Со времени создания Уильямом Шарпом коэффициента Шарпа в 1966 году он был одним из наиболее часто используемых показателей риска / доходности, используемых в финансах, и большая часть этой популярности объясняется его простотой. Доверие к этому показателю еще больше возросло, когда профессор Шарп получил Нобелевскую мемориальную премию по экономическим наукам в 1990 году за свою работу по модели ценообразования основных фондов (CAPM).
мы разобьем соотношение Шарпа и его составляющие.
Определенное соотношение Шарпа
Большинство финансистов понимают, как рассчитать коэффициент Шарпа и что он представляет. Соотношение описывает, какую избыточную прибыль вы получаете за дополнительную волатильность, которую вы терпите за владение более рискованным активом. Помните, что вам нужна компенсация за дополнительный риск, который вы берете за то, что у вас нет безрискового актива.
Мы дадим вам лучшее понимание того, как работает это соотношение, начиная с его формулы:
S (x) = StdDev (rx) (rx -Rf) где: x = The investmentrx = средняя норма доходности xRf = наилучшая доступная норма доходности безрисковой ценной бумаги (т.е. T-bills) StdDev (x) = стандартное отклонение rx
Возврат (rx)
Измеренные результаты могут быть любой частоты (например, ежедневно, еженедельно, ежемесячно или ежегодно), если они обычно распределены. В этом и заключается основная слабость этого соотношения: не все доходы от активов обычно распределяются.
Куртоз - более толстые хвосты и более высокие пики - или асимметрия могут быть проблематичными для соотношения, поскольку стандартное отклонение не столь эффективно, когда существуют эти проблемы Иногда может быть опасно использовать эту формулу, когда возвраты обычно не распределяются.
Безрисковая норма доходности (рф)
Безрисковая норма доходности используется для определения того, получаете ли вы надлежащую компенсацию за дополнительный риск, принимаемый с активом. Традиционно безрисковая норма доходности представляет собой кратчайший правительственный Т-чек (т. Е. Т-чек США). Хотя этот тип безопасности имеет наименьшую волатильность, некоторые утверждают, что безрисковая безопасность должна соответствовать продолжительности сопоставимых инвестиций.
Например, акции - это самый длительный доступный актив. Не следует ли их сравнивать с самым длинным из доступных безрисковых активов: государственными ценными бумагами с защитой от инфляции (IPS)? Использование долгосрочного IPS, безусловно, приведет к другому значению для этого отношения, потому что в условиях нормальной процентной ставки IPS должен иметь более высокую реальную доходность, чем ГКО.
Например, индекс ценных бумаг Barclays US, защищенный от инфляции, за 1-10 лет вернулся на 3, 3% за период, заканчивающийся 30 сентября 2017 года, а индекс S & P 500 - на 7, 4% за тот же период. Некоторые утверждают, что инвесторы получили справедливую компенсацию за риск выбора акций вместо облигаций. Коэффициент Шарпа индекса облигаций 1, 16% против 0, 38% для индекса акций будет означать, что акции являются более рискованным активом.
Стандартное отклонение (StdDev (x))
Теперь, когда мы вычислили избыточную прибыль, вычтя безрисковую норму прибыли от доходности рискованного актива, нам нужно разделить ее на стандартное отклонение измеренного рискованного актива. Как упоминалось выше, чем выше число, тем лучше инвестиция выглядит с точки зрения риска / доходности.
Как распределяются доходы - это ахиллесова пята коэффициента Шарпа. Кривые колокола не учитывают больших движений на рынке. Как отмечают Бенуа Мандельброт и Нассим Николас Талеб в книге «Как финансовые гуру рискуют совершенно неправильно» ( Fortune, 2005 ) , кривые колокола были приняты для математического удобства, а не для реалистичности.
Однако, если стандартное отклонение не очень велико, кредитное плечо может не повлиять на коэффициент. Числитель (возврат) и знаменатель (стандартное отклонение) могут удвоиться без проблем. Если стандартное отклонение становится слишком высоким, мы видим проблемы. Например, акция с 10 к 1 может легко увидеть падение цены на 10%, что приведет к 100% -ному падению первоначального капитала и раннему призыву к марже.
Коэффициент Шарпа и риск
Понимание взаимосвязи между коэффициентом Шарпа и риском часто сводится к измерению стандартного отклонения, также известного как общий риск. Квадрат стандартного отклонения - это дисперсия, которую широко использовал нобелевский лауреат Гарри Марковиц, пионер современной теории портфеля.
Так почему же Шарп выбрал стандартное отклонение для корректировки избыточной доходности на риск и почему нас это должно волновать? Мы знаем, что Марковиц понимал дисперсию, меру статистической дисперсии или показатель ее отдаленности от ожидаемой величины как нечто нежелательное для инвесторов. Квадратный корень отклонения, или стандартного отклонения, имеет ту же единицу формы, что и анализируемый ряд данных, и часто измеряет риск.
Следующий пример иллюстрирует, почему инвесторы должны заботиться об отклонениях:
У инвестора есть выбор из трех портфелей с ожидаемой доходностью 10% в течение следующих 10 лет. Средняя доходность в приведенной ниже таблице указывает на заявленное ожидание. Доходность, достигнутая для инвестиционного горизонта, указывается в годовом выражении с учетом начисления. Как показывают таблица данных и диаграмма, стандартное отклонение отбирает отдачу от ожидаемой. Если нет риска - нулевое стандартное отклонение - ваши доходы будут равны вашим ожидаемым доходам.
Ожидаемый средний доход
| Год | Портфолио А | Портфолио Б | Портфолио С |
| Год 1 | 10, 00% | 9, 00% | 2, 00% |
| Год 2 | 10, 00% | 15, 00% | -2, 00% |
| 3 год | 10, 00% | 23, 00% | 18, 00% |
| Год 4 | 10, 00% | 10, 00% | 12, 00% |
| 5 год | 10, 00% | 11, 00% | 15, 00% |
| 6 год | 10, 00% | 8, 00% | 2, 00% |
| 7 год | 10, 00% | 7, 00% | 7, 00% |
| 8 год | 10, 00% | 6, 00% | 21, 00% |
| 9 год | 10, 00% | 6, 00% | 8, 00% |
| 10 год | 10, 00% | 5, 00% | 17, 00% |
| Средний возврат | 10, 00% | 10, 00% | 10, 00% |
| Годовой доход | 10, 00% | 9, 88% | 9, 75% |
| Среднеквадратичное отклонение | 0, 00% | 5, 44% | 7, 80% |
Использование коэффициента Шарпа
Коэффициент Шарпа - это показатель доходности, который часто используется для сравнения эффективности работы инвестиционных менеджеров путем корректировки на риск.
Например, инвестиционный менеджер А генерирует доход в размере 15%, а инвестиционный менеджер Б - доход в размере 12%. Похоже, что менеджер А - лучший исполнитель. Однако, если менеджер А пошел на больший риск, чем менеджер Б, возможно, у менеджера Б более высокая доходность с учетом риска.
Чтобы продолжить пример, скажем, что безрисковая ставка составляет 5%, а портфель менеджера A имеет стандартное отклонение 8%, в то время как портфель менеджера B имеет стандартное отклонение 5%. Коэффициент Шарпа для менеджера A будет равен 1, 25, а коэффициент менеджера B будет равен 1, 4, что лучше, чем у менеджера A. На основании этих расчетов менеджер B смог получить более высокую доходность с учетом риска.
Для некоторого понимания соотношение 1 или лучше - хорошо, 2 или лучше - очень хорошо, а 3 или лучше - отлично.
Суть
Риск и вознаграждение должны оцениваться вместе при рассмотрении инвестиционных вариантов; это фокус, представленный в современной теории портфеля. В общем определении риска стандартное отклонение или отклонение отнимает у инвестора выгоды. Таким образом, всегда учитывайте риск вместе с вознаграждением при выборе инвестиций. Коэффициент Шарпа может помочь вам определить инвестиционный выбор, который обеспечит наивысшую доходность с учетом риска.
Сравнить инвестиционные счета × Предложения, представленные в этой таблице, поступили от партнерств, от которых Investopedia получает компенсацию. Название провайдера ОписаниеСтатьи по Теме
Финансовые коэффициенты
Разница между соотношением Шарпа и Трейнора
Финансовые коэффициенты
Узнайте, что такое хорошее соотношение Шарпа
Управление портфелем ценных бумаг
5 способов оценить свой портфельный менеджер
Управление рисками
Как количественно оценить инвестиционный риск
Управление портфелем ценных бумаг
Производительность портфолио - это не только возвращение
Инвестирование в хедж-фонды
Понимание количественного анализа хедж-фондов
Партнерские ссылкиСвязанные условия
Определение линии рынка капитала (CML). Линия рынка капитала (CML) представляет портфели, которые оптимально сочетают риск и доходность. подробнее Как использовать коэффициент Шарпа для анализа риска портфеля и доходности Коэффициент Шарпа используется, чтобы помочь инвесторам понять возврат инвестиций по сравнению с их риском. подробнее Информационное соотношение помогает измерить производительность портфеля Информационное соотношение (IR) измеряет доходность портфеля и указывает на способность менеджера портфеля генерировать избыточные доходы относительно данного эталонного показателя. подробнее Внутри отношения Treynor Отношение Treynor, также известное как отношение вознаграждения к волатильности, представляет собой показатель эффективности для определения того, сколько избыточной прибыли было получено для каждой единицы риска, принимаемой портфелем. подробнее Понимание коэффициента Сортино Коэффициент Сортино улучшает коэффициент Шарпа, изолируя нисходящую волатильность от общей волатильности путем деления избыточной доходности на нисходящее отклонение. подробнее R Определение R - это дополнительное письмо к биржевой сводке, в котором указывается, что ценная бумага является предложением прав. R также является сокращением для «возврата» в формулах. Больше