Розуміння співвідношення Шарпа
З моменту створення коефіцієнта Шарпа у 1966 р.Вільямом Шарпомвін був одним із найбільш посиланих показників ризику / прибутковості, що застосовуються у фінансах, і більша частина цієї популярності пояснюється простотою. Довіра до коефіцієнта була додатково посилена, коли професор Шарп виграв Нобелівську премію в галузі економічних наук у 1990 році за свою роботу над моделлю ціноутворення на капітал (CAPM).
У цій статті ми розберемо коефіцієнт Шарпа та його компоненти.
Визначено коефіцієнт Шарпа
Більшість фінансистів розуміють, як розрахувати коефіцієнт Шарпа і що він представляє.Коефіцієнт описує, скільки надмірної прибутковості ви отримуєте за додаткову нестабільність, яку ви зазнали за утримання ризикованого активу. Пам’ятайте, вам потрібна компенсація за додатковий ризик, який ви берете за те, що не тримаєте безризиковий актив.
Ми дамо вам краще розуміння того, як працює цей коефіцієнт, починаючи з його формули:
Повернення (rx)
Вимірювані прибутки можуть мати будь-яку частоту (наприклад, щодня, щотижня, щомісяця або щорічно), якщо вони зазвичай розподіляються. У цьому полягає основна слабкість коефіцієнта: не всі доходи від активів розподіляються зазвичай.
К уртоз жирні хвости та вищі піки – або перекоси можуть бути проблематичними для цього коефіцієнта, оскільки стандартне відхилення не є таким ефективним, коли існують ці проблеми. Іноді використання цієї формули може бути небезпечним, коли повернення зазвичай не розподіляються.
Безризикова норма прибутку (РФ)
Безризикова ставка прибутковості використовується, щоб побачити, якщо ви належним чином компенсовані за додатковий ризик вигаданого з активом. Традиційно безризикова норма прибутковості – це найкоротший урядовий ДКО (тобто ОВДП США). Хоча цей тип цінних паперів має найменшу мінливість, деякі стверджують, що безризиковий захист повинен відповідати тривалості порівнянних інвестицій.
Наприклад, акції – це найдовший доступний актив. Чи не слід їх порівнювати з найтривалішим безризиковим активом, який існує: державними емісійними цінними паперами (IPS)? Використання давно встановленого IPS, безумовно, призведе до іншого значення коефіцієнта, оскільки в умовах нормальної процентної ставки IPS повинен мати вищу реальну дохідність, ніж ОВДП.
Наприклад, індекс інфляції Barclays США, захищений інфляцією за 1-10 років, повернувся на 3,3% за період, що закінчується 30 вересня 2017 року, тоді як індекс S&P 500 за той самий період повернув 7,4%. Деякі стверджують, що інвестори були справедливо компенсовані за ризик вибору акцій замість облігацій. Коефіцієнт Шарпа індексу облігацій 1,16% проти 0,38% для індексу акцій вказував би, що акції є більш ризикованим активом.
Стандартне відхилення (StdDev (x))
Тепер, коли ми розрахували надлишкову віддачу, віднімаючи безризикову норму прибутковості від віддачі ризикованого активу, нам потрібно розділити її на стандартне відхилення вимірюваного ризикового активу. Як вже згадувалося вище, чим більша їх кількість, тим кращою виглядає інвестиція з точки зору ризику / прибутковості.
Як розподіляються прибутки – це ахілесова п’ята коефіцієнта Шарпа.Як фінансові гуру збиваються з місця ” (Fortune, 2005), криві дзвону були прийняті для математичної зручності, а не реалізму.
Однак, якщо стандартне відхилення не дуже велике, важелі впливу можуть не впливати на коефіцієнт. І чисельник (повернення), і знаменник (стандартне відхилення) можуть подвоїтися без проблем. Якщо стандартне відхилення стає занадто високим, ми бачимо проблеми. Наприклад, акції, що мають кредит 10 до 1, можуть легко помітити падіння ціни на 10%, що означатиме 100% падіння початкового капіталу та достроковий виклик маржі.
Співвідношення і ризик Шарпа
Розуміння зв’язку між коефіцієнтом Шарпа та ризиком часто зводиться до вимірювання стандартного відхилення, також відомого як загальний ризик.Квадрат стандартного відхилення – це дисперсія, яку широко використовував нобелівський лауреат Гаррі Марковіц, піонер сучасної теорії портфоліо.
То чому Шарп обрав стандартне відхилення, щоб скоригувати надлишкову віддачу на ризик, і чому нам це все одно?Ми знаємо, що Марковіц розумів дисперсію, міру статистичної дисперсії або вказівку на те, наскільки вона далека від очікуваної величини, як щось небажане для інвесторів. Квадратний корінь дисперсії або стандартне відхилення має ту саму одиничну форму, що і аналізовані ряди даних, і часто вимірює ризик.
Наступний приклад ілюструє, чому інвестори повинні дбати про дисперсію:
Інвестор має на вибір три портфелі, усі з очікуваною прибутковістю 10 відсотків протягом наступних 10 років. Середні показники прибутку в таблиці нижче вказують на заявлене сподівання. Віддача досягаються за горизонт інвестування вказується в річному обчисленні прибутковості, який приймає компаундирования до уваги. Як ілюструє таблиця даних та діаграма, стандартне відхилення віднімає віддачу від очікуваної віддачі. Якщо немає ризику – нульове стандартне відхилення – ваші прибутки будуть рівними очікуваним.
Очікувана середня повернення
Використання співвідношення Шарпа
Коефіцієнт Шарпа – це показник прибутковості, який часто використовується для порівняння результатів діяльності інвестиційних менеджерів шляхом внесення поправки на ризик.
Наприклад, інвестиційний менеджер A приносить прибуток 15%, а інвестиційний менеджер B – 12%. Здається, менеджер А є кращим виконавцем. Однак, якщо менеджер A пішов на більші ризики, ніж менеджер B, можливо, менеджер B має кращу дохідність з коригуванням ризику.
Продовжуючи приклад, скажімо, що безризикова ставка становить 5%, а портфель менеджера А має стандартне відхилення 8%, тоді як портфель менеджера Б має стандартне відхилення 5%. Коефіцієнт Шарпа для менеджера А становив би 1,25, тоді як коефіцієнт менеджера Б становив 1,4, що краще, ніж коефіцієнта менеджера А. На основі цих розрахунків менеджер Б зміг отримати більший прибуток на основі коригування ризику.
Для деякого розуміння співвідношення 1 або краще – це добре, 2 або краще – дуже добре, і 3 або краще – відмінне.
Суть
Ризик та винагорода повинні оцінюватися разом, коли розглядається вибір інвестицій;це фокусна точка, представлена в Сучасній теорії портфоліо. У загальноприйнятому визначенні ризику стандартне відхилення або відхилення віднімає винагороду від інвестора. Таким чином, завжди вибирайте інвестиції разом із ризиком та винагородою. Коефіцієнт Шарпа може допомогти вам визначити вибір інвестицій, який забезпечить найвищу віддачу, враховуючи ризик.