El concepto de riesgo bajo la medición del desempeño y la evaluación de los esquemas de fondos mutuos
¡El concepto de riesgo en la medición del rendimiento y la evaluación de los esquemas de fondos mutuos!
El riesgo es la dimensión clave de la medición del desempeño y un factor decisivo para determinar la habilidad de un administrador de fondos. No se puede hacer un juicio acerca de qué tan hábil es un gerente en un período en particular mirando solo el rendimiento.
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El riesgo en un sentido genérico es la posibilidad de pérdida, daño o daño. Para la inversión se puede dar una definición más específica de riesgo. Se refiere a la variabilidad en el retorno esperado.
Para un fondo mutuo, los siguientes factores causan la variabilidad del rendimiento de la inversión:
a. El tipo de valores en la cartera. Por ejemplo, las acciones de pequeña capitalización pueden ser más volátiles que las acciones de gran capitalización.
segundo. El grado de diversificación. Por ejemplo, una cartera de solo 5 acciones puede ser más volátil que una cartera compuesta por 15 acciones.
do. La medida en que el gestor de cartera vence al mercado. Por ejemplo, un fondo de índice tiende a ser menos volátil que un fondo de crecimiento agresivo.
Desviación estándar:
La desviación estándar es una medida de la dispersión a cambio. Cuantifica el grado en que los retornos fluctúan alrededor de su promedio. Un mayor valor de desviación estándar significa mayor riesgo.
La desviación estándar se usa probablemente más que cualquier otra medida para describir el riesgo de un valor (o cartera de valores). En cualquier estudio académico sobre el rendimiento de las inversiones; lo más probable es que la desviación estándar se utilice para medir el riesgo. Sin embargo, no es solo una herramienta financiera.
La desviación estándar es una de las herramientas estadísticas más utilizadas en las ciencias y ciencias sociales. Proporciona una medida precisa de la cantidad de variación en cualquier grupo de números (los rendimientos de un fondo mutuo, la lluvia en Mumbai o el peso de los jugadores profesionales de cricket) que constituyen un promedio.
Para entender lo que indica la desviación estándar, analicemos un par de ejemplos muy básicos. Usaremos dos familias, los Sharmas y los Vermas. Ambas familias tienen tres hijos, y para ambas familias, la edad promedio de los niños es de 10 años. Sin embargo, el rango de las edades de los niños es bastante diferente para las dos familias.
Los Sharmas tienen una hija de ocho años, un hijo de 10 años y una hija de 12 años. Los vermas tienen un hijo de un año, una hija de nueve años y un hijo de 20 años. Ambos grupos de niños tienen la misma edad promedio, pero podemos usar la desviación estándar para medir la varianza alrededor de esa media o promedio.
Desviación estándar para fondos mutuos:
Cuando se utiliza para medir la volatilidad del rendimiento de un valor o una cartera de valores, la desviación estándar generalmente se calcula para rendimientos mensuales durante un período de tiempo específico, generalmente de 36 meses. Y, como la mayoría de la gente piensa en los rendimientos de forma anual y no mensual, el número resultante se modifica para producir una desviación estándar anualizada.
La desviación estándar cuantifica la variación en el retorno de una seguridad:
Técnicamente hablando, la desviación estándar proporciona una cuantificación de la varianza de los rendimientos de la seguridad y no de su riesgo. Entonces, ¿por qué se usa tan comúnmente como una medida de riesgo? Después de todo, un fondo con una desviación estándar alta de los rendimientos no es necesariamente "más riesgoso" que uno con una desviación estándar baja de los rendimientos.
Al igual que los trillizos Mehras tenían una desviación estándar de cero, un fondo mutuo que perdía el 1% cada mes también tendría una desviación estándar de cero. Un fondo que ganara alternativamente un 5% o un 25% cada mes tendría una desviación estándar mucho mayor, pero seguramente sería una inversión preferible.
Resulta que, si bien es matemáticamente posible tener una alta desviación estándar de los rendimientos sin mostrar un riesgo a la baja, en el mundo real, cuanto más grandes sean los cambios en el retorno de un valor, más probabilidades hay de que caiga en territorio negativo. Aunque la desviación estándar mide la volatilidad tanto hacia arriba como hacia abajo, es un buen indicador para medir el riesgo de pérdida con cualquier seguridad.
Una de las fortalezas de la desviación estándar es que se puede utilizar en todos los ámbitos para cualquier tipo de cartera con cualquier tipo de seguridad. El cálculo es el mismo para una cartera de bonos que para una cartera de acciones en crecimiento. La desviación estándar se puede calcular muy fácilmente en la hoja de Excel. Un simple ejemplo ilustraría el concepto.
La desviación estándar se puede calcular utilizando la función 'STDEV' en MS Excel. Para fines de ilustración tomaremos solo 6 meses de devoluciones. La fórmula a utilizar es el "rango de células STDEV". El rango de celdas sería la serie de rendimientos mensuales.
La fórmula es "STDEV (rango de celdas)", donde el rango de celdas sería de 3 a 8 bajo el retorno mensual de la columna, es decir, STDEV (A3: A8) (el área indicada en el color GRIS). La desviación estándar es 0.0327.
El número resultante es la desviación estándar mensual. Este número se puede anualizar multiplicando la desviación estándar calculada anteriormente, por la raíz cuadrada del número de meses durante un año, es decir, 12.
Desviación estándar anualizada = 0.0327. Raíz cuadrada de 12 = 11.33%.
En este ejemplo estamos trabajando con NAV mensual. Si estuviéramos trabajando con NAV diario, luego de los sábados, domingos y días festivos, el número de observaciones en un año sería de alrededor de 252 y tendríamos que multiplicar el número de desviación estándar diaria con la raíz cuadrada de 252.
El fondo tiene una desviación estándar mensual de 3.27%. Supongamos que el retorno mensual del esquema es del 2%. Esto significa en el futuro:
a. Hay un 66.7% de probabilidad de que la rentabilidad del fondo esté entre 2% -3.27% a 2% + 3.27%
segundo. Hay un 95% de probabilidad de que la rentabilidad del fondo esté entre el 2% - 6.54% a 2% + 6.54%
do. Hay un 99% de probabilidad de que la rentabilidad del fondo se encuentre entre el 2%, del 9, 81% al 2% + 9, 81%.
La desviación estándar permite que las carteras con objetivos similares se comparen en un marco de tiempo particular. También se puede usar para medir cuánto más riesgo tiene un fondo en una categoría frente a la otra.
Beta:
El Modelo de Precios de Activos de Capital (CAPM) asume que el riesgo consiste en un componente sistemático y un componente específico. El riesgo que es específico de los valores individuales puede diversificarse, por lo que un inversor no debe esperar una compensación por asumir este tipo de riesgo.
Por lo tanto, cuando una cartera se evalúa en combinación con otras carteras, su rendimiento en exceso debe ajustarse por su riesgo sistemático en lugar de por su riesgo total. El riesgo de mercado se mide por Beta. Beta relaciona la devolución de una acción o fondo mutuo con un índice de mercado. Refleja la sensibilidad del retorno del fondo a las fluctuaciones en el índice de mercado.
El cálculo beta requiere dos series de valores durante un período de tiempo razonablemente largo, por ejemplo, de 3 a 5 años. Una serie de valores sería el NAV del esquema de fondos mutuos. La segunda serie sería el índice de mercado en todas las fechas para las cuales se ha considerado el valor liquidativo del esquema.
Dada la información, se debe calcular la varianza de los retornos en un esquema. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. También se puede calcular directamente utilizando la función VAR de MS Excels, es decir, 'VAR (rango de celdas)'. La fórmula sería "VAR (rango de células)", donde el rango de células sería el rendimiento diario / semanal / mensual del plan de fondos mutuos.
Cálculo Beta requiere un número a saber. La covarianza de los rendimientos del esquema y los rendimientos del mercado. La covarianza esencialmente mide hasta qué punto los retornos del esquema y los retornos del mercado se mueven juntos. Se puede calcular en MS Excel usando la función 'COVAR'.
La fórmula sería 'COVAR (rango de celdas 1, rango de celdas 2)', donde el rango de celdas correspondería a los rendimientos en el mercado, y el rango de celdas 2 correspondería a los rendimientos en el esquema.
Después de trazar todos los rendimientos mensuales para el período de tiempo, se dibuja una línea de mejor ajuste, una que se acerca más a todos los puntos. Luego medimos la pendiente de esta línea para determinar la beta del fondo. La versión beta de nuestro fondo de ejemplo es igual a 1.1. (La pendiente de la línea de mejor ajuste se puede obtener al obtener la ecuación de la línea de tendencia. Esto también arroja un valor R2).
Beta es bastante fácil de interpretar. Una versión beta mayor que uno significa que el fondo o las acciones es más volátil que el índice de referencia, mientras que una versión beta de menos de uno significa que la seguridad es menos volátil que el índice. Una forma fácil de conceptualizar la versión beta es imaginar a dos niños jugando en un columpio.
Un niño se sienta en el columpio de "mercado", el otro está en el columpio de "fondo", y ambos son empujados por sus madres. Considere la porción de avance de su movimiento como representación de ganancias de inversión y la porción hacia atrás como representación de pérdidas de inversión. Beta mide qué tan difícil es que se empuje al niño del "fondo" en relación con el niño del "mercado".
Por ejemplo, una beta de 1.0 significa que ambos niños están siendo empujados con la misma cantidad de fuerza, y por lo tanto, la altura de sus columpios debería ser igual. (Regresándolo al mundo de las inversiones, si el mercado sube un 10%, un fondo con una beta de 1.0 también debería subir un 10%, mientras que si el mercado cae un 10%, el fondo debería caer en una cantidad igual).
Sin embargo, una versión beta mayor que una indica que se está presionando más al niño del "fondo" que al niño del "mercado", y por lo tanto oscilará más alto en cada dirección. Se espera que nuestro fondo de ejemplo, con su versión beta de 1.1, sea un poco más volátil que el mercado. Si el mercado gana un 10%, nuestro fondo debería, en promedio, ganar un 11%, mientras que una caída del 10% en el mercado debería dar como resultado una caída del 11% en el fondo.
Por el contrario, una versión beta de menos de uno significa que la madre del niño del "fondo" no está presionando tan fuerte, y el niño del "fondo" no se moverá tan hacia adelante, pero tampoco lo hará tan atrás como el "mercado" niño. Un fondo con una beta de 0.9 devolvería un 9% cuando el mercado subiera un 10%, pero perdería solo un 9% cuando el mercado cayera un 10%.
Limitaciones de este número:
El mayor inconveniente de Beta es que solo es útil cuando se calcula contra un índice de referencia relevante. Con nuestro fondo de ejemplo, pudimos dibujar una buena línea recta. Pero, ¿qué pasa si todos los puntos están dispersos, como vemos en el siguiente gráfico?
Todavía podemos dibujar la línea recta de "mejor ajuste" para obtener una beta, pero la beta resultante no le dice mucho. Por ejemplo, cuando la devolución de un fondo sectorial se contrae contra BSE 30, puede tener una beta baja. Una beta tan baja podría llevar a creer que los fondos del sector son inversiones seguras, pero en realidad son extremadamente volátiles y propensos a sufrir grandes pérdidas a veces. Sus betas son bajas porque sus retornos tienen relativamente poco que ver con los retornos de la EEB 30. Beta proporciona una medida de la volatilidad pasada de una seguridad en relación con un índice o índice de referencia específico, pero tiene que asegurarse más de que ha elegido un referente relevante.
Por esa razón, cuando se considera la versión beta de cualquier seguridad, también se debe considerar otra estadística-R al cuadrado.
R cuadrado (R 2 ):
R cuadrado (R 2 ) mide qué tan cerca están todos los puntos en el gráfico XY de la línea de mejor ajuste. Si todos los puntos estuvieran en la línea, un fondo tendría una R cuadrada de 100, lo que indica una correlación perfecta con el índice elegido. Un R cuadrado de cero indicaría que no hay correlación alguna.
Cuanto más bajo sea el R-cuadrado, la beta menos confiable es una medida de la volatilidad de una seguridad. Los fondos de TI, por ejemplo, pueden tener un bajo R cuadrado con BSE 30 o Nifty, lo que indica que sus betas en relación con BSE 30 o Nifty son bastante inútiles como medidas de riesgo.
Otra limitación de Beta es que es una medida relativa; es útil en la medida en que el rendimiento del fondo se correlaciona con el de un índice de referencia. Para muchos fondos, un índice apropiado puede no existir. Muchos fondos de capital tienen poca correlación con índices como Nifty o BSE 30.
Es probable que Beta adicional proporcione información útil a los inversores solo si comprenden la volatilidad del índice. Sin embargo, es dudoso que muchos inversionistas, incluso aquellos familiarizados con, por ejemplo el índice Nifty, demuestren estar familiarizados con la volatilidad que ha tenido.
