Разбиране на количествения анализ на хедж фондовете

Въпреки че взаимните фондове и хедж фондовете могат да бъдат анализирани с помощта на много сходни показатели и процеси, хедж фондовете изискват допълнително ниво на дълбочина, за да се отговори на нивото на сложността им и на асиметричните им очаквани възвръщаемости. Хеджиращите фондове обикновено са достъпни само за акредитирани инвеститори, тъй като изискват спазване на по-малко разпоредби на SEC в сравнение с другите фондове.

Тази статия ще разгледа някои от критичните показатели, които трябва да разберем при анализа на хедж фондовете, и въпреки че има много други, които трябва да бъдат разгледани, включените тук са добро място да започнете за строг анализ на ефективността на хедж фондовете.

Абсолютно и относително връщане

Подобно на анализа на ефективността на взаимните фондове, хедж фондовете трябва да бъдат оценявани както за абсолютна, така и за относителна ефективност на възвръщаемостта. Поради разнообразието от стратегии за хедж фондове и уникалността на всеки хедж фонд, е необходимо добро разбиране на различните видове възвръщаемост, за да се идентифицират.

Абсолютната възвръщаемост дава на инвеститора идея къде да категоризира фонда в сравнение с по-традиционните видове инвестиции. Наричана още като обща възвръщаемост, абсолютната възвръщаемост измерва печалбата или загубата, преживяна от фонд.

Например хедж фондът с ниска и стабилна възвръщаемост вероятно е по-добър заместител на инвестициите с фиксиран доход, отколкото биха били акциите на нововъзникващите пазари, които могат да бъдат заменени от глобален макрофонд с висока възвръщаемост.

От друга страна, относителната възвръщаемост позволява на инвеститора да определи привлекателността на фонда в сравнение с други инвестиции. Съпоставимите могат да бъдат други хедж фондове, взаимни фондове или дори определени индекси, които инвеститорът се опитва да имитира. Ключът за оценка на относителната възвръщаемост е да се определи ефективността за няколко периоди от време, като например една, три и пет години годишна възвръщаемост. В допълнение, тези възвръщаемост също трябва да се разглеждат по отношение на риска, присъщ на всяка инвестиция.

Най-добрият метод за оценка на относителната ефективност е да се определи списък на връстници, който може да включва разрез на традиционните инвестиционни фондове, индекси на собствения капитал или фиксиран доход и други хедж фондове с подобни стратегии. Добрият фонд трябва да се представя в най-добрите квартири за всеки анализиран период, за да докаже ефективно своята алфа-генерираща способност.

Измерване на риска

Правенето на количествен анализ без да се обмисля рискът е сходно с пресичането на натоварена улица, докато е със завързани очи. Основната финансова теория показва, че големият доход може да бъде генериран само чрез поемане на рискове, така че въпреки че фондът може да показва отлична възвръщаемост, инвеститорът трябва да включи риск в анализа, за да определи ориентирания към риска резултат на фонда и как той се сравнява с други инвестиции.

Има няколко показателя, използвани за измерване на риска:

Стандартно отклонение

Сред предимствата на използването на стандартното отклонение като мярка за риск са лекотата му на изчисляване и простотата на концепцията за нормално разпределение на възвръщаемостта. За съжаление, това е и причината за неговата слабост в описанието на присъщите рискове в хедж фондовете. Повечето хедж фондове нямат симетрична възвръщаемост и стандартният показател за отклонение също може да маскира вероятността за големи загуби, по-висока от очакваната.

Стойност на риск (VaR)

Рискова стойност е показател за риска, който се основава на комбинация от средно и стандартно отклонение. За разлика от стандартното отклонение обаче той не описва риска по отношение на променливостта, а по-скоро като най-високото количество, което е вероятно да бъде загубено с пет процента вероятност. При нормално разпределение той е представен от най-левите пет процента от вероятните резултати. Недостатъкът е, че както сумата, така и вероятността могат да бъдат подценени поради предположението за нормално разпределена възвръщаемост. Тя все още трябва да се оценява при извършване на количествен анализ, но инвеститорът трябва да вземе предвид и допълнителни показатели, когато оценява риска.

асиметрия

Skewness е мярка за асиметрията на възвръщаемостта и анализът на този показател може да хвърли допълнителна светлина върху риска от фонд.

Фигура 1 показва две графики с еднакви средни и стандартни отклонения. Графиката вляво е изкривена положително. Това означава средният> среден> режим . Забележете как дясната опашка е по-дълга и резултатите от лявата са свити нагоре към центъра. Въпреки че тези резултати показват по-голяма вероятност за резултат, който е по-малък от средния, той също така показва вероятността, макар и ниска, за изключително положителен резултат, както е посочено от дългата опашка от дясната страна.

Фигура 1: Положителна склонност и отрицателна изкривяване

Източник: "Анализ на непредвидени ситуации" (2002)

Склонност приблизително нула показва нормално разпределение. Всяка мярка за наклоняване, която е положителна, по-вероятно ще прилича на разпределението вляво, докато отрицателното скатуване наподобява разпределението вдясно. Както можете да видите от графиките, опасността от отрицателно изкривено разпределение е вероятността за много отрицателен резултат, дори ако вероятността е ниска.

ексцес

Куртозата е мярка за комбинираната тежест на опашките на разпределението спрямо останалата част от разпределението.

На фигура 2 разпределението вляво показва отрицателна куртоза, което показва по-ниска вероятност от резултати около средните стойности и по-ниска вероятност за екстремни стойности. Положителната куртоза, разпределението вдясно, показва по-голяма вероятност за резултати в близост до средните, но и по-голяма вероятност за екстремни стойности. В този случай и двете разпределения имат еднакво средно и стандартно отклонение, така че инвеститорът може да започне да добива представа за важността на анализа на допълнителните рискови показатели извън стандартното отклонение и VAR.

Фигура 2: Негативни куртоза и положителна куртоза

Източник: "Анализ на непредвидени ситуации" (2002)

Шарп съотношение

Една от най-популярните мерки за коригиране на риска от възвръщаемост, използвана от хедж фондовете, е коефициентът на Шарп. Коефициентът на Шарп показва сумата на допълнителната възвръщаемост, получена за всяко поето ниво на риск. Коефициентът на Шарп, по-голям от 1, е добър, докато съотношенията под 1 могат да се преценят въз основа на използвания клас активи или инвестиционна стратегия. Във всеки случай входните данни за изчисляването на коефициента на Шарп са средно, стандартно отклонение и безрисков процент, така че коефициентите на Шарп могат да бъдат по-привлекателни в периоди на ниски лихвени проценти и по-малко привлекателни по време на периоди на по-високи лихвени проценти.

Измерване на ефективността със съотношения за сравнение

За точно измерване на ефективността на фонда е необходимо да има точка за сравнение, спрямо която да се оценява възвръщаемостта. Тези точки за сравнение са известни като еталони.

Има няколко мерки, които могат да бъдат приложени за измерване на ефективността по отношение на еталон. Това са три често срещани:

Beta

Бета се нарича систематичен риск и е мярка за възвръщаемостта на фонда спрямо възвръщаемостта на индекса. Пазарът или индексът, който се сравнява, се назначава бета от 1. Фондът с бета-версия 1, 5, следователно, има тенденция да има възвръщаемост от 1, 5% за всяко 1-процентно движение на пазара / индекса. Фондът с бета-стойност от 0, 5, от друга страна, ще има 0, 5 процента възвръщаемост за всеки 1% доходност на пазара.

Бета е отлична мярка за определяне на колко експозиция на собствения капитал - към определен клас активи - фонд има и позволява на инвеститора да определи дали и / или колко голямо разпределение за фонд е оправдано. Бета-версията може да бъде измерена спрямо всеки индекс за сравнение, включително индексите на собствен капитал, фиксиран доход или хедж фонд, за да се разкрие чувствителността на фонда към движенията в конкретния индекс. Повечето хедж фондове изчисляват бета спрямо индекса S&P 500, тъй като те продават възвръщаемостта си въз основа на тяхната относителна нечувствителност / корелация към по-широкия пазар на акции.

корелация

Корелацията е много подобна на бета по това, че измерва относителните промени в възвръщаемостта. Въпреки това, за разлика от бета версията, която предполага, че пазарът управлява до известна степен представянето на фонд, корелацията измерва доколко може да бъде възвръщаемостта на два фонда. Диверсификацията например се основава на факта, че различните класове активи и инвестиционните стратегии реагират различно на систематичните фактори.

Корелацията се измерва по скалата от -1 до +1, където -1 означава перфектна отрицателна корелация, нулата показва никаква видима корелация, а +1 показва перфектна положителна корелация. Перфектна отрицателна корелация може да бъде постигната чрез сравняване на възвръщаемостта на дълга позиция S&P 500 с къса S&P 500 позиция. Очевидно е, че при всяко увеличение на процента в едната позиция ще има понижение на процента в другата.

Най-доброто използване на корелацията е да се сравни съотношението на всеки фонд в портфейл с всеки от другите фондове в този портфейл. Колкото по-ниска е корелацията между тези фондове един към друг, толкова по-вероятно е портфейлът да бъде добре диверсифициран. Инвеститорът обаче трябва да внимава за твърде много диверсификация, тъй като възвръщаемостта може да бъде драстично намалена.

алфа

Много инвеститори приемат, че алфа е разликата между възвръщаемостта на фонда и възвръщаемостта на базата, но алфа всъщност отчита разликата във възвръщаемостта спрямо размера на поетия риск. С други думи, ако възвръщаемостта е с 25 процента по-добра от еталонната стойност, но поетият риск е с 40 процента по-голям от показателя, алфата всъщност ще бъде отрицателна.

Тъй като това твърдят повечето мениджъри на хедж фондове, които добавят към възвръщаемостта, важно е да разберете как да го анализирате.

Алфата се изчислява с помощта на модела CAPM:

ERi = Rf + βi × (ERm − Rf), където: ERi = Очаквана възвръщаемост на инвестициятаRf = Безрискова ставкаβi = Бета на инвестициятаERm = Очаквана възвръщаемост на пазара \ започнете {приведено в съответствие> & \ текст {ER} _i = \ текст {R} _f + \ beta_i \ пъти (\ текст {ER} _m - \ текст {R} _f) \\ & \ textbf {където:} \\ & \ текст {ER} _i = \ текст {Очаквано връщане на инвестицията} \\ & \ текст {R} _f = \ текст {безрискова ставка} \\ & \ beta_i = \ текст {Бета на инвестицията} \\ & \ текст {ER} _m = \ текст {Очаквано възвръщаемост на пазара} \\ \ край {подравнен} ERi = Rf + βi × (ERm -Rf), където: ERi = Очаквана възвръщаемост на инвестициятаRf = Безрискова ставкаβi = Бета на InvestmentERm = Очаквана възвръщаемост на пазара

За да изчисли дали ръководителят на хедж фонда е добавил алфа въз основа на поетия риск, инвеститорът може просто да замести бета на хедж фонда в горното уравнение, което би довело до очаквана възвръщаемост на резултатите от хедж фонда. Ако реалната възвръщаемост надвишава очакваната възвръщаемост, тогава мениджърът на хедж фонда добавя алфа въз основа на поетия риск. Ако действителната възвръщаемост е по-ниска от очакваната възвръщаемост, тогава мениджърът на хедж фондовете не добавя алфа въз основа на поетия риск, въпреки че действителната възвръщаемост може да е по-висока от съответната база. Инвеститорите трябва да искат мениджъри на хедж фондове, които добавят алфа към възвръщаемостта с риска, който поемат, и които не генерират възвръщаемост, просто като поемат допълнителен риск.

Долния ред

Извършването на количествен анализ на хедж фондовете може да отнеме много време и да предизвика предизвикателство. Тази статия обаче предоставя кратко описание на допълнителни показатели, които добавят ценна информация към анализа. Съществуват и различни други показатели, които могат да се използват и дори обсъжданите в тази статия могат да бъдат по-подходящи за някои хедж фондове и по-малко уместни за други.

Инвеститорът трябва да може да разбере повече от рисковете, присъщи на определен фонд, като положи усилия да извърши няколко допълнителни изчисления, много от които автоматично се изчисляват от аналитичен софтуер, включително системи от доставчици като Morningstar, PerTrac и Zephyr.