عند التفكير في تقلبات الصندوق ، قد يجد المستثمر صعوبة في تحديد الصندوق الذي سيوفر أفضل مزيج من المخاطر. توفر العديد من مواقع الويب تدابير تقلب مختلفة للصناديق المشتركة مجانًا ؛ ومع ذلك ، قد يكون من الصعب معرفة ليس فقط ما تعنيه الأرقام ولكن أيضًا كيفية تحليلها.
علاوة على ذلك ، فإن العلاقة بين هذه الأرقام ليست واضحة دائمًا. تابع القراءة لتتعرف على أربعة مقاييس تقلب أكثر شيوعًا وكيفية تطبيقها في نوع تحليل المخاطر استنادًا إلى نظرية المحفظة الحديثة.
نظرية محفظة الأمثل وصناديق الاستثمار
إن دراسة الحدود بين عوائد المحفظة والمخاطر هي الحدود الفعالة ، وهو منحنى يعد جزءًا من نظرية المحفظة الحديثة. يتشكل المنحنى من رسم بياني يرسم العائد والمخاطر التي يشير إليها التقلب ، والذي يمثله الانحراف المعياري. وفقًا لنظرية المحفظة الحديثة ، فإن الأموال الملقاة على المنحنى تحقق أقصى عائد ممكن نظرًا لحجم التذبذب.
صورة لجولي بانج © Investopedia 2019
كلما زاد الانحراف المعياري ، زاد العائد. في الرسم البياني أعلاه ، بمجرد وصول العوائد المتوقعة من الحافظة إلى مستوى معين ، يجب على المستثمر تحمل قدر كبير من التقلبات لزيادة طفيفة في العائد. من الواضح أن المحافظ ذات العلاقة بالمخاطرة / العائد الموضوعة أسفل المنحنى ليست مثالية لأن المستثمر يتحمل قدرا كبيرا من عدم الاستقرار مقابل عائد صغير. لتحديد ما إذا كان الصندوق المقترح لديه عائد مثالي لمقدار التقلب الذي تم الحصول عليه ، يحتاج المستثمر إلى إجراء تحليل للانحراف المعياري للصندوق.
نظرية المحفظة الحديثة والتقلب ليسا الوسيلة الوحيدة التي يستخدمها المستثمرون لتحليل المخاطر الناتجة عن العديد من العوامل المختلفة في السوق. وتؤثر أشياء مثل التسامح مع المخاطر واستراتيجية الاستثمار في كيفية نظر المستثمر إلى تعرضه للخطر. فيما يلي أربعة تدابير أخرى.
1. الانحراف المعياري
كما هو الحال مع العديد من المقاييس الإحصائية ، قد يكون حساب الانحراف المعياري مخيفًا ، ولكن نظرًا لأن العدد مفيد للغاية لأولئك الذين يعرفون كيفية استخدامه ، فهناك العديد من خدمات فحص الصناديق المشتركة المجانية التي توفر الانحرافات المعيارية للأموال.
يشير الانحراف المعياري بشكل أساسي إلى تقلبات الصندوق ، مما يشير إلى ميل العائدات إلى الارتفاع أو الانخفاض بشكل كبير في فترة زمنية قصيرة. يعتبر الأمن المتقلب أيضًا مخاطرة أعلى لأن أدائه قد يتغير بسرعة في أي من الاتجاهين في أي لحظة. يقيس الانحراف المعياري لأحد الصناديق هذا الخطر عن طريق قياس الدرجة التي يتقلب فيها الصندوق فيما يتعلق بعائده المتوسط.
الصندوق ذو العائد الثابت لمدة 4 سنوات والذي يبلغ 3٪ ، على سبيل المثال ، سيكون له متوسط ، أو متوسط ، يبلغ 3٪. وعندئذ يكون الانحراف المعياري لهذا الصندوق صفراً لأن عائد الصندوق في أي سنة لا يختلف عن متوسطه البالغ أربع سنوات وهو 3٪. من ناحية أخرى ، فإن الصندوق الذي عاد في كل من السنوات الأربع الماضية عاد بنسبة 5 ٪ و 17 ٪ و 2 ٪ و 30 ٪ سيكون له عائد متوسط قدره 11 ٪. سيظهر هذا الصندوق أيضًا انحرافًا قياسيًا عاليًا لأن عائد الصندوق يختلف كل عام عن متوسط العائد. وبالتالي فإن هذا الصندوق أكثر خطورة لأنه يتقلب على نطاق واسع بين العائدات السلبية والإيجابية خلال فترة قصيرة.
تذكر ، نظرًا لأن التقلب ليس سوى مؤشر واحد على المخاطر التي تؤثر على الأوراق المالية ، فإن الأداء الثابت السابق للصندوق ليس بالضرورة ضمانًا للاستقرار في المستقبل. نظرًا لأن عوامل السوق غير المتوقعة يمكن أن تؤثر على التقلبات ، فقد يتصرف الصندوق ذي الانحراف المعياري أو يساوي الصفر هذا العام بشكل مختلف في العام التالي.
لتحديد مدى جودة الصندوق في تحقيق أقصى قدر من العائد المتلقى بسبب تقلباته ، يمكنك مقارنة الصندوق بصندوق آخر باستراتيجية استثمار مماثلة وعوائد مماثلة. سيكون الصندوق ذي الانحراف المعياري الأدنى أكثر أمثل لأنه يزيد من العائد المستلم إلى الحد الأقصى من المخاطر المكتسبة. النظر في الرسم البياني التالي:
صورة لجولي بانج © Investopedia 2019
مع الصندوق S&P 500 B ، سيحصل المستثمر على قدر أكبر من مخاطر التذبذب أكثر من اللازم لتحقيق نفس العوائد التي يوفرها الصندوق أ. يوفر الصندوق للمستثمر علاقة المخاطرة / العائد المثلى.
2. بيتا
بينما يحدد الانحراف المعياري تقلبات الصندوق وفقًا لتفاوت عوائده خلال فترة زمنية ، فإن بيتا ، وهو مقياس إحصائي مفيد آخر ، يقارن تقلب (أو مخاطرة) الصندوق بمؤشره أو مؤشره. إن الصندوق ذو النسخة التجريبية القريبة جدًا من الصندوق يعني أن أداء الصندوق يتطابق بشكل وثيق مع المؤشر أو المؤشر. تشير النسخة التجريبية الأكبر من واحدة إلى تقلبات أكبر من السوق الكلي ، وتشير النسخة التجريبية التي تقل عن واحد إلى تقلب أقل من المؤشر القياسي.
على سبيل المثال ، إذا كان للصندوق إصدار تجريبي قدره 1.05 مقارنة بـ S&P 500 ، فإن الصندوق يتحرك بنسبة 5٪ أكثر من المؤشر. لذلك ، إذا ارتفع مؤشر S&P 500 بنسبة 15٪ ، فمن المتوقع أن يزيد الصندوق بنسبة 15.75٪. من ناحية أخرى ، من المتوقع أن يتحرك الصندوق ذو الإصدار التجريبي 2.4 أكثر من مؤشره المناظر بمقدار 2.4 مرة. لذلك إذا تحرك مؤشر S&P 500 بنسبة 10 ٪ ، فمن المتوقع أن يرتفع الصندوق بنسبة 24 ٪ ، وإذا انخفض مؤشر S&P 500 بنسبة 10 ٪ ، فمن المتوقع أن يخسر الصندوق 24 ٪.
يمكن للمستثمرين الذين يتوقعون أن يكون السوق صعوديًا اختيار الصناديق التي تعرض تجارات عالية ، مما يزيد من فرص المستثمرين في التغلب على السوق. إذا كان المستثمر يتوقع أن يكون السوق هبوطيًا في المستقبل القريب ، فإن الصناديق التي تقل فيها قيمة بيتاس عن واحد ، تعد خيارًا جيدًا لأنه من المتوقع أن تنخفض قيمتها أقل من المؤشر. على سبيل المثال ، إذا كان الصندوق لديه 0.5 بيتا وتراجع مؤشر S&P 500 بنسبة 6 ٪ ، فمن المتوقع أن ينخفض الصندوق بنسبة 3 ٪ فقط.
الإصدار التجريبي بحد ذاته محدود ويمكن أن يكون منحرفًا بسبب عوامل أخرى غير مخاطر السوق التي تؤثر على تقلبات الصندوق.
3. R تربيع
تُظهر مربعة R للصندوق المستثمرين إذا تم قياس بيتا لصندوق مشترك مقابل مؤشر مناسب. عند قياس الارتباط بين حركات الصندوق وتلك الخاصة بالمؤشر ، يصف الصندوق التربيعي مستوى الارتباط بين تقلبات الصندوق ومخاطر السوق ، أو بشكل أكثر تحديدًا ، الدرجة التي يكون بها تقلب الصندوق نتيجة لليوم التقلبات التي يمر بها السوق العام.
تتراوح القيم التربيعية R بين 0 و 100 ، حيث يمثل 0 أقل ارتباط و 100 يمثل الارتباط الكامل. إذا كانت قيمة الصندوق التجريبي للصندوق التجريبي قريبة من 100 ، فينبغي الوثوق في الإصدار التجريبي للصندوق. من ناحية أخرى ، تشير قيمة المربعة R على مقربة من 0 إلى أن النسخة التجريبية ليست مفيدة بشكل خاص لأن الصندوق تتم مقارنته بمعيار غير مناسب.
على سبيل المثال ، إذا تم الحكم على صندوق السندات مقابل مؤشر S&P 500 ، فستكون قيمة المربّع R منخفضة جدًا. سيكون مؤشر السندات ، مثل مؤشر ليمان براذرز التجميعي للسندات ، مؤشراً أكثر ملاءمة لصندوق السندات ، وبالتالي فإن القيمة التربيعية الناتجة ستكون أعلى. من الواضح أن المخاطر الظاهرة في سوق الأسهم تختلف عن المخاطر المرتبطة بسوق السندات. لذلك ، إذا تم حساب بيتا للسند باستخدام مؤشر الأسهم ، فلن تكون النسخة التجريبية جديرة بالثقة.
سيؤدي معيار غير مناسب إلى تحريف أكثر من مجرد إصدار تجريبي. يتم حساب ألفا باستخدام الإصدار التجريبي ، لذلك إذا كانت القيمة المربعة للصندوق منخفضة ، فمن الحكمة أيضًا عدم الوثوق في الرقم المعطى لألفا. سنتطرق إلى مثال في القسم التالي.
4. ألفا
حتى هذه المرحلة ، تعلمنا كيفية فحص الأرقام التي تقيس المخاطر الناجمة عن التقلب ، ولكن كيف نقيس العائد الإضافي الذي يكافئك مقابل تحملك للمخاطر الناتجة عن عوامل أخرى غير تقلبات السوق؟ أدخل alpha ، الذي يقيس مقدار ما إذا كان أي من هذه المخاطر الإضافية قد ساعد الصندوق على التفوق على معياره المقابل. باستخدام الإصدار التجريبي ، يقارن حساب alpha أداء الصندوق بأداء العائدات المعدلة حسب المخاطر ويحدد ما إذا كان الصندوق يتفوق على السوق ، بالنظر إلى نفس مقدار المخاطرة.
على سبيل المثال ، إذا كان للصندوق ألفا واحد ، فهذا يعني أن الصندوق فاق أداء المؤشر بنسبة 1٪. ألفا السلبية هي سيئة لأنها تشير إلى أن الصندوق يعاني من نقص في الأداء لمقدار المخاطر الإضافية الخاصة بالصندوق التي يتحملها مستثمرو الصندوق.
الخط السفلي
يوفر لك تفسير هذه المقاييس الإحصائية الأربعة المعرفة الأساسية لاستخدامها لتطبيق فرضية نظرية المحفظة المثلى ، والتي تستخدم التقلبات لتحديد المخاطر وتقدم دليلًا لتحديد مقدار تقلبات الصندوق التي تنطوي على إمكانية أعلى للعودة. قد يكون من الصعب فهم هذه الأرقام ، لذلك إذا كنت تستخدمها ، فمن المهم معرفة معنى هذه الكلمات.
هذه الحسابات تعمل فقط ضمن نوع واحد من تحليل المخاطر. إذا كنت ترغب في شراء صناديق الاستثمار المشتركة ، فمن المهم أن تكون على دراية بعوامل أخرى غير التقلبات التي تؤثر على المخاطر التي تشكلها صناديق الاستثمار المشتركة والإشارة إليها.
