많은 웹 사이트가 뮤추얼 펀드에 대해 다양한 변동성 조치를 무료로 제공합니다. 그러나 수치가 의미하는 것뿐만 아니라 분석 방법도 알기가 어려울 수 있습니다. 게다가,이 수치들 사이의 관계가 항상 명확하지는 않습니다. 가장 일반적인 4 가지 변동성 측정치와 현대 포트폴리오 이론을 기반으로하는 위험 분석 유형에 이들이 어떻게 적용되는지 알아 보려면 계속 읽으십시오. (현대 포트폴리오 이론에 대한 자세한 내용은 현대 포트폴리오 이론 : 왜 아직도 힙합인가 .)

- 재무 개념

최적 포트폴리오 이론 및 뮤추얼 펀드 포트폴리오 수익률과 위험 간의 관계에 대한 한 가지 조사는 효율적인 프론티어, 현대 포트폴리오의 일부인 곡선입니다 이론. 곡선은 표준 편차로 표시되는 변동성으로 표시된 수익과 위험을 플로팅하는 그래프로부터 형성됩니다. 현대 포트폴리오 이론에 따르면, 곡선 위에 놓여있는 자금은 변동성의 양을 감안할 때 가능한 최대 수익률을 산출합니다.

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표준 편차가 커지면 반환도 증가합니다. 위의 차트에서 포트폴리오의 예상 수익률이 일정 수준에 도달하면 투자자는 소폭의 수익률 상승을 위해 막대한 변동성을 가져야합니다. 투자자가 소액의 수익을 내기 위해 많은 양의 불안정을 감수하고 있기 때문에 분명히 곡선 아래에있는 위험 / 수익 관계가있는 포트폴리오는 최적이 아닙니다. 제안 된 펀드가 취득한 변동성에 대해 최적의 수익을 내는지 확인하려면 투자자가 펀드의 표준 편차를 분석해야합니다.

현대 포트폴리오 이론과 변동성은 투자자가 위험을 결정하고 분석하는 데 사용하는 유일한 수단이 아니라는 것을 유의하십시오. 이는 시장의 여러 가지 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 모든 투자자가 위험 기회를 동일하게 평가하는 것은 아닙니다. 위험 관용 및 투자 전략과 같은 사항은 투자자가 자신의 위험 노출을 보는 방식에 영향을 미칩니다. (다양한 위험 원천에 대한 더 자세한 정보는

위험 및 다양 화

지침서를 참조하십시오.)

1. 표준 편차 많은 통계적 방법과 마찬가지로 표준 편차에 대한 계산은 위협적 일 수 있지만 사용법을 알고있는 사람들에게 숫자가 매우 유용하기 때문에 표준 편차를 제공하는 많은 무료 뮤추얼 펀드 심사 서비스가 있습니다 의 자금. 표준 편차는 근본적으로 펀드의 변동성을보고합니다. 이는 단기간에 수익률이 급격히 상승하거나 하락하는 경향을 나타냅니다. 변동성이있는 보안은 성능이 언제든지 어느 방향으로나 빠르게 바뀔 수 있으므로 위험도가 더 높습니다.펀드의 표준 편차는 펀드가 일정 기간 동안 평균 수익률과 관련하여 변동하는 정도를 측정함으로써이 위험을 측정합니다. 예를 들어, 3 %의 4 년 수익률을 일관되게 유지하는 펀드는 평균 또는 평균 3 %를 갖습니다. 특정 연도의 펀드 수익률이 4 년 평균 인 3 %와 다르지 않기 때문에이 펀드의 표준 편차는 0이됩니다. 반면, 지난 4 년 동안 -5 %, 17 %, 2 %, 30 %를 반환 한 펀드는 11 %의 평균 수익률을 보였습니다. 또한 펀드의 수익률은 평균 수익률과 다르기 때문에 펀드는 높은 표준 편차를 보일 것입니다. 따라서이 펀드는 단기간 내에 음수와 양수 수익간에 크게 변동하기 때문에 위험합니다.

변동성은 증권에 영향을 미치는 위험의 한 가지 지표 일 뿐이 기 때문에 안정적인 과거 펀드 성과가 반드시 미래의 안정성을 보장하지는 않는다는 점을 기억하십시오. 예기치 않은 시장 요인이 변동성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 금년에 표준 편차가 0에 가깝거나 같은 펀드는 다음 해에 다르게 행동 할 수 있습니다.
펀드가 변동성에 대한 수익을 극대화하는 방법을 결정하려면 유사한 투자 전략과 유사한 수익률로 펀드를 다른 펀드와 비교할 수 있습니다. 낮은 표준 편차를 가진 펀드는 획득 한 리스크 금액에 대해받는 수익을 극대화하기 때문에 최적 일 것입니다. 다음 그래프를 고려하십시오 :

S & P 500 펀드 B의 경우 투자자는 펀드 A와 동일한 수익률을 달성하는 데 필요한 것보다 더 큰 변동성 위험을 인수하게됩니다. 펀드 A는 투자자에게 최적의 위험 / 수익률 관계를 제공합니다 . (변동성에 대한 자세한 내용은

휘발성의 용도와 한계

를 읽으십시오.)

2. 베타

표준 편차는 일정 기간 동안 수익의 불균형에 따라 펀드의 변동성을 결정하지만, 다른 유용한 통계 방법 인 베타는 펀드의 변동성 (또는 위험)을 지수와 비교하여 결정합니다 또는 벤치 마크. 베타가 1에 가까운 펀드는 펀드의 실적이 지수 또는 벤치 마크와 매우 일치 함을 의미합니다. 1보다 큰 베타는 전체 시장보다 더 큰 변동성을 나타내며 1보다 작은 베타는 벤치 마크보다 변동성이 적음을 나타냅니다. 예를 들어 S & P 500과 관련하여 펀드의 베타가 1. 05 인 경우, 펀드는 지수보다 5 % 더 움직입니다. 따라서 S & P 500 지수가 15 % 상승하면 펀드는 15.75 % 증가 할 것으로 예상된다. 반면에 베타 2의 베타 펀드는 해당 지수보다 2.4 배 더 많이 움직일 것으로 예상됩니다. 따라서 S & P500 지수가 10 % 상승하면 S & P500 지수가 10 % 하락하면 24 %, S & P500 지수가 24 % 하락할 것으로 예상된다. 시장이 강세가 될 것으로 기대하는 투자자는 베타가 높은 펀드를 선택할 수있어 투자자가 시장을 치는 기회가 증가합니다. 투자자가 가까운 장래에 시장이 약세를 기대한다면 베타가 1보다 적은 펀드는 인덱스보다 가치가 떨어질 것으로 예상되기 때문에 좋은 선택입니다.예를 들어, 펀드의 베타가 0.5이고 S & P 500이 6 % 하락한 경우 펀드는 3 % 만 감소 할 것으로 예상됩니다.

베타 자체가 제한되어 있고 펀드의 변동성에 영향을 미치는 시장 위험 이외의 요인으로 인해 왜곡 될 수 있다는 사실을 알고 있어야합니다. (
베타를 통한 다양성 구축

의 베타에 대해 자세히 알아보십시오.)

3. R-Squared

펀드의 R 제곱은 뮤추얼 펀드의 베타가 적절한 벤치 마크와 비교하여 측정되는 경우 투자자에게 조언합니다. R- 제곱은 펀드의 변동과 인덱스의 상관 관계를 측정하여 펀드의 변동성과 시장 위험 간의 연관성 수준을 나타내며, 구체적으로는 펀드의 변동성이 일상의 결과 인 정도를 나타냅니다 전반적인 시장에서 경험하는 변동. R 제곱 값은 0과 100 사이의 범위이며, 0은 최소 상관을 나타내고 100은 전체 상관을 나타냅니다. 펀드의 베타가 100에 가까운 R- 제곱 값을 갖는다면 펀드의 베타를 신뢰할 수 있어야합니다. 반면에 R- 제곱 값이 0에 가까울수록 펀드가 부적절한 벤치 마크와 비교되어 베타가 특히 유용하지 않다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, 채권 기금이 S & P 500에 대해 판단된다면, R- 제곱 값은 매우 낮을 것입니다. Lehman Brothers Aggregate Bond Index와 같은 채권 지수는 채권 기금에 대한 훨씬 더 적절한 벤치 마크가 될 것이므로 결과적인 R 제곱 값은 더 높아질 것입니다. 분명히 주식 시장에서 명백한 위험은 채권 시장과 관련된 위험성과 다릅니다. 따라서 주식 지수를 사용하여 채권에 대한 베타를 계산하면 베타가 신뢰할 수 없습니다. 부적절한 벤치 마크는 베타 이상의 것보다 더 비뚤어 질 것입니다. 알파는 베타를 사용하여 계산되므로 기금의 R 제곱 값이 낮 으면 알파에 주어진 수치를 신뢰하지 않는 것이 좋습니다. 다음 섹션에서 예제를 살펴 보겠습니다. 4. Alpha

지금까지 변동성으로 인한 위험을 측정하는 수치를 검토하는 방법을 배웠지 만 시장 변동성 이외의 요인으로 인한 위험을 감수하면서 보상되는 추가 수익은 어떻게 측정합니까? 이 여분의 리스크 중 하나라도 펀드가 해당 벤치 마크를 능가하는 데 도움이되는 경우 얼마를 측정하는 알파를 입력하십시오. 베타를 사용하면 알파의 계산이 펀드의 성과를 벤치 마크의 리스크 조정 수익률과 비교하여 동일한 리스크를 감안할 때 펀드의 수익률이 시장 수익률을 능가하면 확립합니다.
예를 들어, 펀드의 알파가 하나 인 경우 펀드가 벤치 마크보다 1 % 초과하는 것을 나타냅니다. 부정적인 알파는 펀드 투자자가 수행 한 추가, 펀드 특정 리스크에 대해 펀드가 underperform했다는 점에서 좋지 않습니다.

4 가지 지표 모두 사용하기

Morningstar의 Franklin Small Cap Value C 펀드를 생각해보십시오. com은 주식형 펀드의 표준 지수와 "최적"지수를 제공합니다. 2003 년 6 월 30 일 현재, S & P 500 펀드와 비교했을 때 프랭클린 펀드는 20의 알파를가집니다.82 였고 Russell Midcap Value 지수와 비교했을 때 1.35의 알파를 가졌습니다. 어떤 알파가 더 정확합니까? 알파의 정확도는 베타 정확도에 따라 달라 지므로 R 제곱이 높을수록 좋습니다. S & P 500 지수와의 비교를위한 R 제곱 값은 56이며 Russell 지수와의 비교를 위해 R 제곱 값은 84입니다. 따라서 1.35의 알파 값이 가장 정확합니다. 프랭클린 펀드가 추가로 부담해야하는 위험은 평균적으로 그 카테고리의 다른 펀드보다 1.35 % 높은 성과를 냈습니다.

결론

이 4 가지 통계 방법에 대한 설명은 변동성을 사용하여 위험을 설정하는 최적 포트폴리오 이론의 전제를 적용하기위한 기본 지식을 제공하고 펀드의 변동성은 수익률이 높습니다. 알고 계시 겠지만이 수치는 이해하기 어렵고 복잡 할 수 있습니다. 그러나 사용하는 경우 그 의미를 아는 것이 중요합니다. 이러한 계산은 한 가지 위험 분석 유형 내에서만 작동한다는 점을 명심하십시오. 뮤추얼 펀드를 구입할 때 뮤추얼 펀드의 위험에 영향을 미치는 변동성 이외의 요인을 알고 있어야합니다. (
뮤추얼 펀드 위험을 측정하는 5 가지 방법
에서 위험 및 변동성에 대해 자세히 알아보십시오.)