Memahami Rasio Sharpe

Sejak penciptaan rasio Sharpe oleh William Sharpepada tahun 1966, rasio ini telah menjadi salah satu ukuran risiko / pengembalian yang paling banyak digunakan di bidang keuangan, dan sebagian besar popularitas ini dikaitkan dengan kesederhanaannya. Kredibilitas rasio semakin meningkat ketika Profesor Sharpe memenangkan Hadiah Nobel dalam Ilmu Ekonomi pada tahun 1990 untuk karyanya pada model penetapan harga aset modal (CAPM).

Dalam artikel ini, kita akan memecah rasio Sharpe dan komponennya.

Apa Memahami Rasio Sharpe?

Kebanyakan orang keuangan mengerti bagaimana menghitung rasio Sharpe dan apa yang diwakilinya.Rasio tersebut menggambarkan berapa banyak pengembalian berlebih yang Anda terima untuk volatilitas ekstra yangAnda tanggung karena memegang aset yang lebih berisiko. Ingat, Anda membutuhkan kompensasi atas risiko tambahan yang Anda ambil karena tidak memiliki aset bebas risiko .

Kita akan memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang cara kerja rasio ini, dimulai dengan rumusnya:

S(x)=(rx-Rf)StdDev(rx)where:x=The investmentrx=The average rate of return of xRf=The best available rate of return of suatu risk-free security (i.e. T-bills)StdDev(rx)=The standard deviation of rx begin {aligned} & S (x) = frac {(r_ {x} – R_ {f})} {StdDev (r_ {x})} \ & textbf {di mana:} \ & x = text { Investasi} \ & r_ {x} = text {Tingkat pengembalian rata-rata} x \ & R_ {f} = text {Tingkat pengembalian terbaik yang tersedia dari a} \ & text {keamanan bebas risiko (yaitu T-bills)} \ & StdDev (r_x) = text {Simpangan baku} r_ {x} end {aligned} orang nya .S(x)=StdDev(rx orang nya .)

Kembali (rx)

Pengembalian terukur dapat dalam frekuensi berapa pun (misalnya, harian, mingguan, bulanan, atau tahunan) jika didistribusikan secara normal. Di sinilah letak kelemahan mendasar dari rasio: tidak semua pengembalian aset didistribusikan secara normal.

K urtosis — ekor yang lebih tebal dan puncak yang lebih tinggi — atau kemiringan dapat menjadi masalah untuk rasio karena deviasi standar tidak seefektif jika masalah ini muncul. Terkadang, menggunakan rumus ini dapat berbahaya jika pengembalian tidak terdistribusi secara normal.

Tingkat Pengembalian Bebas Risiko (rf)

tingkat bebas risiko pengembalian digunakan untuk melihat apakah Anda benar kompensasi untuk risiko tambahan diasumsikan dengan aset. Secara tradisional, tingkat pengembalian bebas risiko adalah T-bill pemerintah dengan tanggal terpendek (yaitu US T-Bill). Meskipun jenis keamanan ini memiliki volatilitas paling kecil, beberapa pihak berpendapat bahwa keamanan bebas risiko harus sesuai dengan durasi investasi yang sebanding.

Misalnya, ekuitas adalah aset durasi terpanjang yang tersedia. Haruskah mereka tidak dibandingkan dengan aset bebas risiko dengan durasi terpanjang yang tersedia: sekuritas yang dilindungi dari inflasi yang diterbitkan pemerintah (IPS)? Menggunakan IPS jangka panjang tentu akan menghasilkan nilai rasio yang berbeda karena, dalam lingkungan suku bunga normal, IPS seharusnya memiliki pengembalian riil yang lebih tinggi daripada T-bills.

Misalnya, Indeks Sekuritas Dilindungi Inflasi AS Barclays 1-10 Tahun mengembalikan 3,3% untuk periode yang berakhir 30 September 2017, sedangkan Indeks S&P 500 mengembalikan 7,4% dalam periode yang sama. Beberapa orang akan berpendapat bahwa investor diberi kompensasi yang adil atas risiko memilih ekuitas daripada obligasi. Rasio Sharpe indeks obligasi sebesar 1,16% versus 0,38% untuk indeks ekuitas akan menunjukkan ekuitas adalah aset yang lebih berisiko.

Deviasi Standar (StdDev (x))

Sekarang setelah kita menghitung pengembalian berlebih dengan mengurangkan tingkat pengembalian bebas risiko dari pengembalian aset berisiko, kita perlu membaginya dengan deviasi standar dari aset berisiko yang diukur. Seperti disebutkan di atas, semakin tinggi angkanya, semakin baik investasi dilihat dari perspektif risiko / pengembalian.

Bagaimana pengembalian didistribusikan adalah tumit Achilles dari rasio Sharpe.How Finance Gurus Get Risk All Wrong ” (Fortune, 2005) , kurva lonceng diadopsi untuk kenyamanan matematis, bukan realisme.

Namun, kecuali deviasi standar sangat besar, leverage mungkin tidak memengaruhi rasio. Baik pembilang (kembali) dan penyebut (simpangan baku) bisa berlipat ganda tanpa masalah. Jika deviasi standar menjadi terlalu tinggi, kita melihat masalah. Misalnya, saham yang leverage 10-ke-1 dapat dengan mudah melihat penurunan harga 10%, yang berarti penurunan 100% dalam modal awal dan margin call awal .

Rasio dan Risiko Sharpe

Memahami hubungan antara rasio Sharpe dan risiko sering kali bermuara pada pengukuran deviasi standar, yang juga dikenal sebagai risiko total.Kuadrat deviasi standar adalah  varians , yang banyak digunakan oleh Peraih Nobel Harry Markowitz, pelopor Teori Portofolio Modern . 

Jadi mengapa Sharpe memilih deviasi standar untuk menyesuaikan keuntungan berlebih untuk risiko, dan mengapa kita harus peduli?Kita tahu bahwa Markowitz memahami varians, ukuran dispersi statistik  atau indikasi seberapa jauh dari nilai yang  diharapkan , sebagai sesuatu yang tidak diinginkan oleh investor. Akar kuadrat dari varians, atau deviasi standar, memiliki bentuk unit yang sama dengan seri data yang dianalisis dan seringkali mengukur risiko.

Contoh berikut menggambarkan mengapa investor harus peduli dengan varians:

Seorang investor memiliki tiga pilihan portofolio, semuanya dengan pengembalian yang diharapkan sebesar 10 persen untuk 10 tahun ke depan. Pengembalian rata-rata dalam tabel di bawah ini menunjukkan ekspektasi yang dinyatakan. Pengembalian yang dicapai untuk  horizon investasi  ditunjukkan oleh pengembalian tahunan, yang memperhitungkan  peracikan  . Seperti yang diilustrasikan oleh tabel data dan bagan, deviasi standar mengambil keuntungan dari hasil yang  diharapkan. Jika tidak ada risiko — nol standar deviasi — pengembalian Anda akan sama dengan pengembalian yang Anda harapkan.

Pengembalian Rata-Rata yang Diharapkan

Menggunakan Rasio Sharpe

Rasio Sharpe adalah ukuran pengembalian yang sering digunakan untuk membandingkan kinerja manajer investasi dengan melakukan penyesuaian risiko.

Misalnya, Manajer Investasi A menghasilkan pengembalian sebesar 15%, dan Manajer Investasi B menghasilkan pengembalian sebesar 12%. Tampaknya manajer A berkinerja lebih baik. Namun, jika manajer A mengambil risiko yang lebih besar daripada manajer B, mungkin manajer B memiliki pengembalian yang disesuaikan dengan risiko yang lebih baik .

Untuk melanjutkan dengan contoh, katakanlah tingkat bebas risiko adalah 5%, dan portofolio manajer A memiliki deviasi standar 8% sedangkan portofolio manajer B memiliki deviasi standar 5%. Rasio Sharpe untuk manajer A adalah 1,25, sedangkan rasio manajer B akan menjadi 1,4, yang lebih baik daripada rasio manajer A. Berdasarkan perhitungan ini, manajer B dapat menghasilkan pengembalian yang lebih tinggi atas dasar penyesuaian risiko.

Untuk beberapa wawasan, rasio 1 atau lebih baik adalah baik, 2 atau lebih baik sangat baik, dan 3 atau lebih baik sangat baik.

Garis bawah

Risiko dan imbalan harus dievaluasi bersama ketika mempertimbangkan pilihan investasi;inilah titik fokus yang disajikan dalam Teori Portofolio Modern. Dalam definisi umum risiko, deviasi standar atau varians mengambil keuntungan dari investor. Karena itu, selalu atasi risiko beserta imbalannya saat memilih investasi. Rasio Sharpe dapat membantu Anda menentukan pilihan investasi yang akan memberikan keuntungan tertinggi sambil mempertimbangkan risiko.

Artikel terkait

  1. William F. Sharpe dan Sejarah
  2. Apa itu rasio Sharpe yang bagus?
  3. Perbedaan antara rasio Sharpe dan rasio sortino
  4. Bagaimana Rasio Sharpe Dapat Menyederhanakan Risiko
  5. 5 Cara Menilai Manajer Portofolio Anda
  6. Deviasi downside didefinisikan
  7. Apa perb
    edaan antara rasio Sharpe dan rasio treynor?
  8. Standar Deviasi
  9. Mengukur kinerja portofolio
  10. Aturan Empiris