Часто в характеристиках того или иного инструмента инвестирования вы будете встречать такие термины, как «Коэффициент Шарпа» и «Бетта-коэффициент». Давайте для начала проясним вкратце, что означает коэффициент Шарпа, какой он должен быть и от чего зависит.
Самым главным показателем для инвестора является, конечно, инвестиций. И ее посчитать уже может каждый. Даже доходность капиталовложений с мы уже можем определить. Но ведь не только доходность определяет наше удовлетворение инвестициями. Еще важную роль играет риск.
Например, вы положили 100 000 рублей в под 12% и столько же в . И в акциях получили такую же доходность, как на банковском депозите. Будете ли вы удовлетворены таким результатом? Если от депозита вы ничего большего и не ждали, то на акции вы, скорее всего, возлагали больше надежд. Потому что риск инвестиций на фондовом рынке больше, чем в банке. Но пока это только на уровне ощущений и интуиции. Коэффициент Шарпа позволяет нам эти ощущения преобразовать в цифры.
Как вы наверно уже догадались, самому этот коэффициент считать достаточно сложное мероприятие. Поэтому мы на этом сильно зацикливаться не будем, а просто поговорим о том, как надо относиться к уже посчитанным данным.
Мы видим, что в числителе разница между доходностью инструмента и безрисковой доходностью. Напомню, что безрисковой считается доходность американских государственных облигаций. При расчете доходности ПИФа или иного фонда, в качестве доходности альтернативного вложения может браться доходность банковского депозита. Отсюда напрашивается первый вывод: если коэффициент Шарпа отрицательный, то значит доходность инструмента меньше безрисковой доходности. Это очень плохой признак От таких инвестиций лучше воздержаться.
В знаменателе стоит непонятный значок «Сигма». Считается, что он обозначает в формуле риск инвестиций. На самом деле это всего лишь статистическая величина, показывающая, насколько сильно отличались доходность или цена инструмента за последнее время. Но надо знать, что учитываются все движения и вверх и вниз. Получается, что чем сильнее различается месячная доходность исследуемого инструмента, тем выше это отклонение. Поэтому и решили, что отклонение показывает уровень риска.
В целом же формула показывает, сколько риска приходится на доходность. Чем выше значение, тем значит меньше был риск, значит такой инструмент в целом и доходность показывает и стабильность результатов.
1. Лучше когда коэффициент больше 0. Если он меньше 0, значит доходность меньше банковского депозита, нам не подходят такие варианты.
2. Чем больше коэффициент, тем лучше. Значит инструмент менее рискован.
Но тут есть небольшая тонкость, которую вам стоит понять: к примеру акции компании «Кока-кола» стоили 46$ за акцию. И вдруг из-за панических настроений цена упала до 38$. Из-за того, что отклонение цены (знаменатель формулы) увеличилось, коэффициент Шарпа резко снизится. Судя по нему, акции Кока-колы стали более рискованными. Но здравый смысл говорит, что покупать ту же самую компанию на 17% дешевле менее рискованно, чем за полную цену. Кому стоит в данном случае верить: здравому смыслу или формуле?
За последние несколько лет в статистику большинства мониторингов Форекс-счетов был включен коэффициент Шарпа . Он показывает эффективность торговой стратегии, высчитывая рискованность системы.
Чем выше значение данного параметра, тем лучше осуществляется управление портфелем или же торговым счетом. На данный коэффициент ориентируются многие западные инвесторы.
На рынке Форекс этот тип отображения рискованности системы приобрел популярность 2 года назад, впервые появившись на сервисе копирования сделок mql5. Посмотрев на график роста equity (эквити) и на коэффициент Шарпа, можно сказать, на сколько стабильна стратегия данного.
Часто значение больше 1 показывает, что прибыль трейдера выше, чем потенциальный риск. Если же оно ниже 0.3-0.4, то, скорее всего, стабильности в работе спекулянта нет.
Экономист, получивший Нобелевскую премию за изобретение коэффициента Шарпа. Он родился в 1934 году в Бостоне, США. Обучался в калифорнийском университете, где и получил степень доктора экономических наук в 1990 году за работы в области экономической теории.
Впервые параметр Шарпа начали использовать игроки фондового рынка для оценки рискованности активов. Позже его применение распространилось и на портфели управляющих.
Данный коэффициент - довольно важная составляющая для определения рискованности торговых операций на счете управляющего. Многие трейдеры банально пересиживают убыточные сделки, чтобы нарисовать себе красивую статистику. Посмотрев на вышеуказанный коэффициент, сразу можно понять, торгует человек с фиксацией убытков или нет.
Встречаются управляющие с растущим счетом, но слабым параметром Шарпа, иногда достигающим значений 0.1-0.2. Такие низкие значения указывают на неэффективную торговлю, при которой существует примерно равный шанс потери приличной суммы и заработка крошек.
Рассмотрим один из счетов, который находится в топе провайдеров сервиса копирования сделок на момент публикации обзора:
При работе в противоположную сторону не было пересиживаний убытков и прибыль оказалась намного большей. Если взглянуть на показатель доходности, то он сильно колеблется от -20.77% до 25.54%. Средняя прибыльность системы – 3.61% в месяц, но ее рискованность несет опасность в перспективе.
Таким же способом можно оценить счет любого управляющего на любых площадках и сделать выводы о стабильности портфеля.
Формула Шарпа создана для определения того, насколько эффективно риски компенсируются доходностью портфеля, а также для анализа качества любого биржевого инвестиционного продукта.
Рассмотрим формулу, по которой и рассчитывают коэффициент Шарпа :
Рассмотрим типичный пример применения формулы исходя из доходности российских ПИФов. Здесь представлена долларовая стабильность актива. Чем она выше, тем меньше рисков существует для инвестора.
Перед Вами график в выражении коэффициента Шарпа для паевого фонда "Лукойл Фонд Первый":
Коэффициент Шарпа показывает результативность торговли, с точки зрения дисперсии прибыли. Если вычесть "безрисковую прибыльность", получим избыточную доходность, а разделив ее значение на стандартное отклонение, получим соотношение прибыли к риску. Стандартное отклонение считается автоматически в момент сохранения отчета в торговом терминале МТ4 .
Оценим рискованность стратегии исходя из двух выборок торговых операций, проведенных по разным системам:
Пример 1. Прибыльность сделок: 7%, 2%, 4%, 0% и 10%. Вычисляем среднее значение – 4.6%. Вычитаем из доходности каждой операции среднее значение, получаем ряд: 2.4%, -2.6%, -0.6%, -4.6%, 5.4%.
Возведем полученные значения в квадрат, высчитаем среднее значение и выведем корень от полученного результата – sqrt ((5.76%+6.76%+0.36%+21.16%+29.16%)/5) = 12.64%. Как видим, стандартное отклонение в данной стратегии составило 12.64%.
Пример 2. Прибыльность сделок: 0%, 1%, 12%, 4%, 5%. Среднее значение – 4.4%. Проведем операцию вычитания: -4.4%, -3.4%, 7.6%, -0.4%, 0.6%.
Sqrt (19.36%+45.7%+57.8%+0.16%+0.36%)/5 = 24.67%. Волатильность доходности здесь составила 24.67% (значит, значительно выше).
Исходя из проведенных расчетов видим, что первая стратегия менее рискованная.
Еще два полезных коэффициента для анализа торговли:
На Форексе этот коэффициент рассматривают как излишнюю доходность, так как безрисковой прибыльности на валютном рынке нет и не может быть. Скорее даже наоборот, любые торговые операции несут в себе некий риск.
В качестве примера можно попробовать сравнить эффективность двух систем исходя из параметров риска и прибыльности.
Пусть первая система дает 5% доходности при стандартном отклонении 4%, а вторая – 2%, при волатильности прибыли в 1%. В первом примере торговая система имеет коэффициент шарпа 1.25, а во втором – 2. Проанализировав этот параметр, можно сказать, что вторая система более надежна, хоть и имеет меньшую доходность.
Управляющий, делающий деньги с меньшей волатильностью дохода, имеет больше шансов найти инвестора, чем трейдер, который зарабатывает большой процент, но с высоким значением стандартного отклонения.
В качестве примера приведем Вам один из агрессивных счетов с очень высокой доходностью:
Такая торговая система крайне нестабильна, что и доказывает текущая просадка по счету в 52%. Если говорить об умных инвесторах, то они никогда не станут вкладывать средства в таких управляющих. Коэффициент должен составлять 1 или больше, тогда будет уверенность в том, что управляющий торгует относительно стабильно.
Правильное применение элементов статистики при поиске хорошего управляющего принесет Вам большой успех. Учитесь анализировать эту информацию, чтобы отсеять трейдеров с потенциально опасными системами трейдинга.
Для проведения грамотной оценки торговой стратегии следует сравнить полученный доход от ее использования с уровнем рисков, которым подвергается трейдер, применяя данную стратегию.
Коэффициент Шарпа Форекс позволяет грамотно определять соотношение описанных выше показателей. Чем выше будет это соотношение, тем более эффективной является анализируемая стратегия. Существует специализированная формула для проведения расчета коэффициента Шарпа, ознакомиться с ней вы можете на представленном ниже рисунке.
Несмотря на то, что представленная выше формула выглядит достаточно простой, следует разобраться в ней более подробно. Числителем в этой формуле выступает значение среднего избыточного дохода, который удалось получить при помощи анализируемой стратегии в течение одного месяца ведения торгов.
От общей величины дохода в числителе необходимо вычесть безрисковый доход. В знаменателе формулы учитывается значение риска. Уровень риска обычно зависит от . Таким образом, чем выше уровень волатильности, тем выше риски при использовании .
Воспользовавшись описанной выше формулой, вы сможете достаточно легко рассчитать коэффициент Шарпа. Если в процессе расчета вы получите цифру ниже нуля, то анализируемая стратегия является малоэффективной.
Если полученный коэффициент Шарпа будет равняться единице, то стратегия является пригодной для эффективного ведения торгов на . Согласно утверждениям создателя формулы, оптимальным значением коэффициента Шарпа является два или выше.
При расчете коэффициента Шарпа для одной торговой стратегии Форекс обычно не учитывается безрисковая доходность, так как в подобных ситуациях она просто отсутствует.
При помощи данного коэффициента трейдеры могут сравнить несколько стратегий и выбрать наиболее оптимальную для ведения торгов. Так, например, если сравнить две стратегии с одинаковым уровнем доходности, где одна из них обладает более высоким уровнем риска, более рискованная стратегия будет обладать меньшим значением коэффициента Шарпа.
Для того, чтобы выполнить расчет коэффициента Шарпа, не нужно обладать никакими специализированными знаниями. Допустим вам необходимо оценить эффективность стратегии при помощи коэффициента Шарпа. Для этого потребуются результаты выполненных операций, которые можно взять в торговой платформе, посетив вкладку «Отчет». Средняя доходность рассчитывается в процентном соотношении от замеров изначального депозита. Рассчитывается этот показатель по довольно простой формуле (прибыль/размер депозита*100).
Затем необходимо определить уровень риска, который равняется уровню волатильности, используемой для ведения торгов на валютной паре. Для того, чтобы узнать волатильность валютных пар, следует воспользоваться калькулятором волатильности либо специализированным онлайн сервисом.
Затем простым делением полученного значения доходности на уровень риска мы сможем получить коэффициент Шарпа.
Следует отметить, что описанный выше коэффициент можно применять для проведения оценки эффективности ПАММ-счетов, но это связано с определенными трудностями, так как компании, которые управляют портфелями, довольно редко делятся данными об их составе.
К сожалению, при всей своей простоте и удобстве коэффициент Шарпа имеет определенные минусы:
Несмотря на наличие перечисленных выше минусов, коэффициент Шарпа позволяет довольно грамотно проводить сравнение эффективности различных стратегий.
Уильям Шарп родом из Бостона, он был рожден в студенческой семье. Отец Шарпа проходил обучение на курсе «Английская литература», а его мать на курсе естествоведение.
После школы Уильям Шарп решил получить медицинское образование, но спустя год обучения он охладел к медицине и уехал в Лос-Анжелес, где стал изучать бухгалтерию и экономику. В процессе обучения он увлекся микроэкономикой, которая оказала огромное влияние на его мировоззрение.
В конце 1956 года Уильям Шарп получает степень магистра экономики и устраивается работать экономистом в крупную компанию, которая специализировалась на исследованиях в области прикладной экономики. В этот период он вместе со своим коллегой начинает работу над теорией взаимодействия различных портфелей с ценными бумагами.
В начале 1961 года Уильяму Шарпу удалось получить докторскую степень в области экономики. В своей диссертации он делает целый ряд выводов, которые в последствии стали основой для создания коэффициента Шарпа.
Коэффициент Шарпа определяет отношение доходности инвестиционного портфеля к риску. Достаточно часто у инвесторов возникает потребность в сравнении двух торговых стратегий, или двух финансовых инструментов по критериям: полученная доходность к допустимому риску. Для этих целей существует специальный статистический аппарат, который помогает финансовому аналитику, банкиру, инвестору оценить степень возможных рисков.
Возвращаясь к валютному рынку Форекс, хочется подчеркнуть, что множество статистических показателей своей торговой системы, вы можете найти в сводной таблице результатов в отчете о торговле ( statement ). Кроме всех прочих финансово-статистических данных, в вашем отчете о торговле, по умолчанию, рассчитывается коэффициент Шарпа.
Коэффициент Шарпа демонстрирует работоспособность используемой вами торговой системы. Чем выше значение коэффициента Шарпа, тем стабильнее и эффективнее ваша торговая система.
Данные коэффициента Шарпа отражают не просто мгновенный показатель прошлых оценок доходности к риску, а прогнозирует степень стабильности будущей прибыли. Поэтому, им чаще всего пользуются финансовые аналитики в своих сводных таблицах оценки активов.
Формула расчета коэффициента Шарпа:
Из сложного расчета значения коэффициента Шарпа следует, что он дает информацию инвестору о степени риска при ожидании получения доходности от определенного актива.
Поскольку коэффициент Шарпа является относительным показателем, то чаще всего сравнивают его данные с бенчмарком. Бенчмарк – это безрисковый аналог получения дохода.
Например, при инвестировании в акции, берут для сравнения доходность портфеля акций и доходность бенчмарка – фондового индекса S&P 500. Предполагается, что инвестировать в индекс американских акций S&P 500 безопаснее, и доходность, к примеру, могла бы быть 5% годовых. А инвестиции в портфель акций того же индекса, к примеру, принесла бы 15%.
Так вот, идея использования коэффициента Шарпа сводится к тому, чтобы просчитать риски доходности портфеля акций с учетом возможности вложения своих денег в бенчмарк, в нашем примере – индекс S&P 500. Надеемся, что данный пример облегчит вам понимание смысла, этого сложного для осознания, коэффициента Шарпа.
Если брать для анализа работу на валютном рынке Форекс, то чаще всего для расчета коэффициента Шарпа берут за бенчмарк среднюю доходность по депозитам. Если ваша торговая стратегия приносит прибыль больше, чем 10% годовых по валютным депозитам, к примеру, то коэффициент Шарпа покажет оценку риска данных вложений и своими данными укажет на степень стабильности вашей торговли.
Чтобы было более понятно, давайте разберем еще один пример.
Предположим, что Иван три года инвестировал в недвижимость и получал каждый год 20% прибыли на свой актив, а Настя получила ту же доходность, но все это время вкладывала деньги в ПАММ - систему. У Ивана коэффициент Шарпа - 1,08, а у Насти – 0,68. Таким образом, Настя рисковала больше, чем Иван, чтобы получать 20% прибыли каждый год.
За такой прорыв в оценке финансовых рисков, Уильям Шарп получил в 1990 году Нобелевскую премию в экономике.
Уильям Шарп родился в Бостоне в молодой семье студентов: отец Уильяма учился по специальности «Английская литература», а мать училась на естествоведа. Отец Уильяма, после окончания обучения, работал в Гарвардском университете. В 1940 г. отца Уильяма Шарпа призвали в национальную гвардию, и семья вынуждена была переехать в Техас, позже в Калифорнию. Молодой Уильям учился в школе в городе Риверсайд, Калифорния.
В биографии Уильяма были попытки годичного обучения на медицинском факультете Калифорнийского университета в Беркли в 1951 г., однако медицина не пришлась ему по душе.
Уильям Шарп бросил медицину и приехал учиться в Лос-Анджелес на управление бизнесом. Уильям изучал «Экономикс» и бухгалтерию, но от скучных цифр дебета с кредитом он увлекся микроэкономикой. На формирование мировоззрения будущего Нобелевского лауреата оказали особое влияние профессор Дж. Ф. Уэстон, который преподавал Уильяму финансы, и А. Алчиан, преподаватель курса «Экономикс».
В 1955 г. Уильям Шарп получил степень бакалавра по специальности «Экономикс», а в 1956 г. – степень магистра по этой же специальности.
Уильям Шарп работал экономистом на одну большую корпорацию, которая занималась разработкой теории игр и прикладной экономикой. Именно здесь Уильям начал разрабатывать с Г. Марковицев над моделью взаимосвязей портфелей ценных бумаг.
В 1961 году Шарп защитил докторскую диссертацию в Калифорнийском университете в городе Лос-Анджелес на тему экономики трансферных цен. В своей диссертации Уильям пришел к выводу, что доходы от портфелей ценных бумаг соизмеримы между собой на основании одного фактора. Таким образом, У. Шарп сформулировал однофакторную модель, которая позже выросла в известную ценовую модель акционерного капитала (САРМ - Capital Asset Pricing Model).
Для понимания коэффициента Шарпа очень важно помнить о финансовом показателе стандартного отклонения, который применяется для оценки волатильности инвестиционного портфеля. Показатель стандартного отклонения информирует инвестора о колебаниях средней доходности его портфеля за определенный период. То есть, простыми словами это можно выразить в примере вашей торговле на валютном рынке Форекс, когда вы видите поочередно, то плюс, то минус по балансу вашего торгового счета. Так вот, если волатильность вашей доходности высокая: заработали – проиграли, снова заработали - проиграли, то риск потери денег очень высок. И наоборот, если волатильность низкая: заработали, заработали, заработали, проиграли, то риск невысок.
Как пользоваться коэффициентом Шарпа на практике?
Предположим, что вы полный чайник в финансах и сами посчитать коэффициент Шарпа не сможете. Но, это не значит, что, после нашей статьи, вы не сможете пользоваться результативными данными коэффициента Шарпа в своих целях.
Обычно инвесторы получают от финансовых аналитиков брокерских или инвестиционных компаний сводную таблицу данных о финансовом инструменте, где все статистические показатели уже посчитаны. Вам, как уже знающим людям, стоит заглянуть в графу коэффициента Шарпа и сравнить данных разных активов по этому показателю.
В финансовых или инвестиционных инструментах, где коэффициент Шарпа больше, значит, стабильность прибыли более вероятная.
Конечно, судить только по коэффициенту Шарпа о возможности вложения в выбранный финансовый инструмент нельзя, для этого применяется комплексный подход, в котором участвуют и другие финансовые показатели.
Однако, понимая сущность коэффициента Шарпа, вы легко сможете решить, какой финансовый инструмент обладает меньшим стандартным отклонением, где прибыль будет расти плавно, без колебаний. Самый высокий коэффициент Шарпа у банковских инвестиционных продуктов, поскольку бенчмарк они приравнивают к нулю.
Также, вы легко сможете оценивать степень риска разных торговых систем на валютном рынке Форекс. Для этого, вы просто смотрите в отчет о торговле ( statement ), и сравниваете коэффициент Шарпа разных торговых стратегий. Там, где коэффициент Шарпа будет больше, значит, что на каждую долю доходности приходится малый риск, и тем стабильнее вы будете получать прибыль.
Если же коэффициент Шарпа небольшой, значит, трейдер пересиживает убытки, или у него высокий показатель стандартного отклонения: зигзагообразная кривая доходности.
Недостатки коэффициента Шарпа:
1. Коэффициент Шарпа некорректно рассчитывает прибыль в своем значении.
Коэффициент Шарпа рассчитывает среднюю прибыль за период в процентах, что некорректно в случае серии убыточных периодов. Таким образом, коэффициент Шарпа не учитывает принцип реинвестирования прибыли и необходимый перерасчет на основании этого.
2. Коэффициент Шарпа измеряет колебания волатильности и присваивает им негативное значение.
То есть, любое сильное колебание в плюс или минус, учитываются в коэффициенте Шарпа как негативное, рисковое действие. Представьте, что трейдер за одну сделку сделал плюс 20%на депозит, это резкое колебание сильно понизит значение коэффициента Шарпа, что не отвечает объективной оценке риска.
3. Коэффициент Шарпа не учитывает последовательностей стандартного отклонения.
В расчете коэффициента Шарпа не участвуют серии прибыльных и убыточных сделок, что очень важно для оценки эффективности торговли.
Таким образом, мы с вами ознакомились с очень важным статистическим показателем стабильности прибыли – коэффициентом Шарпа. В нашем кратком обзоре мы рассмотрели формулу расчета коэффициента Шарпа, краткую биографию автора, плюсы и минусы использования его на практике. Надеемся, что теперь отчеты финансовых аналитиков и их таблицы оценки эффективности инвестиций вам будут более понятны.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ШАРПА И СОРТИНО ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПАЕВЫМ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ФОНДОМ
Полтева Татьяна Владимировна
Тольяттинский государственный университет
старший преподаватель кафедры «Финансы и кредит»
USE OF SHARPE RATIO AND SORTINO"S COEFFICIENT IN CASE OF AN EFFICIENCY EVALUATION OF MANAGEMENT OF MUTUAL INVESTMENT FUND
Polteva Tatiana Vladimirovna
Togliatti State University
assistant professor of the chair «Finance and Credit»
Библиографическая ссылка на статью:
Полтева Т.В. Использование коэффициентов Шарпа и Сортино при оценке эффективности управления паевым инвестиционным фондом // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 11 [Электронный ресурс]..02.2019).
В настоящее время финансовый рынок даёт множество возможностей для инвестирования капитала, при этом ключевым аспектом в инвестировании выступает грамотно сформированный портфель инвестиций. Ввиду этого актуальным является вопрос управления сформированным инвестиционным портфелем, а также оценки эффективности управления им. В данной статье рассмотрим применение коэффициентов Шарпа и Сортино для оценки эффективности управления инвестиционным портфелем, или паевым инвестиционным фондом (ПИФом).
Первый коэффициент, который мы рассмотрим в данной статье, – это коэффициент Шарпа. Данный коэффициент представляет собой относительный показатель доходности-риска инвестиционного фонда и отражает, во сколько раз уровень избыточной доходности выше уровня риска инвестиции. Формула расчета коэффициента Шарпа представлена ниже:
Sharp ratio = (r p – r f)/ σ p (1)
σ p – стандартное отклонение доходностей активов ПИФа (риск).
Так, разницу между средней доходностью паевого инвестиционного фонда или инвестиционного портфеля и средней доходностью безрискового актива необходимо разделить на стандартное отклонение доходностей активов ПИФа, то есть на его риск. Чтобы оценить избыточную доходность, полученную инвестором, следует рассчитать доходность, которую он мог бы получить при вложении в безрисковый актив, например, банковский вклад или государственные ценные бумаги. В результате сопоставляется доходность, полученная за счет управления рискованными ценными бумагами, с минимальным уровнем доходности абсолютно надежного актива. И полученная избыточная доходность отражает качество управления ПИФом.
Перейдем к рассмотрению оценки паевого инвестиционного фонда по коэффициенту Шарпа.
Так, если коэффициент Шарпа превышает единицу, это означает, что стратегия управления ПИФом является эффективной, то есть его доходность превышает доходность безрискового актива и риск.
Если коэффициент Шарпа находится в промежутке от нуля до единицы, значит, стратегия управления неэффективна. В этом случае риск портфеля выше, чем его доходность.
Если коэффициент Шарпа отрицательный, это означает, что стратегия управления тоже неэффективна, в данном случае целесообразнее вложиться в безрисковый актив.
В случае, если значение коэффициента Шарпа одного ПИФа выше значения коэффициента Шарпа другого ПИФа, то более предпочтительным будет являться фонд и наибольшим значением данного показателя.
Таким образом, оценка рассматриваемого показателя позволяет выбрать наиболее инвестиционно привлекательные фонды для вложения.
Рассмотрим, где можно получить информацию о существующих паевых инвестиционных фондах. Так, информацию можно получить, например, на сайте Национальной лиги управляющих – www.nlu.ru . На этом сайте представлены различные рэнкинги паевых инвестиционных фондов: по стоимости чистых активов, по доходности, по числу пайщиков и так далее. В системе есть возможности отфильтровать фонды по различным параметрам: по типу, по управляющей компании, по категории и дате. Здесь же есть вкладка «Аналитика», далее – «Коэффициенты». И первый коэффициент, по которому предлагается ранжирование всех паевых инвестиционных фондов – это коэффициент Шарпа.
Так, на 30 июня 2016 года фонд «Ингосстрах денежный рынок» управляющей компании «Ингосстрах-Инвестиции» имеет максимальное значение коэффициента Шарпа 1,2126, что свидетельствует о высоком качестве управления ПИФом. Следующий паевой инвестиционный фонд, согласно значению коэффициента Шарпа – «РГС – Облигации» под управлением компании «Управление сбережениями». Коэффициент Шарпа данного ПИФа составляет 0,4849. При этом следует отметить, что данные фонды демонстрируют далеко не самые высокие показатели доходности за последние 5 лет, так как коэффициент Шарпа как таковую доходность не характеризует.
Коэффициент Шарпа для любого инвестиционного портфеля можно рассчитать самостоятельно в программе Excel, используя формулу для расчёта данного коэффициента. Так, для проведения самостоятельного расчёта нам необходимо определить среднюю безрисковую ставку, среднюю доходность портфеля, а также риск портфеля, выраженный через стандартное отклонение. В качестве безрисковой ставки можно взять среднюю доходность по государственным долгосрочным облигациям. Среднюю доходность портфеля необходимо рассчитать как средневзвешенное значение доходностей каждого актива, входящего в портфель, где в качестве веса выступает вес, или доля, каждого актива в портфеле. Методика расчёта стандартного отклонения, то есть риска, портфеля, классическая, поэтому стандартное отклонение можно рассчитать в программе Excel с помощью формул и функций. Разделив разницу между средней доходностью портфеля и безрисковой доходностью на стандартное отклонение портфеля, найдём искомый коэффициент. Таким образом, можно с лёгкостью рассчитать коэффициент Шарпа для любого портфеля в программе Excel самостоятельно, однако сегодня в этом нет необходимости, так как данные коэффициенты публикуются на различных сайтах.
Второй коэффициент, который мы рассмотрим – это коэффициент Сортино. Он аналогичен коэффициенту Шарпа, используется для измерения риска портфеля. Коэффициент Сортино показывает, что именно выступает источником прибыльности портфеля: продуманные решения или излишний риск. Коэффициент Сортино схож с коэффициентом Шарпа, однако здесь используется иной метод расчета. Вместо показателя стандартного отклонения в знаменателе учитывается отклонение только в отрицательную сторону, то есть отражается влияние только отрицательной волатильности, при этом отклонения вверх, то есть «излишняя» прибыль, в расчёт не берётся. Для вычисления данного показателя необходимо указать минимальную приемлемую норму прибыли. Любая прибыль сверх приемлемой нормы прибыли не используется при подсчете коэффициента Сортино. Формула для расчёта данного коэффициента представлена ниже:
Sharp ratio = (r p – r f)/ σ p- (2)
где r p – средняя доходность ПИФа (инвестиционного портфеля);
r f – средняя доходность безрискового актива;
σ p- – отклонение доходностей активов ПИФа (инвестиционного портфеля) в отрицательную сторону.
Алгоритм расчёта таков. Сначала необходимо вычесть безрисковую процентную ставку из доходности портфеля. Затем разделить результат на отклонение доходностей портфеля в отрицательную сторону.
Значения коэффициента Сортино также можно взять с сайта Национальной лиги управляющих – www.nlu.ru, зайдя во вкладку «Аналитика», далее – «Коэффициенты». Затем следует выбрать искомый коэффициент. Так, максимальное значение данного коэффициента на 30 июня 2016 года – 1,9198 – имеет паевой инвестиционный фонд «РГС – Облигации» под управлением компании «Управление Сбережениями».
Следует отметить, что, помимо рассмотренных коэффициентов (Шарпа и Сортино) в практике оценки эффективности управления портфелем существует множество дополнительных коэффициентов, среди которых коэффициент омега, коэффициент бета, коэффициент альфа, коэффициент VaR, показатель волатильности, коэффициент R 2 . Каждый из рассмотренных коэффициентов несёт свою информацию о портфеле, рассматривать их необходимо в комплексе.
Несомненно, выбор паевого фонда зависит не только от коэффициентов, но и от личных целей инвестора. При этом учитываются предполагаемые сумма и срок инвестирования; риск, на который готов пойти инвестор; ожидаемый доход. Все эти параметры взаимосвязаны, и найти идеальное решение сложно.
В выборе управляющей компании могут помочь рейтинговые агентства, которые присваивают каждой компании определённую степень надёжности. Также важно ориентироваться на динамику стоимости чистых активов ПИФа и динамику стоимости пая за определенный период. Так, стабильное увеличение стоимости пая говорит об эффективном управлении ПИФом. Изменение стоимости чистых активов может быть вызвано не только изменением стоимости ценных бумаг или иного имущества в активах фонда, но и возможным изменением количества участников фонда. При увеличении их числа подтверждается доверительное отношение пайщиков к данному фонду, и наоборот.
Таким образом, необходимо всесторонне оценивать деятельность ПИФов, сравнить стоимость чистых активов, паев. Ну и, конечно же, следует изучить коэффициенты, характеризующие эффективность управления портфелем.
