Comprensió de l'anàlisi quantitativa dels fons de cobertura

Tot i que els fons mutus i els fons de cobertura es poden analitzar mitjançant mètriques i processos molt similars, els fons de cobertura requereixen un nivell addicional de profunditat per afrontar el seu nivell de complexitat i els rendiments esperats asimètrics. Els fons de cobertura generalment només són accessibles als inversors acreditats, ja que requereixen el compliment de menys regulacions SEC que altres fons.

Aquest article abordarà algunes de les mètriques crítiques per comprendre a l’hora d’analitzar els fons de cobertura i, tot i que n’hi ha moltes que cal tenir en compte, les que s’inclouen aquí són un bon lloc per començar a fer una anàlisi rigorosa del rendiment del fons de cobertura.

Rendiments absoluts i relatius

De forma similar a l’anàlisi del rendiment de fons mutus, els fons de cobertura s’han d’avaluar tant pel rendiment de rendibilitat absoluta com relativa. Tanmateix, a causa de la varietat d’estratègies de fons de cobertura i la singularitat de cada fons de cobertura, cal entendre bé els diferents tipus de rendiments per identificar-los.

Els rendiments absoluts donen a l’inversor una idea d’on classificar el fons en comparació amb els tipus d’inversions més tradicionals. També es coneix com a rendibilitat total, el rendiment absolut mesura el guany o la pèrdua que experimenta un fons.

Per exemple, un fons de cobertura amb rendiments baixos i estables és probablement un substitut més gran per a les inversions de renda fixa que no pas amb les accions de mercats emergents, que podrien ser substituïdes per un fons macro macro de gran rendiment.

Per contra, els rendiments relatius permeten a un inversor determinar l'atractiu d'un fons en comparació amb altres inversions. Els comparables poden ser altres fons de cobertura, fons mutuos o fins i tot certs índexs que un inversor està intentant imitar. La clau per avaluar els rendiments relatius és determinar el rendiment en diversos períodes de temps, com ara els rendiments anualitzats d’un, tres i cinc anys. A més, aquests rendiments també s’han de considerar relatius al risc inherent a cada inversió.

El millor mètode per avaluar el rendiment relatiu és definir una llista de companys, que podria incloure una secció de fons mutualistes tradicionals, índexs de renda variable o de renda fixa i altres fons de cobertura amb estratègies similars. Un bon fons ha d’actuar en els quartils principals per a cada període d’anàlisi per tal de demostrar eficaçment la seva capacitat generadora d’alfa.

Mesura del risc

Fer anàlisis quantitatius sense considerar el risc és semblant a creuar un carrer molt ocupat mentre teniu els ulls embenats. La teoria financera bàsica indica que els rendiments generalitzats només es poden generar assumint riscos, de manera que, tot i que un fons pot presentar rendiments excel·lents, un inversor hauria d’incorporar riscos a l’anàlisi per determinar el rendiment ajustat al risc del fons i la seva comparació amb altres inversions.

Hi ha diverses mètriques que es fan servir per mesurar el risc:

Desviació estàndar

Entre els avantatges d’utilitzar la desviació estàndard com a mesura de risc hi ha la seva facilitat de càlcul i la simplicitat del concepte d’una distribució normal dels rendiments. Malauradament, aquesta és també la raó de la seva debilitat en descriure els riscos inherents als fons de cobertura. La majoria dels fons de cobertura no tenen rendiments simètrics i la mètrica de desviació estàndard també pot emmascarar la probabilitat més gran del que s’esperava de grans pèrdues.

Valor en risc (VaR)

El valor en risc és una mètrica de risc que es basa en una combinació de desviació estàndard i mitjana. A diferència de la desviació estàndard, però, no descriu el risc en termes de volatilitat, sinó com la quantitat més elevada que es pot perdre amb un cinc per cent de probabilitats. En una distribució normal, és representat pel cinc per cent més esquerre de resultats probables. L’inconvenient és que tant la quantitat com la probabilitat es poden subestimar a causa de l’assumpció de rendiments normalment distribuïts. Encara s'ha d'avaluar quan es faci una anàlisi quantitativa, però un inversor també hauria de considerar mètriques addicionals a l'hora d'avaluar el risc.

Inclinació

La inclinació és una mesura de l’asimetria de les rendibilitats i analitzar aquesta mètrica pot donar llum addicional sobre el risc d’un fons.

La figura 1 mostra dos gràfics amb mitjans idèntics i desviacions estàndard. El gràfic de l'esquerra es mostra positivament. Això significa el mode mitjà> mitjà> . Observeu com la cua dreta és més llarga i els resultats de l’esquerra s’agrupen al centre. Tot i que aquests resultats indiquen una probabilitat més elevada d’un resultat inferior a la mitjana, també indica la probabilitat, tot i que baixa, d’un resultat extremadament positiu tal com indica la cua llarga del costat dret.

Figura 1: inclinació positiva i inclinació negativa

Font: "Anàlisi de contingència" (2002)

Una fluïdesa aproximada a zero indica una distribució normal. Qualsevol mesura de inclinació que sigui positiva s’assemblaria més aviat a la distribució de l’esquerra, mentre que la inclinació negativa s’assembla a la distribució de la dreta. Com es pot veure en els gràfics, el perill d’una distribució inclinada negativament és la probabilitat d’un resultat molt negatiu, fins i tot si la probabilitat és baixa.

Kurtosi

La curtosi és una mesura del pes combinat de les restes de la distribució respecte a la resta de la distribució.

A la figura 2, la distribució a l'esquerra presenta kurtosi negativa, cosa que indica una menor probabilitat de resultats al voltant de la mitjana i una menor probabilitat de valors extrems. Una kurtosi positiva, la distribució de la dreta, indica una probabilitat més elevada de resultats propers a la mitjana, però també una major probabilitat de valors extrems. En aquest cas, ambdues distribucions també tenen la mateixa mitjana i desviació estàndard, per la qual cosa un inversor pot començar a fer-se una idea de la importància d’analitzar les mètriques de risc addicionals més enllà de la desviació estàndard i la VAR.

Figura 2: Kurtosi negativa i kurtosi positiva

Font: "Anàlisi de contingència" (2002)

Proporció nítida

Una de les mesures més populars de rendiments ajustats al risc utilitzats pels fons de cobertura és la proporció Sharpe. La proporció Sharpe indica la quantitat de rendibilitat addicional obtinguda per a cada nivell de risc assumit. Una relació Sharpe superior a 1 és bona, mentre que les proporcions inferiors a 1 es poden jutjar segons la classe d'actius o l'estratègia d'inversió utilitzada. En qualsevol cas, els inputs per al càlcul de la proporció Sharpe són mitja, desviació estàndard i taxa sense risc, de manera que les proporcions Sharpe poden ser més atractives en períodes de baixos tipus d'interès i menys atractius en períodes de tipus d'interès més alts.

Mesura de rendiment amb ràtios de referència

Per mesurar amb precisió el rendiment del fons, cal tenir un punt de comparació amb el qual avaluar els rendiments. Aquests punts de comparació es coneixen com a punts de referència.

Hi ha diverses mesures que es poden aplicar per mesurar el rendiment respecte a un punt de referència. Aquests són tres comuns:

Beta

Beta s’anomena risc sistemàtic i és una mesura de les rendibilitats d’un fons respecte a les rendibilitats d’un índex. A un mercat o un índex que es compara se li assigna una beta de 1. Un fons amb una beta de 1, 5, per tant, tendirà un retorn de l’1, 5 per cent per cada moviment de l’1 per cent en el mercat / índex. Un fons amb una beta de 0, 5, d’altra banda, tindrà una rendibilitat del 0, 5 per cent per cada rendiment de l’1% al mercat.

Beta és una excel·lent mesura per determinar la quantitat d’exposició de capital (a una classe d’actius determinada): un fons té i permet a un inversor determinar si i / o l’important assignació a un fons es justifica. La beta es pot mesurar en relació amb qualsevol índex de referència, inclosos els índexs de renda variable, de renda fixa o de fons de cobertura, per revelar la sensibilitat del fons als moviments de l'índex particular. La majoria dels fons de cobertura calculen la beta respecte a l’índex S&P 500, ja que venen els seus rendiments en funció de la seva relativa insensibilitat / correlació al mercat d’equips més ampli.

Correlació

La correlació és molt similar a la beta, ja que mesura canvis relatius a les rendibilitats. No obstant això, a diferència de la beta, que suposa que el mercat impulsa el rendiment d'un fons fins a cert punt, la correlació mesura la relació que podrien tenir els rendiments de dos fons. La diversificació, per exemple, es basa en el fet que diferents classes d’actius i estratègies d’inversió reaccionen de manera diferent als factors sistemàtics.

La correlació es mesura en una escala de -1 a +1, on -1 indica una correlació negativa perfecta, zero no indica cap correlació aparent i +1 indica una correlació positiva perfecta. Es pot aconseguir una correlació negativa perfecta si es compara la rendibilitat d'una posició S&P 500 llarga amb una posició S&P 500 curta. Evidentment, per a cada augment del percentatge en una posició hi haurà una disminució igual per cent en l’altra.

El millor ús de la correlació és comparar la correlació de cada fons d'una cartera amb cadascun dels altres fons d'aquesta cartera. Com més petita sigui la correlació que tenen aquests fons, més probabilitats de diversificar la cartera. Tanmateix, un inversor s'ha de preocupar de la diversificació excessiva, ja que els rendiments poden reduir-se dràsticament.

Alfa

Molts inversors suposen que la diferència entre la rendibilitat del fons i la rendibilitat de referència, però alfa considera la diferència de rendiments respecte a la quantitat de risc assumida. És a dir, si els rendiments són un 25 per cent millors que els de referència, però el risc assumit fos un 40 per cent més gran que el de referència, alfa seria en realitat negatiu.

Com que la majoria dels administradors de fons de cobertura asseguren afegir rendibilitats, és important entendre com analitzar-lo.

Alfa es calcula mitjançant el model CAPM:

ERi = Rf + βi × (ERm − Rf) on: ERi = Retorn previst de la inversióRf = Taxa lliure de riscβi = Beta de la inversióERm = Retorn previst del mercat \ begin {align} & \ text {ER} _i = \ text {R} _f + \ beta_i \ times (\ text {ER} _m - \ text {R} _f) \\ & \ textbf {on:} \\ & \ text {ER} _i = \ text {Retorn previst de la inversió} \\ & \ text {R} _f = \ text {Taxa sense risc} \\ & \ beta_i = \ text {Beta de la inversió} \\ & \ text {ER} _m = \ text {Esperat retorn del mercat} \\ \ end {alineat} ERi = Rf + βi × (ERm −Rf) on: ERi = Retorn previst de la inversióRf = Taxa lliure de riscβi = Beta de la InvestmentERm = Retorn previst del mercat

Per calcular si un gestor de fons de cobertura va afegir alfa en funció del risc assumit, un inversor només pot substituir la beta del fons de cobertura a l'equació anterior, cosa que donaria lloc a una rendibilitat esperada del rendiment del fons de cobertura. Si els rendiments reals excedeixen el rendiment esperat, el gestor del fons de cobertura ha afegit una alfa en funció del risc assumit. Si la rendibilitat real és inferior a la rendibilitat prevista, el gestor del fons de cobertura no va afegir alfa en funció del risc assumit, tot i que els rendiments reals poden ser superiors al valor de referència corresponent. Els inversors han de voler que els gestors de fons de cobertura que aportin alfa als rendiments amb el risc que assumeixen, i que no generin rendiments només assumint un risc addicional.

La línia de fons

Fer anàlisis quantitatius sobre fons de cobertura pot costar molt temps i és difícil. Tot i això, aquest article proporciona una breu descripció de mètriques addicionals que aporten informació valuosa a l’anàlisi. També hi ha una varietat d’altres mètriques que es poden utilitzar i, fins i tot, les que es discuten en aquest article poden ser més rellevants per a alguns fons de cobertura i menys rellevants per a d’altres.

Un inversor ha de ser capaç d’entendre més dels riscos inherents a un determinat fons fent l’esforç de realitzar uns quants càlculs addicionals, molts dels quals es calculen automàticament mitjançant programari analític, inclosos sistemes de proveïdors com Morningstar, PerTrac i Zephyr.