Хотя взаимные фонды и хедж-фонды можно анализировать с использованием очень сходных показателей и процессов, хедж-фондам требуется дополнительный уровень глубины для учета их уровня сложности и их асимметричной ожидаемой доходности. Хедж-фонды, как правило, доступны только аккредитованным инвесторам, поскольку они требуют соблюдения меньшего количества правил SEC, чем другие фонды.
В этой статье будут рассмотрены некоторые критические метрики, которые необходимо понимать при анализе хедж-фондов, и, хотя есть много других, которые необходимо учитывать, приведенные здесь являются хорошим местом для начала тщательного анализа эффективности хедж-фондов.
Абсолютная и относительная доходность
Как и в случае анализа эффективности взаимных фондов, хедж-фонды должны оцениваться как по абсолютной, так и по относительной доходности. Однако из-за разнообразия стратегий хедж-фондов и уникальности каждого хедж-фонда необходимо хорошее понимание различных типов доходностей, чтобы их идентифицировать.
Абсолютная доходность дает инвестору представление о том, где классифицировать фонд по сравнению с более традиционными видами инвестиций. Также называется общим доходом, абсолютным доходом измеряется прибыль или убыток, понесенный фондом.
Например, хедж-фонд с низкой и стабильной доходностью, вероятно, является лучшей заменой для инвестиций с фиксированным доходом, чем для акций развивающихся рынков, которые могут быть заменены глобальным макрофондом с высокой доходностью.
Относительные доходы, с другой стороны, позволяют инвестору определить привлекательность фонда по сравнению с другими инвестициями. Сравнимыми могут быть другие хедж-фонды, паевые инвестиционные фонды или даже определенные индексы, которые инвестор пытается имитировать. Ключом к оценке относительной доходности является определение производительности за несколько периодов времени, таких как годовая, трех- и пятилетняя доходность. Кроме того, эти доходы должны также рассматриваться относительно риска, присущего каждой инвестиции.
Наилучшим методом оценки относительной эффективности является определение списка пиров, который может включать в себя сечение традиционных паевых инвестиционных фондов, индексов акций или инструментов с фиксированной доходностью и других хедж-фондов с аналогичными стратегиями. Хороший фонд должен работать в верхних квартилях для каждого анализируемого периода, чтобы эффективно доказывать свою способность генерировать альфа.
Измерение риска
Проведение количественного анализа без учета риска похоже на пересечение оживленной улицы с завязанными глазами. Базовая финансовая теория показывает, что негабаритные доходы могут быть получены только путем принятия рисков, поэтому, хотя фонд может демонстрировать отличные результаты, инвестор должен учитывать риск в анализе, чтобы определить скорректированные на риск показатели деятельности фонда и сравнить его с другими инвестициями.
Есть несколько показателей, используемых для измерения риска:
Среднеквадратичное отклонение
К преимуществам использования стандартного отклонения в качестве меры риска относятся простота расчета и простота концепции нормального распределения доходов. К сожалению, это также является причиной его слабости в описании рисков, присущих хедж-фондам. Большинство хедж-фондов не имеют симметричной доходности, и показатель стандартного отклонения также может маскировать более высокую, чем ожидалось, вероятность больших убытков.
Стоимость под риском (VaR)
Значение риска - это показатель риска, основанный на сочетании среднего значения и стандартного отклонения. Однако, в отличие от стандартного отклонения, он описывает не риск с точки зрения волатильности, а скорее как наибольшую сумму, которая может быть потеряна с вероятностью в пять процентов. В нормальном распределении это представлено самыми левыми пятью процентами вероятных результатов. Недостатком является то, что как количество, так и вероятность могут быть недооценены из-за предположения о нормально распределенных доходах. Его следует оценивать при проведении количественного анализа, но инвестор также должен учитывать дополнительные показатели при оценке риска.
перекос
Асимметрия является мерой асимметрии доходности, и анализ этой метрики может пролить дополнительный свет на риск фонда.
На рисунке ниже показаны два графика с одинаковыми средними и стандартными отклонениями. График слева имеет положительный перекос. Это означает средний> средний> режим . Обратите внимание, как правый хвост длиннее, а результаты слева сгруппированы по направлению к центру. Хотя эти результаты указывают на более высокую вероятность результата, который меньше среднего значения, он также указывает на вероятность, хотя и низкую, чрезвычайно положительного результата, о чем свидетельствует длинный хвост с правой стороны.
Положительная асимметрия и отрицательная асимметрия. Изображение Джули Бэнг © Investopedia 2020
Асимметрия около нуля указывает на нормальное распределение. Любая положительная мера асимметрии, скорее всего, будет напоминать распределение слева, тогда как отрицательная асимметрия будет напоминать распределение справа. Как видно из графиков, опасность отрицательно искаженного распределения - это вероятность очень отрицательного результата, даже если вероятность мала.
эксцесс
Куртоз является мерой совокупного веса хвостов распределения по отношению к остальной части распределения.
На рисунке 2 распределение слева демонстрирует отрицательный эксцесс, что указывает на более низкую вероятность результатов около среднего значения и более низкую вероятность экстремальных значений. Положительный эксцесс, распределение справа, указывает на более высокую вероятность результатов, близких к среднему, но также и на более высокую вероятность экстремальных значений. В этом случае оба распределения также имеют одинаковое среднее значение и стандартное отклонение, поэтому инвестор может начать понимать важность анализа дополнительных показателей риска помимо стандартного отклонения и VAR.
Отрицательный эксцесс и позитивный эксцесс. Изображение Джули Бэнг © Investopedia 2020
Коэффициент Шарпа
Одним из наиболее популярных показателей доходности с поправкой на риск, используемой хедж-фондами, является коэффициент Шарпа. Коэффициент Шарпа указывает величину дополнительной прибыли, получаемой для каждого принятого уровня риска. Коэффициент Шарпа больше 1 - это хорошо, тогда как коэффициент ниже 1 можно оценить на основе класса активов или используемой инвестиционной стратегии. В любом случае входные данные для расчета коэффициента Шарпа представляют собой среднее значение, стандартное отклонение и безрисковую ставку, поэтому коэффициенты Шарпа могут быть более привлекательными в периоды низких процентных ставок и менее привлекательными в периоды более высоких процентных ставок.
Измерение производительности с эталонными коэффициентами
Чтобы точно измерить эффективность фонда, необходимо иметь точку сравнения, с которой можно оценить доходность. Эти точки сравнения известны как ориентиры.
Есть несколько мер, которые могут быть применены для измерения производительности относительно эталона. Это три наиболее распространенных:
Бета
Бета называется систематическим риском и является мерой доходности фонда относительно доходности по индексу. Рынку или сравниваемому индексу присваивается бета-версия 1. Поэтому фонд с бета-версией 1, 5 будет иметь тенденцию приносить доход в размере 1, 5 процента на каждое 1-процентное движение рынка / индекса. Фонд с бета-версией 0, 5, с другой стороны, будет иметь доход 0, 5% на каждый доход 1% на рынке.
Бета-версия - это отличная мера определения степени подверженности акциям - конкретному классу активов - фонда, которая позволяет инвестору определить, является ли и / или насколько велика сумма, выделяемая в фонд. Бета-версия может быть измерена относительно любого эталонного индекса, включая индексы капитала, фиксированного дохода или хедж-фондов, чтобы выявить чувствительность фонда к изменениям в конкретном индексе. Большинство хедж-фондов рассчитывают бета-версию относительно индекса S & P 500, поскольку они продают свои доходы на основе их относительной нечувствительности / корреляции с более широким рынком акций.
корреляция
Корреляция очень похожа на бета в том, что она измеряет относительные изменения в доходах. Однако, в отличие от бета-версии, которая предполагает, что рынок в некоторой степени определяет эффективность фонда, корреляция измеряет, насколько могут быть связаны доходы двух фондов. Например, диверсификация основана на том факте, что различные классы активов и инвестиционные стратегии по-разному реагируют на систематические факторы.
Корреляция измеряется по шкале от -1 до +1, где -1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, ноль указывает на отсутствие явной корреляции вообще, а +1 указывает на идеальную положительную корреляцию. Совершенная отрицательная корреляция может быть достигнута путем сравнения доходностей длинной позиции S & P 500 с короткой позицией S & P 500. Очевидно, что на каждый процент увеличения в одной позиции будет равное процентное уменьшение в другой.
Лучшее использование корреляции - это сравнение корреляции каждого фонда в портфеле с каждым из других фондов в этом портфеле. Чем ниже соотношение этих фондов друг с другом, тем больше вероятность того, что портфель будет хорошо диверсифицирован. Тем не менее, инвестор должен опасаться слишком большой диверсификации, поскольку доходы могут быть значительно сокращены.
Альфа
Многие инвесторы предполагают, что альфа - это разница между доходностью фонда и эталонной доходностью, но альфа фактически учитывает разницу в доходах относительно принятого риска. Другими словами, если доходность будет на 25 процентов лучше, чем эталонный тест, но принятый риск будет на 40 процентов выше, чем эталонный тест, альфа фактически будет отрицательной.
Так как это то, что большинство менеджеров хедж-фондов утверждают, чтобы добавить к доходам, важно понять, как это анализировать.
Альфа рассчитывается с использованием модели CAPM:
ERi = Rf + βi × (ERm -Rf) где: ERi = ожидаемая доходность инвестицийRf = безрисковая ставкаβi = бета-версия инвестицийERm = ожидаемая доходность рынка
Чтобы рассчитать, добавил ли управляющий хедж-фонд альфа на основе принятого риска, инвестор может просто подставить бета-версию хедж-фонда в вышеприведенное уравнение, что приведет к ожидаемой прибыли от деятельности хедж-фонда. Если фактическая доходность превышает ожидаемую доходность, тогда управляющий хедж-фондом добавляет альфа в зависимости от принятого риска. Если фактическая доходность ниже ожидаемой доходности, то управляющий хедж-фондом не добавляет альфа на основе принятого риска, даже если фактическая доходность может быть выше, чем соответствующий контрольный показатель. Инвесторы должны хотеть, чтобы управляющие хедж-фондами добавляли альфа к доходам с риском, который они берут, и которые не генерируют доход просто путем принятия дополнительного риска.
Суть
Выполнение количественного анализа хедж-фондов может быть очень трудоемким и сложным. Тем не менее, эта статья предоставила краткое описание дополнительных метрик, которые добавляют ценную информацию для анализа. Существует также множество других метрик, которые можно использовать, и даже те, которые обсуждаются, могут быть более актуальны для некоторых хедж-фондов и менее актуальны для других.
Инвестор должен быть в состоянии понять больше рисков, присущих конкретному фонду, приложив усилия для выполнения нескольких дополнительных расчетов, многие из которых автоматически рассчитываются аналитическим программным обеспечением, включая системы от таких поставщиков, как Morningstar, PerTrac и Zephyr.
