अस्थिरता माप को समझना

फंड की अस्थिरता पर विचार करते समय, एक निवेशक को यह तय करना मुश्किल हो सकता है कि कौन सा फंड इष्टतम जोखिम-इनाम संयोजन प्रदान करेगा। कई वेबसाइटें म्यूचुअल फंड के लिए विभिन्न अस्थिरता के उपाय मुफ्त प्रदान करती हैं; हालाँकि, यह जानना कठिन हो सकता है कि न केवल आंकड़ों का मतलब है, बल्कि उनका विश्लेषण भी करना है।

इसके अलावा, इन आंकड़ों के बीच संबंध हमेशा स्पष्ट नहीं होता है। आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत के आधार पर जोखिम विश्लेषण के प्रकार में चार सबसे सामान्य अस्थिरता उपायों के बारे में जानने के लिए पढ़ें।

इष्टतम पोर्टफोलियो सिद्धांत और म्युचुअल फंड

पोर्टफोलियो रिटर्न और जोखिम के बीच संबंधों की एक परीक्षा कुशल सीमांत है, एक वक्र जो आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत का एक हिस्सा है। वक्रता एक ग्राफ प्लॉटिंग रिटर्न और जोखिम से संकेत मिलता है जो अस्थिरता से संकेत मिलता है, जो मानक विचलन द्वारा दर्शाया गया है। आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत के अनुसार, वक्र पर स्थित धनराशि अस्थिरता की मात्रा को देखते हुए अधिकतम प्रतिफल दे रही है।

जूली बैंग द्वारा इमेज © इन्वेस्टोपेडिया 2019

जैसे-जैसे मानक विचलन बढ़ता है, वैसे-वैसे वापसी होती है। उपरोक्त चार्ट में, एक बार पोर्टफोलियो के अपेक्षित रिटर्न एक निश्चित स्तर पर पहुंच जाते हैं, एक निवेशक को बदले में थोड़ी वृद्धि के लिए बड़ी मात्रा में अस्थिरता का सामना करना पड़ता है। स्पष्ट रूप से वक्र के नीचे प्लॉट किए गए जोखिम / रिटर्न रिलेशनशिप के साथ पोर्टफोलियो इष्टतम नहीं हैं क्योंकि निवेशक एक छोटे रिटर्न के लिए अस्थिरता की बड़ी मात्रा में ले रहा है। यह निर्धारित करने के लिए कि प्रस्तावित फंड में प्राप्त अस्थिरता की मात्रा के लिए एक इष्टतम रिटर्न है, एक निवेशक को फंड के मानक विचलन का विश्लेषण करने की आवश्यकता है।

आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत और अस्थिरता एकमात्र साधन नहीं हैं जो निवेशक बाजार में कई अलग-अलग कारकों के कारण होने वाले जोखिम का विश्लेषण करने के लिए उपयोग करते हैं। और जोखिम सहिष्णुता और निवेश की रणनीति जैसी चीजें प्रभावित करती हैं कि एक निवेशक जोखिम के लिए अपने जोखिम को कैसे देखता है। यहाँ चार अन्य उपाय हैं।

1. मानक विचलन

कई सांख्यिकीय उपायों के साथ, मानक विचलन के लिए गणना डराने वाली हो सकती है, लेकिन क्योंकि यह संख्या उन लोगों के लिए बेहद उपयोगी है जो यह जानते हैं कि इसका उपयोग कैसे करना है, कई मुफ्त म्यूचुअल फंड स्क्रीनिंग सेवाएं हैं जो धन के मानक विचलन प्रदान करती हैं।

मानक विचलन अनिवार्य रूप से एक फंड की अस्थिरता की रिपोर्ट करता है, जो कि थोड़े समय के अंतराल में वृद्धि या गिरावट की प्रवृत्ति को इंगित करता है। एक अस्थिर सुरक्षा को उच्च जोखिम भी माना जाता है क्योंकि इसका प्रदर्शन किसी भी क्षण किसी भी दिशा में जल्दी से बदल सकता है। किसी फंड का मानक विचलन उस जोखिम को मापता है जिस सीमा तक फंड अपने उतार-चढ़ाव के संबंध में उतार-चढ़ाव करता है।

उदाहरण के लिए, 3% की लगातार चार-वर्षीय वापसी वाला एक फंड, 3% का एक मतलब, या औसत होगा। इस फंड के लिए मानक विचलन तब शून्य होगा क्योंकि किसी भी वर्ष में फंड की वापसी इसके चार साल के 3% से भिन्न नहीं होती है। दूसरी ओर, एक फंड जो पिछले चार वर्षों में प्रत्येक -5%, 17%, 2% और 30% लौटा है, में 11% का औसत रिटर्न होगा। यह फंड उच्च मानक विचलन भी प्रदर्शित करेगा क्योंकि प्रत्येक वर्ष फंड की वापसी औसत रिटर्न से भिन्न होती है। यह फंड इसलिए जोखिम भरा है क्योंकि यह छोटी अवधि के भीतर नकारात्मक और सकारात्मक रिटर्न के बीच व्यापक रूप से उतार-चढ़ाव करता है।

याद रखें, क्योंकि अस्थिरता सुरक्षा को प्रभावित करने वाले जोखिम का केवल एक संकेतक है, फंड के स्थिर पिछले प्रदर्शन भविष्य की स्थिरता की गारंटी नहीं है। चूंकि अप्रत्याशित बाजार के कारक अस्थिरता को प्रभावित कर सकते हैं, इस वर्ष एक मानक विचलन या शून्य के बराबर वाला एक फंड अगले वर्ष अलग तरह से व्यवहार कर सकता है।

यह निर्धारित करने के लिए कि एक फंड अपनी अस्थिरता के लिए प्राप्त रिटर्न को कितनी अच्छी तरह से अधिकतम कर रहा है, आप फंड की तुलना एक अन्य निवेश रणनीति और समान रिटर्न के साथ कर सकते हैं। निचले मानक विचलन वाला फंड अधिक इष्टतम होगा क्योंकि यह अधिग्रहित जोखिम की मात्रा के लिए प्राप्त रिटर्न को अधिकतम कर रहा है। निम्नलिखित ग्राफ पर विचार करें:

जूली बैंग द्वारा इमेज © इन्वेस्टोपेडिया 2019

एसएंडपी 500 फंड बी के साथ, निवेशक फंड ए। फंड ए के समान रिटर्न प्राप्त करने के लिए आवश्यकता से अधिक अस्थिरता जोखिम प्राप्त कर रहा होगा, जो निवेशक को अधिकतम जोखिम / वापसी संबंध प्रदान करेगा।

2. बीटा

जबकि मानक विचलन एक समय की अवधि में अपने रिटर्न की असमानता के अनुसार एक फंड की अस्थिरता को निर्धारित करता है, बीटा, एक अन्य उपयोगी सांख्यिकीय उपाय, एक फंड की अस्थिरता (या जोखिम) की तुलना अपने सूचकांक या बेंचमार्क से करता है। एक बीटा के बहुत करीब से एक फंड का मतलब है कि फंड का प्रदर्शन इंडेक्स या बेंचमार्क से निकटता से मेल खाता है। एक से अधिक बीटा समग्र बाजार की तुलना में अधिक अस्थिरता को इंगित करता है, और एक बीटा से कम बेंचमार्क की तुलना में कम अस्थिरता को इंगित करता है।

यदि, उदाहरण के लिए, एक फंड में एसएंडपी 500 के संबंध में 1.05 का बीटा है, तो फंड इंडेक्स की तुलना में 5% अधिक चल रहा है। इसलिए, यदि एसएंडपी 500 15% बढ़ गया, तो फंड 15.75% बढ़ने की उम्मीद करेगा। दूसरी ओर, 2.4 के बीटा के साथ एक फंड को इसके संबंधित सूचकांक से 2.4 गुना अधिक स्थानांतरित करने की उम्मीद होगी। इसलिए यदि S & P 500 10% चला गया, तो फंड के 24% बढ़ने की उम्मीद होगी, और यदि S & P 500 में 10% की गिरावट आई, तो फंड को 24% की हानि होने की उम्मीद होगी।

बाजार में तेजी की उम्मीद कर रहे निवेशक उच्च बेटों को प्रदर्शित करने वाले फंड का चयन कर सकते हैं, जिससे निवेशकों की बाजार में धड़कने की संभावना बढ़ जाती है। यदि कोई निवेशक निकट भविष्य में बाजार में मंदी की उम्मीद करता है, तो एक से कम बिटास वाले फंड एक अच्छा विकल्प हैं क्योंकि उन्हें सूचकांक से कम मूल्य की उम्मीद होगी। उदाहरण के लिए, यदि किसी फंड में ०.५ का बीटा था और एसएंडपी ५०० में ६% की गिरावट आई, तो फंड के केवल ३% की गिरावट की उम्मीद होगी।

फंड की अस्थिरता को प्रभावित करने वाले बाजार जोखिम के अलावा अन्य कारकों के कारण बीटा अपने आप में सीमित है और तिरछा हो सकता है।

3. R- चुकता

यदि किसी म्यूचुअल फंड के बीटा को एक उपयुक्त बेंचमार्क के खिलाफ मापा जाता है, तो फंड का आर-स्क्वेर्ड निवेशकों को दिखाता है। किसी इंडेक्स के लिए फंड के आंदोलनों के सहसंबंध को मापते हुए, आर-स्क्वेर्ड फंड की अस्थिरता और बाजार जोखिम के बीच सहयोग के स्तर का वर्णन करता है, या अधिक विशेष रूप से, जिस फंड के अस्थिरता का कारण दिन के परिणाम है समग्र बाजार द्वारा अनुभव में उतार-चढ़ाव।

R-squared मान 0 और 100 के बीच होते हैं, जहां 0 न्यूनतम सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करता है और 100 पूर्ण सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करता है। यदि किसी फंड के बीटा में R-squared मान 100 के करीब है, तो फंड के बीटा पर भरोसा किया जाना चाहिए। दूसरी ओर, 0 के करीब एक आर-स्क्वेर्ड मान इंगित करता है कि बीटा विशेष रूप से उपयोगी नहीं है, क्योंकि फंड की तुलना अनुचित बेंचमार्क के साथ की जा रही है।

यदि, उदाहरण के लिए, एस एंड पी 500 के खिलाफ एक बॉन्ड फंड का अनुमान लगाया गया था, तो आर-स्क्वेर मूल्य बहुत कम होगा। एक बांड इंडेक्स जैसे कि लेहमैन ब्रदर्स एग्रीगेट बॉन्ड इंडेक्स बॉन्ड फंड के लिए अधिक उपयुक्त बेंचमार्क होगा, इसलिए परिणामस्वरूप आर-स्क्वेर मूल्य अधिक होगा। स्पष्ट रूप से शेयर बाजार में स्पष्ट जोखिम बांड बाजार से जुड़े लोगों की तुलना में अलग हैं। इसलिए, यदि किसी बॉन्ड के लिए बीटा की गणना स्टॉक इंडेक्स का उपयोग करके की जाती है, तो बीटा भरोसेमंद नहीं होगा।

एक अनुचित बेंचमार्क सिर्फ बीटा से अधिक तिरछा होगा। अल्फा की गणना बीटा का उपयोग करके की जाती है, इसलिए यदि किसी फंड का आर-स्क्वेर्ड मूल्य कम है, तो यह भी बुद्धिमान है कि अल्फा के लिए दिए गए आंकड़े पर भरोसा न करें। हम अगले भाग में एक उदाहरण से गुजरेंगे।

4. अल्फा

इस बिंदु तक, हमने सीखा है कि अस्थिरता द्वारा उत्पन्न जोखिम को मापने वाले आंकड़ों की जांच कैसे की जाती है, लेकिन हम बाजार की अस्थिरता के अलावा अन्य कारकों द्वारा उत्पन्न जोखिम को लेने के लिए आपको दिए गए अतिरिक्त रिटर्न को कैसे मापते हैं? अल्फा दर्ज करें, जो मापता है कि इस अतिरिक्त जोखिम में से किसी ने फंड को अपने संबंधित बेंचमार्क को बेहतर बनाने में मदद की। बीटा का उपयोग करते हुए, अल्फा की गणना फंड के प्रदर्शन की तुलना बेंचमार्क के जोखिम-समायोजित रिटर्न से करती है और यह स्थापित करती है कि क्या फंड ने बाजार को मात दी, उसी जोखिम को देखते हुए।

उदाहरण के लिए, यदि किसी फंड का अल्फ़ाज़ एक है, तो इसका मतलब है कि फंड ने बेंचमार्क को 1% बढ़ा दिया है। नकारात्मक अल्फाज इस मायने में बुरे हैं कि वे फंड के अतिरिक्त, फंड-विशिष्ट जोखिम के लिए फंड के निवेशकों के जोखिम को कम करके दर्शाते हैं।

तल - रेखा

इन चार सांख्यिकीय उपायों की यह व्याख्या आपको इष्टतम पोर्टफोलियो सिद्धांत के आधार को लागू करने के लिए उनका उपयोग करने के लिए बुनियादी ज्ञान प्रदान करती है, जो जोखिम को स्थापित करने के लिए अस्थिरता का उपयोग करता है और यह निर्धारित करने के लिए एक दिशानिर्देश प्रदान करता है कि फंड की अस्थिरता का कितना रिटर्न के लिए उच्च क्षमता रखता है। । इन आंकड़ों को समझना मुश्किल हो सकता है, इसलिए यदि आप उनका उपयोग करते हैं, तो यह जानना महत्वपूर्ण है कि उनका क्या मतलब है।

ये गणना केवल एक प्रकार के जोखिम विश्लेषण के भीतर काम करती है। यदि आप म्यूचुअल फंड खरीदने का फैसला कर रहे हैं, तो अस्थिरता के अलावा अन्य कारकों से अवगत होना जरूरी है जो म्यूचुअल फंड द्वारा उत्पन्न जोखिम को प्रभावित और इंगित करते हैं।