Понимание количественного анализа хедж-фондов
Хотя паевые инвестиционные фонды и хедж-фонды можно анализировать с использованием очень схожих показателей и процессов, хедж-фонды требуют дополнительного уровня глубины, чтобы учитывать их уровень сложности и асимметричную ожидаемую доходность.Хедж-фонды, как правило, доступны только аккредитованным инвесторам, поскольку они требуют соблюдения меньшего количества правил Комиссии по ценным бумагам и биржам, 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 хорошей отправной точкой для тщательного анализа эффективности хедж-фондов.
Ключевые выводы
- Понимание характеристик эффективности и рисков хедж-фондов часто может быть немного сложнее, чем взаимный фонд или стандартный портфель акций и облигаций.
- Многие хедж-фонды стремятся к абсолютной доходности, а не пытаются превзойти такие индексы, как S&P 500, поэтому эффективность следует оценивать соответственно и в зависимости от конкретной стратегии.
- Риск, также, должен измеряться способами, совместимыми с инвестиционными целями, и может включать оценку стоимости под риском (VaR), а также анализ «жирных хвостов».
Абсолютная и относительная доходность
Подобно анализу эффективности паевых инвестиционных фондов, хедж-фонды следует оценивать 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 доходов, чтобы их идентифицировать.
Абсолютная доходность дает инвестору представление о том, куда отнести фонд по сравнению с более традиционными типами инвестиций. Абсолютная доходность, также называемая общей доходностью, измеряет 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 глобальным макрофондом.
С другой стороны, относительная доходность позволяет инвестору определить привлекательность фонда по сравнению с другими инвестициями. Сопоставимыми могут быть другие хедж-фонды, паевые инвестиционные фонды или даже определенные индексы, которые инвестор пытается имитировать. Ключом к оценке относительной доходности является определение результатов за несколько периодов времени, например годовая доходность за один, три и пять лет. Кроме того, эти доходы также следует рассматривать относительно риска, присущего каждой инвестиции.
Лучший метод оценки относительной эффективности — составить список партнеров, который может включать в себя сечение традиционных паевых инвестиционных фондов, индексов акций или фиксированного дохода и других хедж-фондов с аналогичными стратегиями. Хороший фонд должен работать в верхних квартилях за каждый анализируемый период, чтобы эффективно доказать свою способность генерировать альфа-каналы.
Измерение риска
Выполнение количественного анализа без учета риска сродни пересечения оживленной улице в то время как с завязанными глазами. Базовая финансовая теория указывает на то, что чрезмерная прибыль может быть получена только путем принятия рисков, поэтому, хотя фонд может демонстрировать отличную доходность, инвестор должен включать риск в анализ, чтобы определить показатели фонда с поправкой на риск и сравнить их с другими инвестициями.
Для измерения риска используются несколько показателей:
Стандартное отклонение
Среди преимуществ использования стандартного отклонения в качестве меры риска — простота расчета и простота концепции нормального распределения доходности. К сожалению, это также причина 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 крупных убытков.
Стоимость под риском (VaR)
Подверженная риску стоимость — это показатель риска, основанный на сочетании среднего и стандартного отклонения. Однако, в отличие от стандартного отклонения, оно описывает риск не с точки зрения волатильности, а скорее как максимальную сумму, которая может быть потеряна с вероятностью пять процентов. В нормальном распределении он представлен крайними левыми пятью процентами вероятных результатов. Недостатком является то, что и сумма, и вероятность могут быть недооценены из-за предположения о нормально распределенной доходности. Его все равно следует оценивать при проведении количественного анализа, но инвестору также следует учитывать дополнительные показатели при оценке риска.
Асимметрия
Асимметрия — это мера асимметрии доходности, и анализ этой метрики может пролить дополнительный свет на риск фонда.
На рисунке ниже показаны два графика с одинаковыми средними значениями и стандартными отклонениями. График слева имеет положительный перекос. Это означает средний> средний> режим. Обратите внимание на то, что правый хвост длиннее, а результаты слева сгруппированы к центру. Хотя эти результаты указывают на более высокую вероятность результата, который меньше среднего, они также указывают на вероятность, хотя и низкую, чрезвычайно положительного результата, на что указывает длинный хвост справа.
Приблизительно ноль асимметрии указывает на нормальное распределение. Любая положительная мера асимметрии с большей вероятностью будет напоминать распределение слева, а отрицательная асимметрия — распределение справа. Как видно из графиков, опасность отрицательно искаженного распределения заключается в вероятности очень отрицательного результата, даже если вероятность мала.
Эксцесс
Эксцесс — это мера совокупного веса хвостов распределения по отношению к остальной части распределения.
На рисунке 2 ниже распределение слева демонстрирует отрицательный эксцесс, что указывает на более низкую вероятность результатов, близких к среднему, 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.
Коэффициент Шарпа
Одним из наиболее популярных показателей доходности с поправкой на риск, используемых хедж-фондами, является коэффициент Шарпа. Коэффициент Шарпа показывает величину дополнительной прибыли, полученной для каждого уровня принятого риска. Коэффициент Шарпа больше 1 — это хорошо, тогда как коэффициенты ниже 1 можно судить на основе класса активов или используемой инвестиционной стратегии. В любом случае исходными данными для расчета коэффициента Шарпа являются среднее значение, стандартное отклонение и безрисковая ставка, поэтому коэффициенты Шарпа могут быть более привлекательными в периоды низких процентных ставок и менее привлекательными в периоды более высоких процентных ставок.
Измерение производительности с помощью контрольных коэффициентов
Чтобы точно измерить доходность фонда, необходимо иметь точку сравнения, по которой можно оценивать доходность. Эти точки сравнения известны как эталоны.
Есть несколько показателей, которые можно применить для измерения производительности по сравнению с эталонным тестом. Вот три распространенных:
Бета
Бета называется систематическим риском и является мерой доходности фонда относительно доходности индекса. Сравниваемому рынку или индексу присваивается бета 1. Следовательно, фонд с бета-коэффициентом 1,5 будет иметь тенденцию иметь доходность 1,5 процента на каждый 1 процент движения рынка / индекса. С другой стороны, фонд с бета-коэффициентом 0,5 будет иметь доходность 0,5% на каждый 1% прибыли на рынке.
Бета-версия является отличным средством определения того, сколько акций — для определенного класса активов — имеет фонд, и позволяет инвестору определить, оправдано ли и / или насколько крупное отчисление в фонд является оправданным. Бета может быть измерена относительно любого контрольного индекса, включая индексы акций, фиксированного дохода или хедж-фондов, чтобы выявить чувствительность фонда к движениям в конкретном индексе. Большинство хедж-фондов рассчитывают бета-коэффициент относительно индекса S&P 500, поскольку они продают свою прибыль на основе своей относительной нечувствительности / корреляции с более широким рынком акций.
Корреляция
Корреляция очень похожа на бета-версию в том, что она измеряет относительные изменения доходности. Однако, в отличие от бета-версии, которая предполагает, что рынок в некоторой степени определяет доходность фонда, корреляция измеряет, насколько могут быть связаны доходности двух фондов. Диверсификация, например, основана на том факте, что разные классы активов и инвестиционные стратегии по-разному реагируют на систематические факторы.
Корреляция измеряется по шкале от -1 до +1, где -1 указывает на абсолютную отрицательную корреляцию, ноль указывает на отсутствие явной корреляции вообще, а +1 указывает на идеальную положительную корреляцию. Идеальная отрицательная корреляция может быть достигнута путем сравнения доходности 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 корреляция этих фондов друг с другом, тем больше вероятность того, что портфель будет хорошо диверсифицирован. Однако инвестору следует опасаться слишком большой диверсификации, поскольку доходность может резко снизиться.
Альфа
Многие инвесторы предполагают, что альфа — это разница между доходностью фонда и эталонной доходностью, но на самом деле альфа учитывает разницу в доходности относительно суммы принятого риска. Другими словами, если доходность на 25 процентов выше эталонного, но принятый риск на 40 процентов больше эталонного, альфа будет фактически отрицательной.
Поскольку это то, что, по утверждениям большинства менеджеров хедж-фондов, добавляют к доходности, важно понимать, как это анализировать.
Альфа рассчитывается с использованием модели CAPM :
Чтобы рассчитать, добавил ли управляющий хедж-фонда альфа на основе принятого риска, инвестор может просто подставить бета-коэффициент хедж-фонда в приведенное выше уравнение, что приведет к ожидаемой прибыли от результатов деятельности хедж-фонда. Если фактическая доходность превышает ожидаемую доходность, тогда менеджер хедж-фонда добавляет альфу на основе принятого риска. Если фактическая доходность ниже ожидаемой доходности, то управляющий хедж-фондом не добавлял альфу на основе принятого риска, даже если фактическая доходность могла быть выше, чем соответствующий контрольный показатель. Инвесторам должны быть нужны менеджеры хедж-фондов, которые добавляют альфу к доходности с учетом риска, на который они идут, и которые не генерируют доход просто за счет дополнительного риска.
Суть
Количественный анализ хедж-фондов может быть сложным, трудоемким и часто сложным. Однако в этой статье дается краткое описание дополнительных показателей, которые добавляют ценную информацию к анализу. Существует также множество других показателей, которые можно использовать, и даже те, которые обсуждаются в этой статье, могут быть более актуальными для одних хедж-фондов и менее актуальными для других.
Инвестор должен иметь возможность лучше понять риски, присущие конкретному фонду, приложив усилия для выполнения нескольких дополнительных расчетов, многие из которых автоматически рассчитываются с помощью аналитического программного обеспечения, включая системы от таких поставщиков, как Morningstar, PerTrac и Zephyr.