असामान्य रिटर्न (परिभाषा, सूत्र) - कैसे करें गणना?

असामान्य वापसी परिभाषा

असामान्य रिटर्न को एक स्टॉक या प्रतिभूतियों के पोर्टफोलियो के लिए वास्तविक रिटर्न और एक चयनित समय अवधि में बाजार की उम्मीदों के आधार पर रिटर्न के बीच एक विचरण के रूप में परिभाषित किया गया है और यह एक प्रमुख प्रदर्शन उपाय है जिस पर एक पोर्टफोलियो मैनेजर या एक निवेश प्रबंधक को देखा जाता है।

स्पष्टीकरण

जब हम यह निर्धारित करना चाहते हैं कि क्या सुरक्षा या प्रतिभूतियों के एक समूह ने अपने साथियों से अधिक या कम प्रदर्शन किया है, तो हमें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि हम ऐसे प्रदर्शनों का क्या मापदंडों का आकलन कर सकते हैं; इसलिए, निवेश समुदाय इस तरह के उपायों के साथ आया है कि असामान्य रिटर्न यह स्पष्ट करता है कि पोर्टफोलियो प्रबंधक के कौशल और परिसंपत्ति आवंटन और स्टॉक चयन की उनकी योजना के लिए इस तरह के प्रदर्शन को कितना जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

जब हम किसी पोर्टफोलियो के प्रदर्शन की तुलना करते हैं, तो हम एक बेंचमार्क के रूप में आनुपातिक बाजार सूचकांक का उपयोग करते हैं, जिस पर हम अतिरिक्त गणना करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम भारत में वित्तीय क्षेत्र के स्टॉक के पोर्टफोलियो की तुलना करना चाहते हैं, तो हम निफ्टी बैंक इंडेक्स का उपयोग कर सकते हैं, जबकि यदि हमारे पास यूएस में लार्ज-कैप शेयरों का पोर्टफोलियो है, तो हमारे पास S & P 500 हमारे बेंचमार्क के रूप में हो सकते हैं। ।

असामान्य वापसी फॉर्मूला

यह नीचे के रूप में दर्शाया गया है,

असामान्य रिटर्न फॉर्मूला = वास्तविक रिटर्न - प्रत्याशित रिटर्न

असामान्य रिटर्न की गणना कैसे करें?

अपेक्षित वापसी की गणना करने के लिए, हम कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (CAPM) का उपयोग कर सकते हैं। निम्नलिखित मॉडल के लिए समीकरण है:

ई _आर = आर _एफ + β (आर _एम - आर _एफ )

यहां, ई _r = सुरक्षा में अपेक्षित वापसी, आर _एफ = जोखिम-मुक्त दर, आम तौर पर सरकारी सुरक्षा या बचत जमा दर की दर, deposit = बाजार की तुलना में सुरक्षा या पोर्टफोलियो का जोखिम गुणांक, आर _एम = दिए गए सुरक्षा जैसे कि एसएंडपी 500 के लिए बाजार या उचित सूचकांक पर लौटें।

• एक बार जब हमारे पास पहले से ही अपेक्षित वापसी होती है, तो हम असामान्य वापसी की गणना करने के लिए वास्तविक रिटर्न से समान घटाते हैं।
• जब पोर्टफोलियो या सुरक्षा ने अपेक्षाओं को कम कर दिया है, तो असामान्य वापसी नकारात्मक होगी। अन्यथा, यह सकारात्मक या शून्य के बराबर होगा, जैसा कि मामला हो सकता है।

विवेकपूर्ण दृष्टिकोण के अनुसार, जोखिम-समायोजित रिटर्न पर एक नज़र डालना बेहतर है। यह जोखिम सहिष्णुता की अवधारणा को ध्यान में रखते हुए है क्योंकि अन्यथा, पोर्टफोलियो प्रबंधक IPS लक्ष्यों से विचलित हो सकता है और असामान्य वापसी उत्पन्न करने के लिए अत्यधिक जोखिम भरा निवेश कर सकता है।

कई अवधियों के मामले में, यह देखने के लिए मानकीकृत रिटर्न को देखने में मददगार हो सकता है कि क्या पोर्टफोलियो लगातार बेंचमार्क को हरा रहा है। यदि यह मामला है, तो असामान्य वापसी का मानक विचलन कम होगा, और फिर हम यह कह सकते हैं कि पोर्टफोलियो प्रबंधक ने वास्तव में बेंचमार्क की तुलना में बेहतर स्टॉक चयन किया है।

असामान्य वापसी का उदाहरण

मान लीजिए कि हमें निम्नलिखित जानकारी दी गई है:

उपाय

पोर्टफोलियो की एर की गणना

इसलिए हमने CAPM दृष्टिकोण का उपयोग करके अपेक्षित रिटर्न की गणना की है:

• ई _आर = आर _एफ + β (आर _एम - आर _एफ )
• E _r = 4 + 1.8 * (12% -4%)
• ई _आर = 18.40%

उपरोक्त गणना विचाराधीन अवधि से पहले की जाती है, और यह केवल एक अनुमान है। जब यह अवधि समाप्त हो जाती है, तो हम अवधि की शुरुआत और अंत में बाजार मूल्य के आधार पर वास्तविक रिटर्न की गणना कर सकते हैं।

वास्तविक रिटर्न की गणना निम्नानुसार की जा सकती है,

वास्तविक रिटर्न = समाप्ति मूल्य - मूल्य / शुरुआत मूल्य * 100

• = $ 60000 - $ 50000 / $ 50000 * 100
• = 20.00%

हिसाब

• = 20.00% - 18.40%
• = 1.60%

महत्त्व

• प्रदर्शन विशेषता मीट्रिक: यह पोर्टफोलियो प्रबंधक के स्टॉक चयन से सीधे प्रभावित होता है। इसलिए यह माप उपयुक्त बेंचमार्क की तुलना में उसके प्रदर्शन को आंकने की एक कुंजी है और इस तरह यह उसके प्रदर्शन-आधारित मुआवजे और कौशल-स्तर को निर्धारित करने में भी मदद करता है।
• हानिकारक विचलन पर एक जांच: जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, यदि वास्तविक रिटर्न अपेक्षित रिटर्न से कम है, तो असामान्य वापसी नकारात्मक हो सकती है। इसलिए, यदि यह कई अवधियों के लिए है, तो यह बेंचमार्क सूचकांक से विचलन को कम करने के लिए एक अलार्म के रूप में कार्य करता है क्योंकि यह एक खराब स्टॉक चयन को इंगित करता है
• थोरो क्वांटिटेटिव एनालिसिस: जैसा कि बस गणना की जा सकती है, यह निवेश समुदाय में एक लोकप्रिय उपाय है, हालांकि, CAPM मॉडल के इनपुट के सही अनुमानों के साथ आना कोई आसान काम नहीं है, क्योंकि इसमें प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग शामिल है बीटा की भविष्यवाणी करने और बाजार सूचकांक के पिछले रिटर्न नंबरों का गहन अवलोकन करने के लिए, इसलिए यदि सही ढंग से किया जाता है, तो ये अनुमान पूरी तरह से मात्रात्मक विश्लेषण की एक छलनी से गुजरते हैं और इसलिए अधिक अनुमानित शक्ति के साथ संख्या का उत्पादन करने की अधिक संभावना है।
• टाइम सीरीज़ एनालिसिस: सीएआर या संचयी असामान्य रिटर्न नामक एक उपाय का उपयोग करके कॉरपोरेट क्रियाओं के प्रभाव का विश्लेषण करने में मदद करता है जैसे कि लाभांश भुगतान या स्टॉक की कीमतें और स्टॉक की वापसी। यह आगे की घटनाओं जैसे बाहरी घटनाओं के प्रभावों का विश्लेषण करने में मदद करता है, जिन पर कुछ कॉर्पोरेट देयताएं आकस्मिक हैं, उदाहरण के लिए, कानूनी कार्रवाई या अदालती मामले का निपटारा।

कार की गणना एक विशिष्ट अवधि में असामान्य रिटर्न का योग करके की जाती है।

निष्कर्ष

संक्षेप में, हम कह सकते हैं कि असामान्य वापसी सबसे महत्वपूर्ण है, एक उपाय जो पोर्टफोलियो प्रबंधक के प्रदर्शन और बाजार आंदोलन की अपनी अंतर्दृष्टि की शुद्धता का पता लगाने में मदद कर सकता है। यह आगे परिसंपत्ति प्रबंधन कंपनियों को अपने पोर्टफोलियो प्रबंधकों के प्रदर्शन-आधारित बोनस या कमीशन और ग्राहक समझ के लिए उसी के आधार पर आधार देता है।

साथ ही, जैसा कि यह सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है, यह तब संकेत कर सकता है जब पोर्टफोलियो के बेहतर प्रदर्शन के लिए बाजार सूचकांक से विचलन उपयोगी नहीं है और संकुचित होना चाहिए।