З часу створення Вільгельмом Шарпом співвідношення Шарпа в 1966 році це було однією з найбільш посилаються на заходи ризику / віддачі, використовувані у фінансах, і значна частина цієї популярності приписується його простоті. Довіра до цього коефіцієнта ще більше посилилася, коли професор Шарп у 1990 році отримав Нобелівську меморіальну премію з економічних наук за роботу над моделлю ціноутворення капітальних активів (CAPM)., ми розбимо співвідношення Шарпа та його компоненти.
Визначена коефіцієнт Шарпа
Більшість фінансистів розуміють, як обчислити коефіцієнт Шарпа і що воно собою являє. Коефіцієнт описує, скільки надлишкового прибутку ви отримуєте за додаткову мінливість, яку ви терпите, тримаючи більш ризикований актив. Пам'ятайте, що вам потрібна компенсація за додатковий ризик, який ви берете за те, що не володієте активом без ризику.
Ми дамо вам краще розуміння того, як працює це співвідношення, починаючи з його формули:
Сігналы абмеркавання S (x) = StdDev (rx) (rx −Rf) де: x = інвестиціяrx = середня норма прибутку xRf = найкраща доступна норма віддачі від безризикового забезпечення (тобто ОВДП) StdDev (x) = Стандартне відхилення rx
Повернення (rx)
Виміряні віддачі можуть бути будь-якої частоти (наприклад, щоденна, щотижнева, щомісячна або щорічно), якщо вони звичайно розподіляються. У цьому полягає основна слабкість співвідношення: не всі доходи активів зазвичай розподіляються.
Куртоз - жирніші хвости та більш високі вершини - або косостість може бути проблематичним для співвідношення, оскільки стандартне відхилення не настільки ефективно, коли ці проблеми існують. Інколи може бути небезпечно використовувати цю формулу, коли прибутки нормально не розподіляються.
Норма прибутку без ризику (rf)
Безризикова норма прибутку використовується для того, щоб визначити, чи належним чином ви компенсуєте додатковий ризик, який приймається на актив. Традиційно безризикова норма прибутку - це найкоротший урядовий ОВДП (тобто ОВДП США). Хоча цей тип цінних паперів має найменшу мінливість, деякі вважають, що безризикова цінність повинна відповідати тривалості порівнянних інвестицій.
Наприклад, акції - це найдовший доступний актив. Чи не можна їх порівнювати з найвищою тривалістю безризикового активу: цінними паперами, захищеними від інфляції (IPS)? Використання давнього IPS, безумовно, призведе до іншого значення коефіцієнта, оскільки в умовах нормальної процентної ставки IPS повинен мати більш високий реальний дохід, ніж ОВДП.
Наприклад, індекс Barclays США, захищений від інфляції, захищений від інфляції, 1-10 років повернувся на 3, 3% за період, що закінчився 30 вересня 2017 року, тоді як індекс S&P 500 повернувся на 7, 4% за той же період. Дехто стверджує, що інвестори були справедливо компенсовані ризиком вибору акцій над облігаціями. Коефіцієнт Шарпа індексу облігацій 1, 16% проти 0, 38% для індексу власного капіталу вказує на те, що акції є більш ризиковим активом.
Стандартне відхилення (StdDev (x))
Тепер, коли ми обчислили надлишкову віддачу, віднімаючи безризикову норму прибутку від повернення ризикованого активу, нам потрібно розділити її на стандартне відхилення вимірюваного ризикового активу. Як було сказано вище, чим більша кількість, тим краще інвестиції виглядають з точки зору ризику / віддачі.
Як розподіляються прибутки, - це ахілесова п’ята співвідношення Шарпа. Криві дзвіночки не враховують великих зрушень на ринку. Як зазначають Бенуа Мандельброт і Нассім Ніколас Талеб у "Як гуру фінансів отримують ризик, коли все не так" ( Fortune, 2005 ) , криві дзвонів були прийняті для математичної зручності, а не для реалізму.
Однак, якщо стандартне відхилення не дуже велике, важелі можуть не впливати на коефіцієнт. І чисельник (повернення), і знаменник (стандартне відхилення) можуть подвоїтися без проблем. Якщо стандартне відхилення стає занадто високим, ми бачимо проблеми. Наприклад, акції, які мають важіль 10 до 1, могли легко побачити зниження ціни на 10%, що означало б падіння первісного капіталу на 100% та достроковий розрив маржі.
Коефіцієнт Шарпа та ризик
Розуміння взаємозв'язку між коефіцієнтом Шарпа і ризиком часто зводиться до вимірювання стандартного відхилення, також відомого як загальний ризик. Квадрат стандартного відхилення - дисперсія, яку широко використовував нобелівський лауреат Гаррі Марковіц, піонер сучасної теорії портфоліо.
То чому Шарп обрав стандартне відхилення для регулювання надлишкової віддачі для ризику, і чому ми повинні турбуватися? Ми знаємо, що Марковіц розумів дисперсію, міру статистичної дисперсії або вказівку того, наскільки це далеко від очікуваної вартості, як щось небажане для інвесторів. Квадратний корінь дисперсії або стандартне відхилення має таку саму форму одиниці, що і аналізований ряд даних, і часто вимірює ризик.
Наступний приклад ілюструє, чому інвесторам слід піклуватися про дисперсію:
Інвестор має вибір з трьох портфелів, всі з очікуваною віддачею 10 відсотків протягом наступних 10 років. Середні показники прибутку в таблиці нижче вказують на заявлене очікування. Дохід, досягнутий за горизонт інвестицій, позначається річною дохідністю, яка враховує складання. Як показує таблиця даних та діаграма, стандартне відхилення відводить повернення від очікуваного повернення. Якщо немає ризику - нульове стандартне відхилення - ваш прибуток буде дорівнює очікуваним прибуткам.
Очікуване середнє повернення
| Рік | Портфоліо А | Портфоліо В | Портфоліо С |
| Рік 1 | 10, 00% | 9, 00% | 2, 00% |
| 2 рік | 10, 00% | 15, 00% | -2, 00% |
| 3 рік | 10, 00% | 23, 00% | 18, 00% |
| 4 рік | 10, 00% | 10, 00% | 12, 00% |
| 5 рік | 10, 00% | 11, 00% | 15, 00% |
| 6 рік | 10, 00% | 8, 00% | 2, 00% |
| 7 рік | 10, 00% | 7, 00% | 7, 00% |
| 8 рік | 10, 00% | 6, 00% | 21, 00% |
| 9 рік | 10, 00% | 6, 00% | 8, 00% |
| 10 рік | 10, 00% | 5, 00% | 17, 00% |
| Середній показник повернення | 10, 00% | 10, 00% | 10, 00% |
| Щорічне повернення | 10, 00% | 9, 88% | 9, 75% |
| Стандартне відхилення | 0, 00% | 5, 44% | 7, 80% |
Використання коефіцієнта Шарпа
Коефіцієнт Шарпа - це міра прибутковості, яка часто використовується для порівняння ефективності інвестиційних менеджерів шляхом внесення коригування за ризиком.
Наприклад, менеджер з інвестицій A приносить прибуток у розмірі 15%, а менеджер з інвестицій B - приносить прибуток у розмірі 12%. Схоже, менеджер А - кращий виконавець. Однак якщо менеджер А взяв на себе більші ризики, ніж менеджер В, можливо, менеджер В має кращу коригуваність ризику.
Щоб продовжити приклад, скажіть, що безризикова ставка становить 5%, а портфель менеджера А має стандартне відхилення 8%, тоді як портфель менеджера В має стандартне відхилення у 5%. Коефіцієнт Шарпа для менеджера A склав би 1, 25, тоді як коефіцієнт менеджера B був 1, 4, що краще, ніж у менеджера А. На основі цих розрахунків менеджер B зміг генерувати більш високу віддачу на основі коригування ризику.
Для деякого розуміння співвідношення 1 або краще - це добре, 2 або краще - дуже добре, а 3 або краще - відмінно.
Суть
Ризик та винагорода повинні оцінюватися разом при розгляді інвестиційного вибору; це фокус, представлений в сучасній теорії портфоліо. У загальному визначенні ризику стандартне відхилення або відхилення відбирає винагороду від інвестора. Таким чином, завжди вибирайте ризик разом із винагородою при виборі інвестицій. Коефіцієнт Шарпа може допомогти визначити вибір інвестицій, який забезпечить максимальну віддачу при розгляді ризику.
Порівняйте інвестиційні рахунки × Пропозиції, що відображаються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Інвестопедія отримує компенсацію. Опис постачальникаПов'язані статті
Фінансові коефіцієнти
Різниця між коефіцієнтом Шарпа і Коефіцієнтом Трейнора
Фінансові коефіцієнти
Дізнайтеся, що таке хороша коефіцієнт різкості
Управління портфелем
5 способів оцінити менеджера портфеля
Управління ризиками
Як кількісно оцінюється інвестиційний ризик
Управління портфелем
Продуктивність портфеля не лише про повернення
Інвестування хедж-фондів
Розуміння кількісного аналізу хедж-фондів
Посилання партнераПов'язані умови
Визначення лінії ринків капіталу (CML) Лінія ринку капіталів (CML) представляє портфелі, які оптимально поєднують ризик та рентабельність. докладніше Як використовувати коефіцієнт Шарпа для аналізу портфельного ризику та повернення Коефіцієнт Шарпа використовується для того, щоб допомогти інвесторам зрозуміти повернення інвестицій порівняно з його ризиком. детальніше Інформаційний коефіцієнт допомагає вимірювати ефективність портфеля. Коефіцієнт інформації (ІЧ) вимірює дохідність портфеля і вказує на здатність менеджера портфеля генерувати надлишкові прибутки відносно заданого показника. більше Всередині коефіцієнта Трейнора Коефіцієнт Трейнора, також відомий як коефіцієнт винагородження та мінливості, є показником ефективності для визначення кількості надлишкової віддачі для кожної одиниці ризику, яку приймає на себе портфель. докладніше Розуміння коефіцієнта Сортіно Співвідношення Сортіно покращується за коефіцієнтом Шарпа, виділяючи волатильність нижньої сторони від загальної мінливості шляхом ділення надлишкової віддачі на відхилення вниз. більше R Означення R - це додаток до листа до біржового коду для ідентифікації цінних паперів як надання прав. R також є абревіатурою "повернення" у формулах. більше