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뮤추얼 펀드의 위험을 어떻게 측정합니까?

뮤추얼 펀드의 위험 측정 방법 이해: 월간 SIP 또는 일시불 주식 계획을 시작하기 전에 이러한 투자가 시장 위험에 노출된다는 점을 분명히 합시다. 이제 크고 뚱뚱한 TV 화면에서 이 말이 팝업되거나 스크롤될 때 그것이 의미하는 바가 무엇이라고 생각하시나요?

평신도의 용어로 말하자면 '투자한 펀드에 대해 고정 수익을 기대할 수는 없습니다.' 펀드에는 항상 시장 변동성의 위험이 있습니다. 걱정하지 마십시오. 항상 더 나은 투자를 위해 더 나은 연구를 할 수 있습니다. 뮤추얼 펀드에 관해서는 건전한 투자 결정을 내리십시오. 빨리 위험 측정을 합시다.

네, 가능하며 귀하의 수단 내에서 지표의 진정한 기본을 탐구하는 것이 가능합니다. 알파, 베타 및 r제곱 펀드 포트폴리오와 관련된 위험을 알려줍니다. 표준편차 계산과 같은 기타 통계적 측정 및 모양 비율 위험을 계산하거나 추정하는 데 중요합니다.

물론, 시장의 변동성에 관해서는 아무도 그것에 대해 말할 수 없기 때문에 모두 추정 값을 백업합니다. 시장 변동성은 정치를 비롯한 여러 요인에 따라 달라지는 민감한 시나리오입니다. 위험을 계산/측정하는 방법을 알아봅시다!

현대 포트폴리오 이론

아니면 전문 투자자들을 위한 성경이라고 해야 할까요? 다양한 "SIP 계산기"와 "뮤추얼 펀드의 성장과 수익"을 추적하는 기타 계산기가 있지만 만연한 위험 요소를 고려하지 않고는 그의 선택을 할 수 없습니다. 이유를 알려주세요!

MPT 또는 현대 포트폴리오 이론은 다음과 같이 정의된 이론입니다.

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주어진 시장 위험 수준에서 투자 수익의 극대화는 모던 포트폴리오 이론에 의해 뒷받침됩니다.

이러한 포트폴리오의 목적은 시장 위험 수준을 고려(따라서 최소화)하면서 펀드 투자에 대한 수익(이익)을 최대화하는 것입니다.

앞서 언급했듯이 시장은 고정되어 있지 않고 끊임없이 변화합니다. 따라서 시장이 어떻게 이탈하고 영향 자신의 펀드. 원하는 수익을 얻으려면 투자자가 많은 위험을 최소화할 수 있는 포트폴리오를 구성하는 것이 가능합니다.

문제는 어떻게? 그 답은 이 작품의 서론 부분에 있습니다. 관련된 위험을 계산하는 데 도움이 되는 몇 가지 지표와 기타 통계적 측정값이 있습니다. 가능한 위험(통계적 측정 덕분에 숫자로)을 추적하면 이러한 위험을 최소화하는 방법을 찾을 수 있습니다.

한 가지 명심해야 할 점은 포트폴리오 수익률은 포트폴리오에 있는 개별 자산의 수익률의 가중 합계로 계산된다는 것입니다.

예를 들어, (6% x 25%) + (4% x 25%) + (14% x 25%) + (10% x 25%) =8.5%

포트폴리오는 수익률이 각각 6%, 4%, 12% 및 10%로 예상되는 네 부분(자산)으로 나뉩니다. 총계는 8.5%가 되며 4% 및 6% 수익률을 제공하는 자산과 관련된 위험이 완화되거나 균형을 이룹니다.

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뮤추얼 펀드의 위험을 측정하는 방법

알파

펀드에 대한 위험 조정 계산은 알파 측정을 사용하여 수행할 수 있습니다. Alpha는 벤치마크 색인 을 사용합니다. 이 지표에 대한 계산의 중심입니다.

기본적으로 알파 펀드 투자의 위험 조정 수익률(성과)을 벤치마크 지수와 비교합니다. 이 비교는 펀드의 성과 또는 저성과를 지정하는 알파에 대한 가능한 값을 산출합니다.

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알파는 일반적으로 벤치마크 지수에 따라 펀드의 보안을 지정하는 척도입니다. 계산 후 alpha 값이 1.0이라고 가정해 보겠습니다. 이는 해당 펀드가 벤치마크 지수 대비 1% 초과 수익률을 기록했음을 의미합니다.

반면에 알파 값이 -1.0이면 포트폴리오 펀드가 벤치마크 지수(대부분 시장의 변동성으로 인해)에 비해 실적이 저조했음을 의미합니다.

베타

뮤추얼 펀드와 관련된 위험을 측정하는 다음 지표는 베타입니다. 베타는 일반적입니다. 즉, 전체 시장을 고려하고 특정 펀드 포트폴리오와 관련된 체계적인 위험을 분석합니다. 알파와 마찬가지로 베타 또는 "베타 계수" 값도 "시장 비교" 결과를 알려줍니다.

그러나 Beta 값은 "회귀 분석"으로 알려진 고급 통계 분석 기술을 사용하여 계산할 수 있습니다. 베타는 시장의 움직임에 영향을 받습니다. 기준으로 시장 가치는 1%입니다.

베타 값이 1보다 작게 나온다면 펀드의 변동성은 시장의 변동성보다 작아지게 된다. 마찬가지로 베타 값이 1.1% 이상으로 포착되면 펀드의 변동성은 시장 변동성에 비해 10% 더 높습니다.

관련 위험이 가장 적은 펀드에 유리한 점은 무엇입니까? – 낮은 베타.

표준 편차

표준 편차의 계산은 다양한 분야에서 전 세계적으로 과다하게 적용됩니다. 그리고 운 좋게도 금융 부문에 속해 있습니다. 표준 편차는 특정 분포가 얼마나 흩어져 있는지를 그래픽으로 보여줍니다. 간단하고 쉽게 말해서 SD 또는 표준 편차는 과거 데이터를 사용하여 현재 자금에 대한 분석을 수행합니다.

일반적으로 SD 그래프는 과거 출처에서 예상한 것과 "연간 수익률"이 얼마나 편차가 있는지 알려줍니다. 이 계산을 이용하면 가장 자연스럽게 미래를 예측할 수 있습니다.

변동성이 큰 주식은 표준 편차가 더 높습니다.

평균은 표준 편차의 값을 계산할 때 중요하게 여기는 중심 경향의 척도입니다. SD는 데이터가 평균에서 얼마나 분산되었는지 알려줍니다. 다양한 전문 투자자들이 이 지표를 사용하여 포트폴리오의 위험 요소를 최소화합니다.

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요약

지금까지 살펴본 바와 같이 뮤추얼 펀드의 위험을 추정할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.

서로 다른 자산으로 구성된 포트폴리오에는 개별적으로 연결된 서로 다른 위험 요소가 있습니다. 따라서 최상의 결정을 내리고 포트폴리오의 개별 위험을 최소화하기 위해 위에 언급된 지표가 도움이 될 수 있습니다.

금융 초보자에게 이러한 것들은 지금 당장은 로켓 과학에 불과할 수 있습니다. 그러나 결국에는 손에 넣을 수 있습니다. 결국 좋은 투자는 좋은 수익을 위해 가장 자연스럽게 중요합니다.

이것이 "뮤추얼 펀드의 위험을 측정하는 방법"이라는 기사의 전부입니다. 아래 의견 섹션에서 뮤추얼 펀드의 위험에 대해 어떻게 생각하는지 알려주십시오. 즐거운 투자하세요!


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