Хотя взаимные фонды и хедж-фонды могут быть проанализированы с использованием очень похожих показателей и процессов, хедж-фонды требуют дополнительного уровня глубины для решения их уровня сложности и их асимметричной ожидаемой отдачи. В этой статье будут рассмотрены некоторые критические показатели, которые следует понимать при анализе хедж-фондов, и, хотя есть много других, которые необходимо учитывать, те, которые включены в эту статью, являются хорошим местом для тщательного анализа эффективности хедж-фондов.

Показатели эффективности Подобно анализу эффективности взаимных фондов, хедж-фонды должны оцениваться как по абсолютной, так и относительной доходности. Однако из-за разнообразия стратегий хедж-фондов и уникальности каждого хедж-фонда необходимо хорошее понимание различных типов возвратов, чтобы идентифицировать их.

Абсолютные доходы дают инвестору представление о том, где классифицировать фонд по сравнению с более традиционными типами инвестиций. Например, хедж-фонд с низкой и стабильной доходностью, вероятно, лучше заменяет фиксированный доход, чем это было бы для рынка развивающихся рынков, который может быть заменен глобальным макро фондом с высокой доходностью.

Относительная доходность, с другой стороны, позволяет инвестору определить привлекательность фонда по сравнению с другими инвестициями. Сравнимыми могут быть другие хедж-фонды, взаимные фонды или даже определенные индексы, которые инвестор пытается имитировать. Ключом к оценке относительной отдачи является определение производительности в течение нескольких периодов времени, таких как одно-, трех- и пятилетние годовые доходы. Кроме того, эти доходы также следует рассматривать относительно риска, присущего каждой инвестиции, что мы рассмотрим в следующем разделе.

Лучший метод оценки относительной эффективности - это определение списка сверстников, которое может включать в себя сечение традиционных паевых фондов, индексов капитала или фиксированных доходов и других хедж-фондов с аналогичными стратегиями. Хороший фонд должен выполнять в верхних квартилях за каждый анализируемый период, чтобы эффективно доказать свою способность генерировать альфа.

Риск Выполнение количественного анализа без учета риска сродни пересечению оживленной улицы с завязанными глазами. Основная финансовая теория гласит, что негативная отдача может быть сформирована только путем принятия рисков, поэтому, хотя фонд может демонстрировать отличную прибыль, инвестор должен включить риск в анализ, чтобы определить скорректированную с учетом риска деятельность фонда и то, как он сравнивается с другими инвестициями. Ниже приведены несколько показателей, используемых для измерения риска:

• Стандартное отклонение . Самыми большими преимуществами использования стандартного отклонения в качестве меры риска являются его легкость вычисления и простота концепции нормального распределения доходности.К сожалению, это также причина его слабости в описании присущих рисков в хедж-фондах. Большинство хедж-фондов не имеют симметричной доходности, а метрика стандартного отклонения также может маскировать более высокую, чем ожидалось, вероятность больших потерь.
• Значение под угрозой (VAR) - Значение риска представляет собой показатель риска, который основан на комбинации среднего и стандартного отклонения. Однако, в отличие от стандартного отклонения, он не описывает риск с точки зрения волатильности, а скорее как самую высокую сумму, которая, вероятно, будет потеряна с вероятностью 5%. В нормальном распределении он представлен самыми левыми 5% вероятных результатов. Недостатком является то, что и количество, и вероятность могут быть недооценены из-за предположения о нормально распределенных доходах. Его следует оценивать при проведении количественного анализа, но инвестор должен также учитывать дополнительные показатели при оценке риска.
• Skewness - асимметрия - это мера асимметрии отдачи, и анализ этого показателя может пролить дополнительный свет на риск фонда. На рисунке 1 показаны два графика с идентичными средствами и стандартными отклонениями. Граф слева положительно перекошен. Это означает режим среднего> медиана. Обратите внимание, как правый хвост длиннее, а результаты слева сгруппированы по направлению к центру. Хотя эти результаты указывают на более высокую вероятность того, что результат меньше среднего, он также указывает на вероятность, хотя и низкую, чрезвычайно положительного результата, обозначенного длинным хвостом с правой стороны.

Рисунок 1: Положительная асимметрия и отрицательная асимметрия

Источник: «Анализ на случай непредвиденных обстоятельств» (2002)

Обнуление приблизительно нуля указывает на нормальное распределение. Любая мера асимметрии, которая является положительной, скорее похожа на распределение слева, а отрицательная асимметрия напоминает распределение справа. Как видно из графиков, опасность отрицательно искаженного распределения - это вероятность очень отрицательного результата, даже если вероятность низкая.

• Куртос - В противовес асимметрии эксцесс измеряет уровень плоскостности распределения. На рисунке 2 распределение слева показывает отрицательный эксцесс, что указывает на меньшую вероятность результатов вокруг среднего и более низкую вероятность экстремальных значений. Позитивный эксцесс, распределение справа, указывает на более высокую вероятность результатов вблизи среднего значения, но также и на более высокую вероятность экстремальных значений. В этом случае оба распределения также имеют одинаковое среднее и стандартное отклонение, поэтому инвестор может начать понимать важность анализа дополнительных показателей риска за пределами стандартного отклонения и VAR.

Рисунок 2: Негативный эксцесс и положительный эксцесс

Источник: «Анализ непредвиденных обстоятельств» (2002)

• Коэффициент Шарпа - Один из самых популярных мер с поправкой на риск, используемый хедж-фондами, - это Шарп соотношение. Коэффициент Шарпа указывает объем дополнительной прибыли, полученной для каждого уровня риска. Коэффициент Sharpe больше 1 отлично, а коэффициенты ниже 1 можно судить на основе используемого класса активов или инвестиционной стратегии.В любом случае, входы в расчет коэффициента Шарпа являются средними, стандартными отклонениями и безрисковой ставкой, поэтому коэффициенты Шарпа могут быть более привлекательными в периоды низких процентных ставок и менее привлекательными в периоды более высоких процентных ставок.

Сравнительные показатели Для точного измерения эффективности фонда необходимо иметь точку сравнения, с которой можно оценить доходность. Эти точки сравнения известны как ориентиры. Существует несколько мер, которые могут применяться для измерения производительности по сравнению с эталоном; три общие меры: бета, корреляция и альфа.

• Бета - Бета называется систематическим риском и является мерой возврата фонда по отношению к доходности индекса. Сравниваемому рынку или индексу присваивается бета-единица 1. Фонд с бета-версией 1,5, следовательно, будет иметь тенденцию к возврату 1,5% на каждые 1% движения на рынке / индексе. С другой стороны, фонд с бета-версией 0,5 будет иметь доход в размере 0,5% на каждый доход в 1% на рынке. Бета - отличная мера для определения того, сколько акций (подверженность конкретному классу активов) имеет фонд, и позволяет инвестору определить, действительно ли и / или насколько значительным является выделение фонда. Бета может быть измерена относительно любого контрольного индекса, включая индексы капитала, фиксированного дохода или хедж-фондов, чтобы выявить чувствительность фонда к изменениям в конкретном индексе. Большинство хедж-фондов вычисляют бета-версию по отношению к S & P 500, так как они продают свои доходы на основе их относительной нечувствительности / корреляции с широким рынком ценных бумаг.
• Корреляция - Корреляция очень похожа на бета, поскольку она измеряет относительные изменения в доходности. Однако, в отличие от бета-версии, предполагающей, что рынок в какой-то мере влияет на производительность фонда, корреляция измеряет, как связаны с возвратом двух фондов. Диверсификация, например, основана на том факте, что разные классы активов и инвестиционные стратегии по-разному реагируют на систематические факторы. Корреляция измеряется в масштабе от -1 до +1, где -1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, ноль указывает на отсутствие видимой корреляции вообще, а +1 указывает на идеальную положительную корреляцию. Идеальная отрицательная корреляция может быть достигнута путем сравнения прибыли на длинной позиции S & P 500 с короткой позицией S & P 500. Очевидно, что при каждом увеличении на 1% в одной позиции произойдет снижение на 1% в другой. Лучшее использование корреляции - это сравнение соотношения каждого фонда в портфеле с каждым из других фондов в этом портфеле. Чем ниже соотношение этих средств друг к другу, тем более вероятно, что портфель хорошо диверсифицирован. Однако инвестор должен опасаться слишком большой диверсификации, и в этом случае доходность может быть резко сокращена.
• Alpha - Многие инвесторы считают, что альфа - это разница между возвратом фонда и возвратом базового показателя, но альфа фактически рассматривает разницу в доходах относительно суммы принимаемого риска. Другими словами, если доходность на 25% лучше, чем эталон, но полученный риск был на 40% больше, чем эталон, альфа фактически будет отрицательной.Поскольку это то, что большинство менеджеров хедж-фондов претендуют на добавление к доходам, важно понять, как его анализировать. Альфа рассчитывается с использованием модели CAPM:

Ожидаемый доход = Безрисковая ставка + бета * (ожидаемый доход от рынка - безрисковая ставка)

Чтобы рассчитать, добавил ли менеджер хедж-фондов альфа на основе риска , инвестор может просто заменить бету хедж-фонда на приведенное выше уравнение, что приведет к ожидаемой отдаче от эффективности хедж-фонда. Если фактические доходы превышают ожидаемый доход, тогда менеджер хедж-фонда добавил альфа на основании полученного риска. Если фактический доход ниже ожидаемого дохода, менеджер хедж-фондов не добавляет альфа-версию на основе риска, хотя фактическая доходность может быть выше, чем соответствующий показатель. Инвесторы должны хотеть, чтобы менеджеры хедж-фондов добавляли альфы к доходам с риском, который они берут, и кто не генерирует доход, просто принимая дополнительный риск.

Практический результат Выполнение количественного анализа хедж-фондов может быть очень трудоемким и сложным. Однако в этой статье представлено краткое описание дополнительных показателей, которые добавляют важную информацию для анализа. Существует также множество других показателей, которые могут быть использованы, и даже те, которые обсуждаются в этой статье, могут быть более релевантными для некоторых хедж-фондов и менее релевантными для других. Инвестор должен уметь понимать больше рисков, присущих конкретному фонду, прилагая усилия для выполнения нескольких дополнительных вычислений, многие из которых автоматически рассчитываются аналитическим программным обеспечением, таким как PerTrac, Morningstar и Zephyr.