क्या है Information Ratio Calculator?
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सूचना अनुपात (आईआर) एक जोखिम-समायोजित प्रदर्शन मीट्रिक है जो उस अतिरिक्त रिटर्न (जिसे ट्रैकिंग त्रुटि कहा जाता है) की स्थिरता के सापेक्ष एक बेंचमार्क (जिसे सक्रिय रिटर्न या अल्फा कहा जाता है) के ऊपर पोर्टफोलियो के अतिरिक्त रिटर्न को मापता है। इसे विलियम शार्प (1994) द्वारा लोकप्रिय बनाया गया था और इसे व्यापक रूप से सक्रिय पोर्टफोलियो प्रबंधकों के कौशल के मूल्यांकन के लिए सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक माना जाता है, क्योंकि यह एक साथ बेहतर प्रदर्शन की परिमाण और स्थिरता दोनों को पुरस्कृत करता है। अंश - सक्रिय रिटर्न - माप अवधि के दौरान बेंचमार्क रिटर्न को घटाकर केवल पोर्टफोलियो रिटर्न है। विभाजक - ट्रैकिंग त्रुटि - रोलिंग अवधि में सक्रिय रिटर्न का वार्षिक मानक विचलन है, जो मापता है कि प्रबंधक कितनी लगातार अतिरिक्त रिटर्न देता है। एक प्रबंधक जो कुछ महीनों में बेंचमार्क को 2% से पीछे छोड़ देता है और दूसरों में 2% से कम प्रदर्शन करता है, उसकी ट्रैकिंग त्रुटि अधिक होती है और उस प्रबंधक की तुलना में कम सूचना अनुपात होता है जो संभावित रूप से कम औसत बेहतर प्रदर्शन के बावजूद, हर महीने लगातार 1% से पीछे रहता है। निरंतरता पर यह जोर ही सूचना अनुपात को इतना शक्तिशाली बनाता है। एक निवेशक को एक ऐसे प्रबंधक की आवश्यकता होती है जो समय के साथ विश्वसनीय रूप से अल्फा उत्पन्न कर सके, न कि वह जो कभी-कभार साहसिक कॉल करता है जो कभी-कभी भारी भुगतान करता है और कभी-कभी शानदार रूप से विफल हो जाता है। सूचना अनुपात असंगतता को दंडित करता है जैसे शार्प अनुपात कुल अस्थिरता को दंडित करता है, लेकिन सक्रिय प्रबंधन संदर्भ में जहां बेंचमार्क रिटर्न एक निष्क्रिय निवेशक के लिए उपलब्ध 'मुफ़्त' रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है। सक्रिय प्रबंधन का मौलिक कानून, ग्रिनोल्ड (1989) द्वारा विकसित और ग्रिनोल्ड और काह्न (2000) द्वारा विस्तारित, सूचना अनुपात को दो घटकों में सैद्धांतिक अपघटन प्रदान करता है: सूचना गुणांक (आईसी, पूर्वानुमान और परिणामों के बीच संबंध) और चौड़ाई (बीआर, प्रति वर्ष स्वतंत्र निवेश निर्णयों की संख्या)। सूत्र आईआर ≈ आईसी × √बीआर सुंदर ढंग से दिखाता है कि सक्रिय प्रबंधक या तो कुछ दांवों पर अत्यधिक सटीक होकर या यादृच्छिक से थोड़ा बेहतर दांव लगाकर उच्च सूचना अनुपात प्राप्त कर सकते हैं - रणनीति डिजाइन के लिए एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि। 0.5 से ऊपर का सूचना अनुपात आमतौर पर अच्छा माना जाता है, 1.0 से ऊपर बहुत अच्छा है, और 1.5 से ऊपर निरंतर बहु-वर्षीय अवधि के लिए असाधारण है।
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सूत्र
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आईआर = (आर_पी - आर_बी) / टीई = सक्रिय रिटर्न / ट्रैकिंग त्रुटिचर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| IR | सूचना अनुपात | dimensionless | ट्रैकिंग त्रुटि की प्रति यूनिट सक्रिय रिटर्न; उच्च मान अधिक सुसंगत और महत्वपूर्ण बेहतर प्रदर्शन का संकेत देते हैं। |
| R_p | पोर्टफोलियो रिटर्न | % per period | माप अवधि के दौरान सक्रिय पोर्टफोलियो का कुल रिटर्न। |
| R_b | बेंचमार्क रिटर्न | % per period | उसी अवधि में बेंचमार्क इंडेक्स (जैसे, एसएंडपी 500) का कुल रिटर्न। |
| α | सक्रिय रिटर्न (अल्फा) | % per period | बेंचमार्क से ऊपर पोर्टफोलियो का अतिरिक्त रिटर्न: α = R_p − R_b. |
| TE | ट्रैकिंग त्रुटि | % per year (annualized) | आवधिक सक्रिय रिटर्न का वार्षिक मानक विचलन (R_p,t - R_b,t); बेहतर प्रदर्शन की निरंतरता को मापता है। |
| IC | सूचना गुणांक | dimensionless (−1 to +1) | मौलिक कानून में, प्रबंधक के रिटर्न पूर्वानुमान और वास्तविक रिटर्न के बीच क्रॉस-अनुभागीय सहसंबंध; उपाय सटीकता का पूर्वानुमान लगाते हैं। |
कैसे Information Ratio Calculator
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- 1मूल्यांकन अवधि के दौरान पोर्टफोलियो और बेंचमार्क की आवधिक रिटर्न श्रृंखला एकत्र करें - सांख्यिकीय विश्वसनीयता के लिए आमतौर पर 3-5 वर्षों में मासिक रिटर्न।
- 2प्रत्येक अवधि के लिए सक्रिय रिटर्न की गणना करें: AR_t = R_p,t - R_b,t। यह प्रत्येक अवधि में बेंचमार्क के सापेक्ष प्रबंधक के प्रदर्शन को दर्शाता है।
- 3सभी अवधियों में औसत सक्रिय रिटर्न की गणना करें: AR̄ = (1/n) × Σ AR_t। यह प्रबंधक द्वारा उत्पन्न औसत अल्फ़ा है.
- 4ट्रैकिंग त्रुटि की गणना करें: TE = {AR_t} × √(वार्षिकीकरण कारक) का मानक विचलन। मासिक डेटा के लिए, √12 से गुणा करें; दैनिक डेटा के लिए, √252 से गुणा करें।
- 5औसत सक्रिय रिटर्न को ट्रैकिंग त्रुटि से विभाजित करें: आईआर = एआर̄ / टीई। अंश और हर दोनों एक ही वार्षिक आधार पर होने चाहिए।
- 6सांख्यिकीय महत्व का आकलन करें: सामान्य नियम यह है कि सूचना अनुपात को शून्य से सांख्यिकीय रूप से अलग करने के लिए कम से कम n = (IR / target_precision)² अवधि की आवश्यकता होती है। 0.5 के आईआर को 95% स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होने के लिए लगभग 16 वर्षों के मासिक डेटा की आवश्यकता होती है - जो सक्रिय कौशल साबित करने की कठिनाई को उजागर करता है।
- 7सहकर्मी प्रबंधकों और मौलिक कानून की भविष्यवाणी के विरुद्ध आईआर की तुलना करें: आईआर ≈ आईसी × √ चौड़ाई। प्रति वर्ष 100 स्वतंत्र निर्णय लेने वाले 0.05 आईसी वाले प्रबंधक को आईआर ≈ 0.05 × √100 = 0.50 प्राप्त करने की भविष्यवाणी की गई है।
हल किए गए उदाहरण
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0.5 सीमा से ऊपर - वास्तविक सक्रिय प्रबंधन कौशल को इंगित करता है।
एक लार्ज-कैप सक्रिय फंड 4.0% की ट्रैकिंग त्रुटि (मध्यम सक्रिय स्थिति का संकेत) के साथ अपने बेंचमार्क को सालाना 3.5% के औसत से पीछे छोड़ देता है। 0.875 का सूचना अनुपात 'अच्छी' श्रेणी (0.5 से ऊपर, 1.0 से नीचे) में आता है और सुझाव देता है कि प्रबंधक सुसंगत, सार्थक अल्फा उत्पन्न कर रहा है। संदर्भ के लिए, केवल 20-30% सक्रिय लार्ज-कैप इक्विटी प्रबंधक 5 साल की अवधि में 0.5 से ऊपर आईआर बनाए रखते हैं, जिससे यह सक्रिय प्रबंधन शुल्क के लायक वास्तव में कुशल प्रबंधक बन जाता है।
उच्च औसत अल्फ़ा के बावजूद, उच्च ट्रैकिंग त्रुटि आईआर को सीमित करती है - असंगतता को दंडित किया जाता है।
यह प्रबंधक प्रभावशाली 5% औसत वार्षिक अल्फा प्रदान करता है, लेकिन 9.5% की ट्रैकिंग त्रुटि के साथ, रिटर्न अत्यधिक असंगत है - कुछ वर्ष बेंचमार्क से बहुत ऊपर, अन्य काफी नीचे। 43% अधिक औसत अल्फा के बावजूद 0.53 का सूचना अनुपात पहले उदाहरण से थोड़ा ही बेहतर है। व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि इस प्रबंधक के निवेशकों को किसी भी अवधि में परिणाम की काफी अधिक अस्थिरता का सामना करना पड़ता है, जिससे उनके लिए अंडरपरफॉर्मेंस चरणों के माध्यम से आत्मसमर्पण किए बिना इसे बनाए रखना कठिन हो जाता है - ठीक वही जो सूचना अनुपात को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
उच्च चौड़ाई वाली मात्रात्मक रणनीतियाँ कई छोटे सुसंगत दांवों के माध्यम से बहुत उच्च आईआर प्राप्त कर सकती हैं।
कई छोटे सक्रिय दांव लगाने वाला एक व्यवस्थित मात्रात्मक फंड केवल 0.12% की मासिक ट्रैकिंग त्रुटि के साथ 0.10% का मासिक सक्रिय रिटर्न प्राप्त करता है। वार्षिक आधार पर: सक्रिय रिटर्न = 0.10% × 12 = 1.2%; ट्रैकिंग त्रुटि = 0.12% × √12 = 0.416%। वार्षिक आईआर = 1.2% / 0.416% = 2.88 - असाधारण। यह कार्रवाई में मौलिक कानून को प्रदर्शित करता है: मामूली आईसी के साथ कई स्वतंत्र, थोड़ा-से-यादृच्छिक से बेहतर दांव (उच्च चौड़ाई) बहुत उच्च सूचना अनुपात उत्पन्न करते हैं, जो व्यवस्थित मात्रात्मक निवेश के लिए सैद्धांतिक आधार है।
नकारात्मक आईआर - फीस के बाद लगातार खराब प्रदर्शन; इंडेक्स फंड में निवेशक बेहतर स्थिति में हैं।
एक सक्रिय बांड फंड जो शुल्क लेता है वह 2.5% की ट्रैकिंग त्रुटि के साथ प्रति वर्ष अपने बेंचमार्क से 0.8% कम प्रदर्शन करता है। -0.32 का सूचना अनुपात नकारात्मक है, जो दर्शाता है कि प्रबंधक निष्क्रिय बेंचमार्क निवेश के सापेक्ष जोखिम-समायोजित आधार पर मूल्य को नष्ट कर रहा है। यह अकादमिक शोध में प्रलेखित सामान्य स्थिति है: अधिकांश सक्रिय प्रबंधक फीस के बाद अपने बेंचमार्क से कम प्रदर्शन करते हैं, विशेष रूप से अमेरिकी निवेश-ग्रेड बांड जैसे कुशल बाजारों में जहां सूचना अनुपात वितरण शून्य से थोड़ा नीचे केंद्रित होता है।
वास्तविक अनुप्रयोग
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वित्त और निवेश में पेशेवर गणनाओं को सत्यापित करने, अंकगणितीय त्रुटियों को कम करने और सुसंगत परिणाम उत्पन्न करने के लिए अपने मानक विश्लेषणात्मक वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में सूचना अनुपात का उपयोग करते हैं जिन्हें अनुपालन उद्देश्यों के लिए सहकर्मियों, ग्राहकों या नियामक निकायों के साथ दस्तावेज़ीकृत, लेखापरीक्षित और साझा किया जा सकता है।
विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और प्रशिक्षक पाठ्यक्रम सामग्री, होमवर्क असाइनमेंट और परीक्षा तैयारी संसाधनों में सूचना अनुपात को शामिल करते हैं, जिससे छात्रों को मैन्युअल गणना की जांच करने, इनपुट-आउटपुट संबंधों के बारे में अंतर्ज्ञान बनाने और अंकगणित के बजाय वैचारिक समझ पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
सलाहकार और सलाहकार ग्राहक बैठकों के दौरान अलग-अलग परिदृश्यों को त्वरित रूप से मॉडल करने के लिए सूचना अनुपात का उपयोग करते हैं, जिससे वास्तविक समय में क्या-क्या प्रश्नों की खोज की जा सकती है, जिन्हें अन्यथा विस्तृत स्प्रेडशीट-आधारित विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए कार्यालय में लौटने की आवश्यकता होती है।
व्यक्तिगत उपयोगकर्ता व्यक्तिगत नियोजन निर्णयों के लिए सूचना अनुपात पर भरोसा करते हैं - विकल्पों की तुलना करना, सेवा प्रदाताओं से प्राप्त उद्धरणों की पुष्टि करना, तीसरे पक्ष की गणना की जांच करना, और विश्वास पैदा करना कि एक महत्वपूर्ण निर्णय के पीछे की संख्याओं की सही और लगातार गणना की गई है।
विशेष मामले
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व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। सूचना अनुपात कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। सूचना अनुपात कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। सूचना अनुपात कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
सूचना अनुपात बेंचमार्क: सक्रिय इक्विटी प्रबंधक (मॉर्निंगस्टार/उद्योग अनुसंधान)
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| प्रबंधक श्रेणी | माध्य आईआर (5-वर्ष) | शीर्ष-चतुर्थक आईआर | आईआर के साथ % > 0.5 |
|---|---|---|---|
| यू.एस. लार्ज-कैप सक्रिय इक्विटी | −0.15 से 0.05 | 0.4 – 0.7 | ~15-20% |
| यू.एस. स्मॉल-कैप सक्रिय इक्विटी | 0.00 से 0.20 | 0.5 – 0.9 | ~25-30% |
| उभरते बाजार सक्रिय इक्विटी | 0.10 से 0.30 | 0.6 – 1.0 | ~30-35% |
| वैश्विक सक्रिय इक्विटी | −0.05 से 0.15 | 0.4 – 0.8 | ~20-25% |
| सक्रिय निवेश-ग्रेड बांड | −0.20 से 0.00 | 0.3 – 0.6 | ~15-20% |
| मात्रात्मक व्यवस्थित इक्विटी | 0.30 से 0.70 | 0.8 – 1.5 | ~50-65% |
| शीर्ष स्तरीय हेज फंड लंबी/छोटी | 0.50 से 1.20 | 1.5 – 2.5 | ~40-50% |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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एक अच्छा सूचना अनुपात क्या है?
सामान्य नियम के रूप में: 0.0 से नीचे का सूचना अनुपात नकारात्मक है (जोखिम-समायोजित आधार पर खराब प्रदर्शन), 0.0 से 0.5 औसत से खराब है, 0.5 से 1.0 अच्छा है, 1.0 से 2.0 बहुत अच्छा है, और 2.0 से ऊपर असाधारण है। ग्रिनॉल्ड और कहन का सुझाव है कि 0.5 से ऊपर का निरंतर आईआर वास्तविक निवेश कौशल का प्रतिनिधित्व करता है। व्यवहार में, प्रतिस्पर्धी, कुशल बाजारों में लगातार 5+ वर्षों में 1.0 से ऊपर आईआर हासिल करना बेहद मुश्किल है। उच्च चौड़ाई (कई स्वतंत्र दांव) वाली मात्रात्मक रणनीतियों में केंद्रित विवेकाधीन प्रबंधकों की तुलना में उच्च आईआर प्राप्त करने की अधिक संभावना है।
सूचना अनुपात शार्प अनुपात से किस प्रकार भिन्न है?
शार्प रेशियो कुल पोर्टफोलियो अस्थिरता की प्रति यूनिट जोखिम-मुक्त दर से अधिक रिटर्न को मापता है। सूचना अनुपात ट्रैकिंग त्रुटि (सक्रिय रिटर्न अस्थिरता) की प्रति इकाई बेंचमार्क से अधिक रिटर्न को मापता है। मुख्य अंतर संदर्भ बिंदु (जोखिम-मुक्त दर बनाम बेंचमार्क) और जोखिम माप (कुल अस्थिरता बनाम ट्रैकिंग त्रुटि) है। सूचना अनुपात विशेष रूप से एक बेंचमार्क के सापेक्ष सक्रिय प्रबंधन का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि शार्प अनुपात पूर्ण जोखिम-समायोजित प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। एक निष्क्रिय इंडेक्स फंड में शून्य की ट्रैकिंग त्रुटि और एक अपरिभाषित सूचना अनुपात होता है; इसका एक सार्थक शार्प अनुपात है।
ट्रैकिंग त्रुटि क्या है और सामान्य सीमा क्या है?
ट्रैकिंग त्रुटि समय के साथ पोर्टफोलियो के सक्रिय रिटर्न (पोर्टफोलियो रिटर्न माइनस बेंचमार्क रिटर्न) का वार्षिक मानक विचलन है। यह मापता है कि प्रबंधक बेंचमार्क को कितनी बारीकी से या शिथिल रूप से ट्रैक करता है। अपने बेंचमार्क को लक्षित करने वाले इंडेक्स फंड में प्रति वर्ष 0.05%-0.20% के करीब ट्रैकिंग त्रुटि होगी। उन्नत इंडेक्स फंड 0.5%-1.5% का लक्ष्य रख सकते हैं। मध्यम सक्रिय फंड आमतौर पर 2%-5% ट्रैकिंग त्रुटि दिखाते हैं। अत्यधिक सक्रिय या संकेंद्रित फंड में 8%-15%+ ट्रैकिंग त्रुटि हो सकती है। बहुत उच्च ट्रैकिंग त्रुटि वास्तव में सक्रिय, उच्च-विश्वास रणनीतियों के लिए उपयुक्त हो सकती है, लेकिन सकारात्मक सूचना अनुपात बनाए रखने के लिए आनुपातिक रूप से उच्च सक्रिय रिटर्न की आवश्यकता होती है।
सक्रिय प्रबंधन का मौलिक नियम क्या है?
रिचर्ड ग्रिनोल्ड (1989) द्वारा विकसित और ग्रिनोल्ड और काह्न (2000) द्वारा विस्तारित, मौलिक कानून कहता है: आईआर ≈ आईसी × √बीआर, जहां आईसी (सूचना गुणांक) प्रबंधक के रिटर्न पूर्वानुमान और वास्तविक परिणामों के बीच संबंध है, और बीआर (चौड़ाई) प्रति वर्ष किए गए स्वतंत्र निवेश निर्णयों की संख्या है। कानून का तात्पर्य है कि एक प्रबंधक या तो उच्च पूर्वानुमान सटीकता (उच्च आईसी, उदाहरण के लिए, 5-10 उच्च-दृढ़ कॉल करने वाला एक मैक्रो व्यापारी) के माध्यम से या कई स्वतंत्र, यादृच्छिक से थोड़ा बेहतर निर्णय (उच्च बीआर, उदाहरण के लिए, प्रति वर्ष 1,000+ निर्णय लेने वाला एक मात्रात्मक स्टॉक स्क्रीनर) के माध्यम से उच्च आईआर प्राप्त कर सकता है। कानून यह समझने के लिए एक शक्तिशाली रूपरेखा प्रदान करता है कि जोखिम-समायोजित आधार पर व्यवस्थित मात्रा रणनीतियाँ अक्सर विवेकाधीन प्रबंधकों से बेहतर प्रदर्शन क्यों करती हैं।
सूचना अनुपात पर भरोसा करने के लिए कितने समय तक ट्रैक रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है?
सूचना अनुपात का सांख्यिकीय महत्व आश्चर्यजनक रूप से मायावी है। 95% आत्मविश्वास स्तर पर 0.5 के आईआर को शून्य से अलग करने के लिए लगभग (1.645/0.5)² ≈ 11 साल का वार्षिक डेटा, या समकक्ष लगभग 130 महीने की आवश्यकता होती है। 1.0 के आईआर के लिए, लगभग 3 साल का वार्षिक डेटा पर्याप्त है। इसका मतलब यह है कि अधिकांश 3 से 5 साल के ट्रैक रिकॉर्ड, यहां तक कि अच्छे प्रबंधकों के लिए भी, सांख्यिकीय रूप से 95% स्तर पर भाग्य से अलग नहीं किए जा सकते हैं। सक्रिय प्रबंधन कौशल में विश्वास के लिए कई बाजार व्यवस्थाओं में लंबे ट्रैक रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि कई परिष्कृत आवंटनकर्ताओं को बड़े आवंटन करने से पहले 7-10 साल के ट्रैक रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है।
क्या सूचना अनुपात को संतुलित किया जा सकता है?
हाँ - सूचना अनुपात में कई तरीकों से हेरफेर किया जा सकता है। एक प्रबंधक सक्रिय प्रबंधन चलाने का दावा करते हुए बेंचमार्क (क्लोज़ेट इंडेक्सिंग) को अपनाकर ट्रैकिंग त्रुटि को कृत्रिम रूप से कम कर सकता है - यह एक छोटे सकारात्मक अल्फा पर एक उच्च आईआर उत्पन्न करता है, लेकिन निवेशक निकट-निष्क्रिय जोखिम के लिए सक्रिय शुल्क का भुगतान कर रहे हैं। वैकल्पिक रूप से, एक प्रबंधक एक बेंचमार्क का चयन कर सकता है जिसके विरुद्ध उन्हें संरचनात्मक लाभ हो। रिटर्न स्मूथिंग (निजी इक्विटी या इलिक्विड होल्डिंग्स वाले हेज फंड में) आईआर को बढ़ाने वाली स्पष्ट ट्रैकिंग त्रुटि को कम करता है। निवेशकों को यह सुनिश्चित करने के लिए आईआर के साथ ट्रैकिंग त्रुटि परिमाण की जांच करनी चाहिए कि सक्रिय रिटर्न भुगतान की गई फीस और उठाए गए जोखिम के सापेक्ष सार्थक है।
फीस सूचना अनुपात को कैसे प्रभावित करती है?
प्रबंधन शुल्क और प्रदर्शन शुल्क सीधे सूचना अनुपात के सक्रिय रिटर्न अंश को कम करते हैं। 0.8 और 100बीपीएस वार्षिक प्रबंधन शुल्क के प्री-फी आईआर वाले फंड में शुल्क के बाद का आईआर लगभग (सक्रिय रिटर्न - 1.0%) / ट्रैकिंग त्रुटि होगी। यदि शुल्क-पूर्व सक्रिय रिटर्न 5.0% ट्रैकिंग त्रुटि (आईआर = 0.80) के साथ 4.0% था, तो शुल्क-पश्चात सक्रिय रिटर्न 3.0% हो जाता है, और शुल्क-पश्चात आईआर = 3.0% / 5.0% = 0.60 हो जाता है। प्रदर्शन शुल्क, प्रदर्शन शुल्क दर और हाई-वॉटर मार्क क्रॉसिंग की आवृत्ति के अनुपात में आईआर को और कम कर देता है। अधिकांश अध्ययनों से पता चलता है कि सक्रिय प्रबंधकों का शुल्क-पश्चात आईआर वितरण शून्य से थोड़ा नीचे केंद्रित होता है, जिसका अर्थ है कि औसतन, सक्रिय प्रबंधन कुशल बाजारों में शुल्क के बाद मूल्य को नष्ट कर देता है।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !अनुपयुक्त या आसानी से हराए जाने वाले बेंचमार्क का उपयोग करना - यह वास्तविक कौशल को प्रतिबिंबित किए बिना कृत्रिम रूप से सक्रिय रिटर्न और सूचना अनुपात को बढ़ाता है।
- !बहुत कम अवधि में आईआर का मूल्यांकन करना - 3 साल से कम का मासिक डेटा एक सकारात्मक आईआर को यादृच्छिक अवसर से अलग करने के लिए अपर्याप्त है।
- !ट्रैकिंग त्रुटि के स्तर को नजरअंदाज करना - 1% ट्रैकिंग त्रुटि और 1% अल्फा के साथ प्राप्त 1.0 का आईआर, निवेशक अनुभव के संदर्भ में 10% ट्रैकिंग त्रुटि और 10% अल्फा के साथ प्राप्त समान आईआर से मौलिक रूप से भिन्न है।
- !सकल-फीस और नेट-ऑफ-फीस तुलनाओं का उपयोग करने में असफल होना - निवेशक के लिए मूल्य का आकलन करते समय हमेशा नेट-ऑफ-फीस के आधार पर आईआर का मूल्यांकन करें।
- !सूचना अनुपात को बेंचमार्क-स्वतंत्र मानना - बेंचमार्क बदलने से अंश (सक्रिय रिटर्न) और हर (ट्रैकिंग त्रुटि) और इसलिए आईआर दोनों में महत्वपूर्ण परिवर्तन होता है।
विशेष टिप
प्रबंधक चयन के लिए सूचना अनुपात पर भरोसा करने से पहले कम से कम 5 साल (अधिमानतः 7+) मासिक डेटा की आवश्यकता होती है। अच्छे बाज़ारों में लघु ट्रैक रिकॉर्ड प्रभावशाली आईआर उत्पन्न कर सकते हैं जो सांख्यिकीय रूप से भाग्य से अप्रभेद्य हैं। केवल मुख्य संख्या पर ही नहीं, बल्कि विभिन्न बाजार व्यवस्थाओं में अनुपात की स्थिरता पर ध्यान दें।
क्या आप जानते हैं?
रिचर्ड ग्रिनोल्ड ने मूल रूप से 1989 के एक पेपर में सक्रिय प्रबंधन का मौलिक कानून (आईआर ≈ आईसी × √बीआर) तैयार किया था जो सिर्फ 7 पेज लंबा था। यह भ्रामक सरल सूत्र तब से मात्रात्मक परिसंपत्ति प्रबंधन में सबसे उद्धृत और प्रभावशाली विचारों में से एक बन गया है, जो व्यवस्थित निवेश के लिए संपूर्ण सैद्धांतिक आधार को रेखांकित करता है।
संदर्भ
- ›ग्रिनॉल्ड, आर.सी. (1989)। सक्रिय प्रबंधन का मौलिक कानून. पोर्टफोलियो प्रबंधन जर्नल, 15(3), 30-37।
- ›ग्रिनॉल्ड, आर.सी. और कहन, आर.एन. (2000)। सक्रिय पोर्टफोलियो प्रबंधन (दूसरा संस्करण)। मैकग्रा-हिल।
- ›इन्वेस्टोपेडिया: सूचना अनुपात परिभाषा
- ›सीएफए संस्थान: प्रदर्शन मूल्यांकन: सक्रिय रिटर्न और ट्रैकिंग त्रुटि
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