प अनुपात के लिए सूत्र और गणना

शार्प रेशियो = Rp आरपी whereRf: आरपी = पोर्टफोलियो की वापसी = जोखिम मुक्त दर -प = पोर्टफोलियो के अतिरिक्त रिटर्न का मानक विचलन

शार्प अनुपात की गणना पोर्टफोलियो की वापसी से जोखिम-मुक्त दर को घटाकर और पोर्टफोलियो के अतिरिक्त रिटर्न के मानक विचलन द्वारा उस परिणाम को विभाजित करके की जाती है।

शार्प रेशियो को डिकोड करना

जोखिम-समायोजित रिटर्न की गणना के लिए शार्प अनुपात सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला तरीका बन गया है। मॉडर्न पोर्टफोलियो थ्योरी में कहा गया है कि कम विविधता वाले विविध पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों को जोड़ने से रिटर्न की बलि के बिना पोर्टफोलियो जोखिम कम हो सकता है।

विविधीकरण को जोड़ना निम्न स्तर के विविधीकरण के समान पोर्टफ़ोलियो की तुलना में शार्प अनुपात को बढ़ाना चाहिए। यह सच है, इसके लिए निवेशकों को यह भी मानना ​​होगा कि जोखिम अस्थिरता के बराबर है जो अनुचित नहीं है लेकिन सभी निवेशों पर लागू होने के लिए बहुत संकीर्ण हो सकता है।

शार्प अनुपात का उपयोग पोर्टफोलियो के पिछले प्रदर्शन (एक्स-पोस्ट) के मूल्यांकन के लिए किया जा सकता है, जहां फॉर्मूला में वास्तविक रिटर्न का उपयोग किया जाता है। वैकल्पिक रूप से, एक निवेशक अनुमानित पोर्टफोलियो प्रदर्शन और अनुमानित जोखिम-मुक्त दर का उपयोग अनुमानित शार्प अनुपात (पूर्व-पूर्व) की गणना करने के लिए कर सकता है।

शार्प अनुपात यह समझाने में भी मदद कर सकता है कि किसी पोर्टफोलियो का अधिक रिटर्न स्मार्ट निवेश निर्णयों के कारण है या बहुत अधिक जोखिम का परिणाम है। हालांकि एक पोर्टफोलियो या फंड अपने साथियों की तुलना में अधिक रिटर्न का आनंद ले सकता है, यह केवल एक अच्छा निवेश है यदि उन उच्च रिटर्न अतिरिक्त जोखिम के साथ नहीं आते हैं।

पोर्टफोलियो का शार्प अनुपात जितना अधिक होगा, उसका जोखिम-समायोजित-प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। यदि विश्लेषण एक नकारात्मक शार्प अनुपात में परिणामित होता है, तो इसका मतलब है कि जोखिम-मुक्त दर पोर्टफोलियो के रिटर्न से अधिक है, या पोर्टफोलियो की वापसी नकारात्मक होने की उम्मीद है। किसी भी मामले में, एक नकारात्मक शार्प अनुपात किसी भी उपयोगी अर्थ को व्यक्त नहीं करता है।

शार्प अनुपात बनाम सॉर्टिनो अनुपात

शार्प अनुपात का एक प्रकार सॉर्टिनो अनुपात है, जो लक्ष्य या आवश्यक रिटर्न से कम रिटर्न के वितरण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मानक विचलन पर ऊपर की ओर की कीमतों के प्रभावों को हटाता है। सॉर्टिनो अनुपात सूत्र के अंश में आवश्यक रिटर्न के साथ जोखिम-मुक्त दर की जगह भी लेता है, जिससे फॉर्मूला पोर्टफोलियो का रिटर्न आवश्यक रिटर्न कम हो जाता है, जो लक्ष्य या आवश्यक रिटर्न के नीचे रिटर्न के वितरण से विभाजित होता है।

शार्प अनुपात का एक और रूप है ट्रेनीओर रेशियो जो पोर्टफोलियो के बीटा का उपयोग करता है या पोर्टफोलियो का बाकी बाजार के साथ संबंध है। Treynor अनुपात का लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि क्या एक निवेशक को बाजार के निहित जोखिम से ऊपर अतिरिक्त जोखिम लेने के लिए मुआवजा दिया जा रहा है। Treynor अनुपात सूत्र पोर्टफोलियो के बीटा द्वारा विभाजित जोखिम-मुक्त दर कम पोर्टफोलियो की वापसी है।

शार्प अनुपात के उपयोग की सीमाएँ

शार्प अनुपात कुल पोर्टफोलियो जोखिम के अपने प्रॉक्सी के रूप में हर में रिटर्न के मानक विचलन का उपयोग करता है, जो मानता है कि रिटर्न सामान्य रूप से वितरित किया जाता है। डेटा का एक सामान्य वितरण पासा के एक जोड़े को रोल करने जैसा है। हम जानते हैं कि कई रोलों में, पासा से सबसे आम परिणाम 7 और सबसे कम सामान्य परिणाम 2 और 12 होंगे।

हालांकि, कीमतों में आश्चर्यजनक गिरावट या स्पाइक्स की बड़ी संख्या के कारण वित्तीय बाजारों में रिटर्न औसत से दूर है। इसके अतिरिक्त, मानक विचलन मान लेता है कि किसी भी दिशा में मूल्य चालन समान रूप से जोखिम भरा है।

शार्प अनुपात को पोर्टफोलियो प्रबंधकों द्वारा हेरफेर किया जा सकता है जो उनके स्पष्ट जोखिम-समायोजित रिटर्न इतिहास को बढ़ावा देने की मांग कर रहे हैं। यह माप अंतराल को लंबा करके किया जा सकता है। इससे अस्थिरता का अनुमान कम होगा। उदाहरण के लिए, दैनिक रिटर्न का वार्षिक मानक विचलन आमतौर पर साप्ताहिक रिटर्न की तुलना में अधिक है, जो कि मासिक रिटर्न की तुलना में अधिक है।

तटस्थ लुक-बैक अवधि के बजाय सर्वोत्तम संभावित शार्प अनुपात के साथ विश्लेषण के लिए एक अवधि चुनना, डेटा को चेरी-पिक करने का एक और तरीका है जो जोखिम-समायोजित रिटर्न को विकृत करेगा।

शार्प अनुपात का उपयोग करने का उदाहरण

शार्प अनुपात का उपयोग अक्सर समग्र जोखिम-वापसी विशेषताओं में परिवर्तन की तुलना करने के लिए किया जाता है जब एक नया परिसंपत्ति या परिसंपत्ति वर्ग एक पोर्टफोलियो में जोड़ा जाता है। उदाहरण के लिए, एक निवेशक अपने मौजूदा पोर्टफोलियो में एक हेज फंड आवंटन जोड़ने पर विचार कर रहा है जो वर्तमान में स्टॉक और बॉन्ड के बीच विभाजित है और पिछले वर्ष की तुलना में 15% वापस आ गया है। वर्तमान जोखिम-मुक्त दर 3.5% है, और पोर्टफोलियो के रिटर्न की अस्थिरता 12% थी, जो कि शार्प अनुपात 95.8%, या (15% - 3.5%) को 12% से विभाजित करती है।

निवेशक का मानना ​​है कि पोर्टफोलियो में हेज फंड को जोड़ने से आने वाले वर्ष के लिए अपेक्षित रिटर्न 11% तक कम हो जाएगा, लेकिन यह भी उम्मीद है कि पोर्टफोलियो की अस्थिरता 7% तक गिर जाएगी। वह मानता है कि आने वाले वर्ष में जोखिम-मुक्त दर समान रहेगी। अनुमानित भविष्य की संख्या के साथ एक ही सूत्र का उपयोग करते हुए, निवेशक पाता है कि पोर्टफोलियो में अनुमानित शार्प अनुपात 107%, या (11% - 3.5%) 7% से विभाजित है।

यहां, निवेशक ने दिखाया है कि हालांकि हेज फंड निवेश पोर्टफोलियो की पूर्ण वापसी को कम कर रहा है, इसने जोखिम-समायोजित आधार पर अपने प्रदर्शन में सुधार किया है। यदि नए निवेश को जोड़ने से शार्प अनुपात कम हो जाता है, तो इसे पोर्टफोलियो में नहीं जोड़ा जाना चाहिए। यह उदाहरण मानता है कि पिछले प्रदर्शन के आधार पर शार्प अनुपात भविष्य के अपेक्षित प्रदर्शन की तुलना में काफी अच्छा हो सकता है।