Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
finansovaya_matematika.docx
Скачиваний:
9
Добавлен:
23.09.2019
Размер:
340.66 Кб
Скачать

11. Методы оценки эффективности управления портфелем ценных бумаг.

Индексы Шарпа, Трейнора, Дженсена. Для оценки эффективности работы управляющего портфелем известны различные методы. Например, сравнение с эталонным портфелем, относительно которого будет проводиться сравнение. Ассоциация инвестиционного менеджмента и исследований (АIMR) для оценки эффективности управления портфелем разработало 10 различных показателей, на основе которых следует проводить оценку эффективности управления портфелем. Однако, наиболее простыми для первичной оценки эффективности портфеля являются следующие показатели.

Одним из наиболее известных оценок эффективности управления портфелем является индекс, предложенный Шарпа. Отношение превышения доходности портфеля над безрисковой ставкой к стандартному отклонению его доходности. Чем выше значение коэффициента Шарпа, тем более активно происходит управление портфелем фонда . При малом числе наблюдений оценка может быть смещенной.

Индекс Трейнора равен . Индекс Трейнора является мерой полученной избыточной доходности на единицу риска. Мерой риска является систематический риск, входящий в бета. Если портфели хорошо диверсифицированы, то индексы Шарпа и Трейнора совпадают. Для слабо диверсифицированного портфеля индексы различаются.

Индекс Дженсена. Индекс построен на основе САРМ модели. . Величина альфа Дженсена характеризует, полученную менеджером избыточную доходность. Построив регрессию по временным рядам доходности портфеля и рыночного индекса, можно оценить статистическую значимость альфа. . Если, полученное значение альфа статистически не значимо, то действия менеджера соответствуют доходности рынка и привели к получению избыточной доходности согласно САРМ. Если значение альфа статистически значимо, то менеджер получил избыточную доходность, т.е. работал лучше рынка.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]