สารบัญ
- อัตราส่วนข้อมูลคืออะไร?
- สูตรและการคำนวณ
- ถอดรหัสอัตราส่วนข้อมูล
- อัตราส่วน IR เทียบกับ Sharpe
- ข้อ จำกัด ของการใช้ IR
- ตัวอย่างการใช้ IR
อัตราส่วนข้อมูลคืออะไร - IR?
อัตราส่วนข้อมูล (IR) คือการวัดผลตอบแทนจากการลงทุนมากกว่าผลตอบแทนของมาตรฐานซึ่งโดยปกติจะเป็นดัชนีเมื่อเทียบกับความผันผวนของผลตอบแทนเหล่านั้น มาตรฐานที่ใช้มักเป็นดัชนีที่แสดงถึงตลาดหรือภาคหรืออุตสาหกรรมเฉพาะ
IR มักใช้เป็นตัวชี้วัดระดับทักษะและความสามารถของผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอในการสร้างผลตอบแทนส่วนเกินเมื่อเทียบกับมาตรฐาน แต่ก็ยังพยายามระบุความสอดคล้องของประสิทธิภาพโดยการรวมข้อผิดพลาดในการติดตามหรือส่วนประกอบเบี่ยงเบนมาตรฐานในการคำนวณ.
ข้อผิดพลาดในการติดตามระบุระดับความสอดคล้องที่พอร์ตโฟลิโอ "ติดตาม" ประสิทธิภาพของดัชนี ข้อผิดพลาดในการติดตามต่ำหมายถึงพอร์ตการลงทุนจะตีดัชนีอย่างสม่ำเสมอตลอดเวลา ข้อผิดพลาดในการติดตามที่สูงหมายความว่าพอร์ตโฟลิโอที่ส่งคืนมีความผันผวนมากกว่าในช่วงเวลาหนึ่งและไม่สอดคล้องกันเกินเกณฑ์มาตรฐาน
สูตร IR และการคำนวณ
แม้ว่ากองทุนที่เปรียบเทียบกันนั้นอาจแตกต่างกันไปในลักษณะที่เป็นธรรมชาติ แต่ IR ก็สร้างมาตรฐานผลตอบแทนโดยการแบ่งความแตกต่างในผลงานของพวกเขาซึ่งรู้จักกันในชื่อผลตอบแทนที่ใช้งานโดยการติดตามข้อผิดพลาด:
IR = การติดตามข้อผิดพลาดผลตอบแทนกลับ − ผลตอบแทนเกณฑ์มาตรฐานที่: IR = ข้อมูลอัตราส่วนผลตอบแทนผลตอบแทน = ผลตอบแทนผลตอบแทนสำหรับงวดจุดผลตอบแทน = ผลตอบแทนจากกองทุนที่ใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานการติดตามข้อผิดพลาด = ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลต่างระหว่างผลตอบแทน
ในการคำนวณลบผลรวมของผลตอบแทนพอร์ตสำหรับช่วงเวลาที่กำหนดจากผลตอบแทนรวมของดัชนีมาตรฐานที่ติดตาม หารผลลัพธ์ด้วยข้อผิดพลาดในการติดตาม
ข้อผิดพลาดการติดตามสามารถคำนวณได้โดยการเบี่ยงเบนมาตรฐานของความแตกต่างระหว่างผลตอบแทนผลงานและผลตอบแทนดัชนี เพื่อความสะดวกให้คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานโดยใช้เครื่องคิดเลขการเงินหรือ Excel
ประเด็นที่สำคัญ
- อัตราส่วนข้อมูล (IR) คือการวัดผลตอบแทนจากการลงทุนเหนือผลตอบแทนของมาตรฐานซึ่งมักจะเป็นดัชนีเช่น S&P 500 ต่อความผันผวนของผลตอบแทนเหล่านั้นอัตราส่วนข้อมูลจะถูกใช้เพื่อประเมินทักษะของผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอที่สร้างผลตอบแทนใน เกินกว่าเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดผล IR สูงกว่าหมายถึงผู้จัดการพอร์ตที่ดีกว่าซึ่งได้รับผลตอบแทนสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานเนื่องจากความเสี่ยง
ถอดรหัสอัตราส่วนข้อมูล
อัตราส่วนข้อมูลระบุจำนวนกองทุนที่เกินเกณฑ์มาตรฐาน อัตราส่วนข้อมูลที่สูงกว่าแสดงถึงระดับความสอดคล้องที่ต้องการในขณะที่อัตราส่วนข้อมูลที่ต่ำแสดงถึงสิ่งที่ตรงกันข้าม นักลงทุนจำนวนมากใช้อัตราส่วนข้อมูลเมื่อเลือกกองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยน (ETFs) หรือกองทุนรวมตามรูปแบบความเสี่ยงที่ต้องการ แน่นอนว่าผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่ได้เป็นตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ในอนาคต แต่ IR ใช้เพื่อกำหนดว่าพอร์ตโฟลิโอนั้นสูงกว่ากองทุนดัชนีมาตรฐานหรือไม่
ข้อผิดพลาดในการติดตามมักจะคำนวณโดยใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความแตกต่างของผลตอบแทนระหว่างพอร์ตโฟลิโอและดัชนีอ้างอิง ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานช่วยในการวัดระดับความเสี่ยงหรือความผันผวนที่เกี่ยวข้องกับการลงทุน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่สูงหมายถึงมีความผันผวนมากขึ้นและมีความสม่ำเสมอหรือความสามารถในการคาดการณ์น้อยลง อัตราส่วนข้อมูลช่วยในการพิจารณาว่าพอร์ตโฟลิโอซื้อขายมีมากน้อยเพียงใดและบ่อยครั้งกว่ามาตรฐาน แต่เป็นปัจจัยในความเสี่ยงที่มาพร้อมกับการได้รับผลตอบแทนที่มากเกินไป
ด้วยค่าธรรมเนียมที่ถูกเรียกเก็บจากผู้จัดการกองทุนที่ใช้งานอยู่ทำให้นักลงทุนจำนวนมากหันมาใช้กองทุนที่มีการจัดการแบบพาสซีฟซึ่งติดตามดัชนีอ้างอิงเช่น S&P 500 นักลงทุนบางคนจ่าย 0.5% ถึง 2% ต่อปีสำหรับกองทุนที่จัดการโดยกระตือรือร้น สิ่งสำคัญคือการตรวจสอบว่ากองทุนกำลังเต้นดัชนีอ้างอิงที่คล้ายคลึงกันบนพื้นฐานที่สอดคล้องกันหรือไม่ การคำนวณ IR สามารถช่วยให้ผลลัพธ์เชิงปริมาณของกองทุนของคุณมีการจัดการที่ดี
อัตราส่วน IR เทียบกับ Sharpe
เช่นเดียวกับอัตราส่วนข้อมูลอัตราส่วน Sharpe เป็นตัวบ่งชี้ผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง อย่างไรก็ตามอัตราส่วน Sharpe จะถูกคำนวณเป็นผลต่างระหว่างผลตอบแทนของสินทรัพย์และอัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงหารด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนของสินทรัพย์ อัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงจะสอดคล้องกับอัตราผลตอบแทนจากการลงทุนที่ไม่มีความเสี่ยงเช่นความมั่นคงของกระทรวงการคลังสหรัฐฯ หากการรักษาความปลอดภัยคลังเฉพาะจ่ายผลตอบแทน 3% ต่อปีอัตราส่วน Sharpe จะจ้าง 3% เป็นอัตราปลอดความเสี่ยงเพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบ
ในทางกลับกัน IR จะวัดผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงตามมาตรฐานเช่นดัชนี 500 และ S&P 500 ของ Standard & Poor แทนที่จะเป็นสินทรัพย์ที่ไม่มีความเสี่ยง IR ยังวัดความสอดคล้องของผลการดำเนินงานของการลงทุน อย่างไรก็ตามอัตราส่วน Sharpe จะวัดว่าพอร์ตการลงทุนมีประสิทธิภาพสูงกว่าอัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงบนพื้นฐานของการปรับความเสี่ยง
ตัวชี้วัดทางการเงินทั้งสองมีประโยชน์ แต่การเปรียบเทียบดัชนีทำให้ IR น่าสนใจมากขึ้นสำหรับนักลงทุนเนื่องจากกองทุนดัชนีมักใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพการลงทุนและผลตอบแทนของตลาดมักจะสูงกว่าผลตอบแทนที่ไม่มีความเสี่ยง
ข้อ จำกัด ของการใช้ IR
อัตราส่วนใด ๆ ที่วัดผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงสามารถมีการตีความที่หลากหลายขึ้นอยู่กับนักลงทุน นักลงทุนแต่ละรายมีระดับความเสี่ยงที่แตกต่างกันและขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ เช่นอายุสถานะทางการเงินและรายได้อาจมีเป้าหมายการลงทุนที่แตกต่างกัน เป็นผลให้นักลงทุนแต่ละคนตีความแตกต่างกันไปตามความต้องการเป้าหมายและระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้
นอกจากนี้การเปรียบเทียบหลายกองทุนกับเกณฑ์มาตรฐานนั้นตีความได้ยากเนื่องจากกองทุนอาจมีหลักทรัพย์ที่แตกต่างกันการจัดสรรสินทรัพย์สำหรับแต่ละภาคส่วนและจุดเริ่มต้นในการลงทุนของพวกเขา เช่นเดียวกับอัตราส่วนทางการเงินใด ๆ ที่ดีที่สุดคือการดูอัตราส่วนเพิ่มเติมและตัวชี้วัดทางการเงินอื่น ๆ เพื่อทำการตัดสินใจการลงทุนที่ครอบคลุมและมีข้อมูลมากขึ้น
ตัวอย่างการใช้ IR
IR สูงสามารถทำได้โดยมีอัตราผลตอบแทนที่สูงในพอร์ตเมื่อเทียบกับผลตอบแทนต่ำในดัชนีเช่นเดียวกับข้อผิดพลาดในการติดตามต่ำ อัตราส่วนที่สูงหมายถึงว่าบนพื้นฐานการปรับความเสี่ยงผู้จัดการได้สร้างผลตอบแทนที่ดีขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อเทียบกับดัชนีอ้างอิง
ตัวอย่างเช่นสมมติว่าคุณกำลังเปรียบเทียบผู้จัดการกองทุนสองคน:
- ผู้จัดการกองทุน A มีผลตอบแทนต่อปี 13% และข้อผิดพลาดในการติดตาม 8% ผู้จัดการกองทุน B มีผลตอบแทนรายปี 8% และข้อผิดพลาดในการติดตาม 4.5% นอกจากนี้สมมติว่าดัชนีมีผลตอบแทนต่อปีที่ -1.5%
IR ของผู้จัดการกองทุนเท่ากับ 1.81 หรือ (13 - (-1.5) / 8) IR ของผู้จัดการกองทุน B เท่ากับ 2.11 หรือ (8 - (-1.5) / 4.5) แม้ว่าผู้จัดการ B จะได้รับผลตอบแทนต่ำกว่าผู้จัดการ A แต่ผลงานของพวกเขานั้นดีกว่า IR เนื่องจากส่วนหนึ่งมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือข้อผิดพลาดในการติดตามที่ต่ำกว่าซึ่งหมายถึงความเสี่ยงที่น้อยลงและความสม่ำเสมอของประสิทธิภาพการลงทุน
