约翰·赫尔认为(2018)对于市场风险度量理论主要有四种方法,
对于信用风险度量理论,主要有两种方法,
对于流动性风险度量理论,包括融资流动性风险衡量和资产流动性衡量,资产流动性风险度量主要有两种方法,
资产组合理论、资本资产定价模型(CAPM 模型)和股票价格行为理论是20 世纪 60 年代开始产生的,三者是现代投资组合业绩评价的基础,在这三者基础之上也衍生的投资组合业绩评价方法,
Treynor、Sharpe 和 Jensen 提出的三大经典风险调整收益度量,
衡量风险的方法有很多种
。Beta是一种将投资的风险或波动性与一般市场进行比较的衡量标准。标准差衡量投资平均绩效的分散程度。夏普比率衡量投资回报是否公平地补偿投资者承担的相关风险水平。
收益波动率代表各期收益率与平均收益率的偏离或者聚合程度,等于收益率的标准差,也等于方差的平方根,如果收益波动率值越大,不确定性和风险就越高。
更常使用的是年化波动率,年化方式是将波动率*,其中252为一年的交易天数。
最大回撤率是指在选定周期内任一历史时点往后推,产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。具体的计算方式在指标的定义中已经给出。
最大回撤用来描述买入产品后可能出现的最糟糕的情况。
由于该指标更加直观地表现了风险,因此基金投资者对最大回撤指标的关注一般要高于波动率。
Max Drawdown = Max ( P x − P y ) P x \text{Max Drawdown} = \frac{\text{Max}(P_x - P_y)}{P_x} Max Drawdown=PxMax(Px−Py)
根据单指数定价模型,基金的收益率可以表示为
R P = α + β R B + ε R_P = \alpha + \beta R_B+\varepsilon RP=α+βRB+ε
其中为 R P R_P RP基金收益率, R B R_B RB为基准收益率, α \alpha α和 β \beta β为回归系数, ε \varepsilon ε为扰动项。
将基金收益率与比较基准的收益率按照该模型线性回归后,即可得到 α \alpha α和 β \beta β的值。
β \beta β是一种风险系数,用来衡量基金相对于基准的波动情况,值越大说明风险越高。
贝塔系数衡量的是单个资产或行业相对于整个股票市场的系统风险程度。
市场始终是一项投资的贝塔基准,而市场的贝塔始终为1。
资产的贝塔值等于1,则该资产的波动性特征与大盘完全相同。
贝塔值大于1的资产意味着它比市场更不稳定。
贝塔系数小于1的资产意味着其波动性低于市场。
当将一项投资与整个市场进行比较时,贝塔值最有用。Beta的计算方法是将投资和市场的超额收益的协方差除以超额市场收益与无风险利率的方差。
贝塔系数还可用于衡量资产相对于市场的波动程度。例如,假设某资产的贝塔值为1.5。该资产被认为比市场波动性高50%。
贝塔系数在比较不同资产时非常有用—,很容易识别出贝塔系数为1.5的投资比贝塔系数为1.3的投资波动性更大。
例如,假设基金A的比较基准为沪深300指数,经回归计算后得到基金A的 β \beta β值为1.2。那么当沪深300指数上涨10%时,基金A预期将上涨12%;当沪深300指数下跌10%时,基金A相对应预期将下降12%。则表示基金的实际收益率超过它所承受风险对应的预期收益的部分。
同样以基金A举例,若沪深300指数上涨10%,而基金A实际上涨了15%,则基金A的 α \alpha α即为超过预期收益的部分15%-1.2 * 10%=3%。
α \alpha α越大说明基金经理的管理水平越高。因由经济学家迈克尔·詹森提出,因此。 α \alpha α有时也会叫做詹森指数。
卡玛比率描述的是收益和最大回撤之间的关系,也可以叫做“单位回撤收益率”,其计算公式为:
卡玛比率 = 区间年化收益率 / 区间最大回撤 卡玛比率=区间年化收益率/区间最大回撤 卡玛比率=区间年化收益率/区间最大回撤
卡玛比率更加关注最大损失风险,是“固收+”基金的重要关注指标。
卡玛比率越高的基金,持有体验越好。
相比于一天、一周的时间内基金胜率受到市场波动的影响较大,而一年的时间频率又太低,以月为周期来评价基金胜率或许较为合理。
月胜率,指的是基金在每个月跑赢比较基准的概率。
如果一只以沪深300指数为比较基准的股票基金,其在一年的12个月中,有8个月都跑赢了沪深300指数,则该基金的月胜率为8/12=66.7%。
市场上,基金的月胜率一般在45%-60%之间,由此可见基金经理想要战胜市场不是一件容易的事情。
上行捕获比代表比较基准上涨时,基金相对基准上涨幅度的比率;
下行捕获比代表比较基准下跌时,基金相对基准下跌幅度的比率。其计算公式分别为:
基准的月度收益率BM>0时,为上行环境,反之为下行环境。
举例说明 n u p n_{up} nup、 n d o w n n_{down} ndown和 y y y的含义:
夏普比率是衡量单位风险下的收益率情况,也就是每承担一单位风险所产生的风险补偿。风险和收益相当于硬币的两面,管理收益的本质是管理风险,在业绩评价中核心问题就是在承担现有的风险下,我们是否能获得足够的收益?
S h a r p e R a t i o = R P − R f σ P Sharpe\ Ratio = \frac{R_P - R_f}{\sigma_P} Sharpe Ratio=σPRP−Rf
式中, S R S_R SR为夏普比率, R P R_P RP 表示投资组合收益率, R f R_f Rf表示无风险收益率,可用一年期国债收益率代替, σ P \sigma_P σP表示投资组合风险(也就是收益率的标准差)
与夏普比率类似,索提诺比率同样是衡量基金收益风险比的指标。不同的是,该指标认为向上的波动是有利的波动,只有向下的波动才是风险。具体计算公式如下:
S o r t i n o R a t i o = R P − R f D R Sortino\ Ratio = \frac{R_P - R_f}{D_R} Sortino Ratio=DRRP−Rf
其中, R P R_P RP为投资组合的年化收益率, R f R_f Rf为年化无风险利率, D R D_R DR为下行标准差。下行标准差的计算公式是
下行标准差 = ∑ i = 1 n ( r i − r T ) 2 n \text{下行标准差} = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (r_i - r_T)^2}{n}} 下行标准差=n∑i=1n(ri−rT)2
其中, r i r_i ri为基金第 i i i期的收益率, r T r_T rT为目标收益率,不一定为0, n n n表示基金收益率小于目标收益率的期数,只有 r i r_i ri小于 r T r_T rT时才将数据纳入计算。
最后回到索提诺比率,索提诺比率越大,说明基金的投资水平越高。
但和夏普比率相比,索提诺比率这一衡量标准更符合那些对资产价值下跌较为敏感的投资者。
我们根据夏普比率可以将投资组合进行排序,但很难量化个组合之间业绩优劣的差异程度,因此,可以将投资组合的收益率根据基准组合的标准差进行修正,就得到经风险调整的收益率(2),统一将投资组合收益率根据基准组合的标准差进行修正,以基准组合的风险水平为基础,能够很好的比较不同风险的投资组合收益率,该收益率具有直接可比性, M 2 M2 M2减去基准组合收益率就可以得到投资组合的超额收益率;
M 2 = R p + S R × ( σ p − σ M ) = ( R p − R f ) × σ M σ p + R f M^2 = R_p + SR \times (\sigma_p - \sigma_M) = (R_p - R_f) \times \frac{\sigma_M}{\sigma_p} + R_f M2=Rp+SR×(σp−σM)=(Rp−Rf)×σpσM+Rf
式中,2表示经风险调整的收益率, R P R_P RP表示投资组合的收益率,SR 为夏普比率, σ M \sigma_M σM表示基准组合的标准差, σ P \sigma_P σP表示投资组合的标准差, R f R_f Rf表示无风险收益率。
特雷诺比率是以基金收益的系统风险作为基金绩效调整的因子,反映基金承担单位系统风险所获得的超额收益。该指数计算公式为
T = R P − R f β P T = \frac{R_P - R_f}{\beta_P} T=βPRP−Rf
其中 T T T即特雷诺比率, R P R_P RP为基金收益率, R f R_f Rf为无风险收益率, β P \beta_P βP为基金的系统性风险。需要注意的是, β P \beta_P βP为CAPM模型下回归计算得出的系数,与上述由单指数模型得出的有所不同。CAPM模型为:
R P = R f + β P ( R M − R f ) R_P = R_f + \beta_P (R_M - R_f) RP=Rf+βP(RM−Rf)
其中 R P R_P RP为市场收益率。
特雷诺比率越大,表明基金的单位风险溢价越高,基金的绩效越好。
收益率波动率、夏普比率、经风险调整的收益率(2)等都是绝对风险指标,而信息比率(IR)也称作修正夏普比率,经常被用于评价投资经理的能力,也是相对风险指标,绝对风险指标是将投资组合和参考基准的风险和收益分别计算,然后将两者进行比较,而相对风险指标则是
ε = ∑ i = 1 n ( a i − a ‾ ) 2 n \varepsilon = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(a_i - \overline{a})^2}{n}} ε=n∑i=1n(ai−a)2
I R = a ε IR=\frac{a}{\varepsilon} IR=εa
式中,
ε \varepsilon ε表示跟踪误差,投资组合的收益率与基准组合的收益率之差的标准差,
a i a_i ai表示第 i i i 期的超额收益率,
a ‾ \overline{a} a表示超额收益率的均值,
I R IR IR代表信息比率,
a a a代表超额收益率。
R平方是一种统计指标,表示可以用基准指数的变动来解释的基金投资组合或资产变动的百分比。
R平方值的范围从0到1,通常以百分比形式表示(0%到100%)。
R平方值为0.9意味着90%的分析解释了数据内90%的变异。
R平方值较高的风险模型表明模型中使用的自变量更多地解释了因变量的变化。
当尝试确定投资价格变化的原因时,R平方最有用。
它是金融模型的副产品,它阐明了哪些变量决定了其他变量的结果。
求R-Squared的公式是将未解释的方差(残差平方和)除以总方差(总平方和)。然后,用1减去这个商。
通常建议共同基金投资者避免使用高R平方比率的主动管理型基金,这些基金通常被分析师批评为“秘密”指数基金。
在这些情况下,由于每个投资篮子的表现都非常相似,当我们可以从指数基金获得相同或接近的结果时,为专业管理支付更高的费用就没有什么意义。