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Sharpe Ratio BREAKING DOWN Sharpe Ratio Die Sharpe Ratio ist die am weitesten verbreitete Methode zur Berechnung der risikoadjustierten Rendite. Sie kann jedoch ungenau sein, wenn sie auf Portfolios oder Vermögenswerte angewendet wird, die keine normale Renditeverteilung aufweisen. Viele Assets haben einen hohen Grad an Kurtosis (fat tails) oder negative Schiefe. Auch bei der Analyse von Portfolios mit signifikanten nicht-linearen Risiken, wie Optionen oder Optionsscheinen, schlägt das Sharp-Quotientenversagen tendenziell fehl. Alternative risikobereinigte Rendite-Methoden haben sich im Laufe der Jahre, einschließlich der Sortino Ratio. Return Over Maximum Drawdown (RoMaD) und das Treynor-Verhältnis. Die moderne Portfolio-Theorie besagt, dass das Hinzufügen von Vermögenswerten zu einem diversifizierten Portfolio, das Korrelationen von weniger als eins untereinander aufweist, das Portfolio-Risiko verringern kann, ohne die Rendite zu opfern. Diese Diversifizierung wird dazu beitragen, die Sharpe-Ratio eines Portfolios zu erhöhen. Sharpe-Ratio (Durchschnittliche Portfolio-Rendite Risk-free-Rate) Standardabweichung der Portfolio-Rendite Die Ex-ante-Sharpe-Ratio-Formel nutzt die erwarteten Renditen, während die Ex-post-Sharpe-Ratio realisierte Renditen verwendet. Anwendungen des Sharpe-Verhältnisses Das Sharpe-Verhältnis wird häufig verwendet, um die Veränderung der Gesamtrisiko-Renditecharakteristiken eines Portfolios zu vergleichen, wenn ein neues Asset oder eine Assetklasse hinzugefügt wird. Beispielsweise erwägt ein Portfoliomanager das Hinzufügen einer Hedgefondsallokation zu seinem bestehenden 5050-Investmentportfolio von Aktien mit einer Sharpe-Ratio von 0,67. Wenn die neuen Portfolios Allokation 404020 Aktien, Anleihen und eine diversifizierte Hedgefonds-Allokation (vielleicht ein Fonds von Fonds), die Sharpe Ratio steigt auf 0,87. Dies deutet darauf hin, dass die Hedgefonds-Investition zwar als eigenständiges Engagement riskant ist, sie aber die Risiko-Renditecharakteristik des kombinierten Portfolios verbessert und damit einen Diversifikationsvorteil hinzufügt. Wenn der Zusatz der neuen Investition die Sharpe-Ratio senkte, sollte sie nicht in das Portfolio aufgenommen werden. Die Sharpe-Ratio kann auch helfen, zu erklären, ob ein Portfolio-Überschussrenditen auf intelligente Anlageentscheidungen oder ein Ergebnis von zu viel Risiko zurückzuführen sind. Obwohl ein Portfolio oder Fonds höhere Renditen als seine Kollegen genießen kann, ist es nur eine gute Investition, wenn diese höheren Renditen nicht mit einem Überschuss von zusätzlichem Risiko kommen. Je größer ein Sharpe-Portfoliomanagement ist, desto besser ist seine risikoadjustierte Performance. Eine negative Sharpe-Ratio deutet darauf hin, dass ein risikofreies Asset besser abschneiden würde als das zu analysierende Sicherheitssystem. Kritik und Alternativen Die Sharpe-Ratio nutzt die Standardabweichung der Renditen im Nenner als Proxy des Gesamtportfoliorisikos, das davon ausgeht, dass die Renditen normal verteilt sind. Der Nachweis hat gezeigt, dass die Erträge aus finanziellen Vermögenswerten tendenziell von einer normalen Ausschüttung abweichen und Interpretationen des Sharpe-Verhältnisses irreführend machen können. Eine Variation des Sharpe-Verhältnisses ist das Sortino-Verhältnis. Der die Effekte von Aufwärtsbewegungen auf die Standardabweichung beseitigt, um nur die Rendite gegen die Abwärtspreisvolatilität zu messen und die Semivarianz im Nenner zu verwenden. Das Treynor-Verhältnis verwendet systematische Risiken. Oder beta () statt der Standardabweichung als Risikomaß im Nenner. Die Sharpe-Ratio kann auch von Hedge-Fonds oder Portfoliomanagern gespielt werden, die versuchen, ihre scheinbare risikoadjustierte Renditegeschichte zu steigern. Dies kann erfolgen durch: Verlängerung des Messintervalls: Dies führt zu einer niedrigeren Abschätzung der Volatilität. Zum Beispiel ist die annualisierte Standardabweichung der täglichen Renditen im Allgemeinen höher als die wöchentlichen Renditen, die wiederum höher ist als die monatlichen Renditen. Berechnung der monatlichen Renditen, aber Berechnung der Standardabweichung von den nicht zusammengesetzten monatlichen Renditen. Schreiben von Out-of-the-money stellt und ruft ein Portfolio: Diese Strategie kann potenziell die Rendite durch die Erhebung der Optionsprämie ohne Zahlung für mehrere Jahre erhöhen. Strategien, die das Ausfallrisiko einbeziehen. Liquiditätsrisiken. Oder andere Formen des Katastrophenrisikos die gleiche Fähigkeit haben, ein nach oben vorgespanntes Sharpe-Verhältnis zu melden. (Ein Beispiel dafür sind die Sharpe-Kennzahlen marktneutraler Hedgefonds vor und nach der Liquiditätskrise von 1998.) Glättung der Renditen: Die Verwendung bestimmter derivativer Strukturen, die seltene Markierung von illiquiden Vermögenswerten oder die Verwendung von Preismodellen, die die monatlichen Gewinne oder Verluste unterschätzen, können Reduzierte Volatilität. Eliminierung der extremen Renditen: Weil solche Renditen die gemeldete Standardabweichung eines Hedgefonds erhöhen, kann ein Manager versuchen, die besten und die schlechtesten monatlichen Renditen jedes Jahr zu beseitigen, um die Standardabweichung zu reduzieren. HINWEIS: Die IDRE Statistische Beratungsgruppe wird migrieren Die Website auf die WordPress CMS im Februar zu erleichtern Wartung und Erstellung neuer Inhalte. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen im Institut für digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben Stata Annotated Output Regressionsanalyse Diese Seite zeigt eine Beispielregressionsanalyse mit Fußnoten, die die Ausgabe erklären. Diese Daten wurden an 200 Gymnasiasten gesammelt und sind Punkte auf verschiedenen Tests, darunter Wissenschaft, Mathematik, Lesen und Sozialkunde (socst). Die Variable weiblich ist eine dichotome Variable codiert 1, wenn der Schüler war weiblich und 0 wenn männlich. Anova Tabelle a. Quelle - Betrachtet man den Abbau der Varianz in der Ergebnisvariable, so werden diese Kategorien untersucht: Modell, Restwert und Gesamt. Die Gesamtvarianz ist in die Varianz partitioniert, die durch die unabhängigen Variablen (Modell) und die Varianz erklärt werden kann, die nicht durch die unabhängigen Variablen (Residual, manchmal auch Error genannt) erklärt wird. B. SS - Dies sind die Summe der Quadrate, die mit den drei Varianzquellen Total, Model und Residual verknüpft sind. C. Df - Das sind die Freiheitsgrade, die mit den Varianzquellen verbunden sind. Die Gesamtabweichung hat N-1 Freiheitsgrade. Die Modell-Freiheitsgrade entsprechen der Anzahl der Koeffizienten, die mit minus 1 geschätzt werden. Inklusive dem Intercept gibt es 5 Koeffizienten, so dass das Modell 5-14 Freiheitsgrade hat. Die restlichen Freiheitsgrade ist die DF-Gesamt-Minus-DF-Modell, 199 - 4 195. d. MS - Dies sind die mittleren Quadrate, die Summe der Quadrate dividiert durch ihre jeweiligen DF. Gesamtmodell Fit e. Anzahl der Obs - Dies ist die Anzahl der Beobachtungen in der Regressionsanalyse verwendet. F. F (4, 195) - Dies ist die F-Statistik ist das mittlere Quadratmodell (2385.93019) geteilt durch das mittlere Quadratresiduum (51.0963039), was F46.69 ergibt. Die Zahlen in Klammern sind die Modell-und Residual Freiheitsgrade sind aus der ANOVA-Tabelle oben. G. Prob gt F - Dies ist der p-Wert, der der obigen F-Statistik zugeordnet ist. Sie wird beim Testen der Nullhypothese verwendet, daß alle Modellkoeffizienten 0. h sind. R-Quadrate - R-Squared ist der Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen (Wissenschaft), der durch die unabhängigen Variablen (Mathematik, weiblich, so - zial und gelesen) erklärt werden kann. Dies ist ein Gesamtmaß der Assoziationsstärke und nicht das Ausmaß, in dem eine bestimmte unabhängige Variable mit der abhängigen Variablen assoziiert ist. ich. Adj R-squared - Dies ist eine Anpassung des R-squared, die den Zusatz von externen Prädiktoren für das Modell benachteiligt. Die R-Quadrate werden nach der Formel 1 - ((1 - Rsq) ((N - 1) (N - k - 1) berechnet) wobei k die Anzahl der Prädiktoren ist Parameter-Schätzungen k. Science - Diese Spalte zeigt die abhängige Variable an der Spitze (Wissenschaft) mit den darunter liegenden Prädiktorvariablen (Mathematik, weiblich, socst Die Werte für die Regressionsgleichung für die Vorhersage der abhängigen Variablen aus der unabhängigen Variablen Die Regressionsgleichung wird in vielfältiger Weise dargestellt , ZB: Ypredicted b0 b1x1 b2x2 b3x3 b4x4 Die Spalte der Schätzungen liefert für diese Gleichung die Werte für b0, b1, b2, b3 und b4.math - Der Koeffizient ist .3893102. Also für jede Einheitserhöhung in Mathematik a .3893102 Einheit Anstieg der Wissenschaft vorausgesagt wird, halten alle anderen Variablen konstant weiblich - Für jede Einheit Erhöhung der weiblichen. Erwarten wir eine 2.009765 Einheit Abnahme in der Wissenschaft Ergebnis, halten alle anderen Variablen konstant. Da weiblich codiert 01 (0male, 1 weiblich) ist die Interpretation einfacher: Für Frauen, die vorhergesagte Wissenschaft Punktzahl wäre 2 Punkte niedriger als für Männer. Socst - Der Koeffizient für socst ist .0498443. Also für jede Einheit Zunahme in socst. Erwarten wir eine etwa 0,05-Punkte-Zunahme in der Wissenschaft Kerbe, halten alle anderen Variablen konstant. Read - Der Koeffizient für das Lesen ist .3352998. So für jede Maßeinheitszunahme im Lesen. Erwarten wir eine .34 Punkte Erhöhung der Wissenschaft Ergebnis. M. Std. Err. - Dies sind die Standardfehler, die den Koeffizienten zugeordnet sind. N ist. T - Dies sind die t-Statistiken, die beim Testen verwendet werden, ob ein gegebener Koeffizient signifikant von Null verschieden ist. O. Pgtt - Diese Spalte zeigt die 2-tailed p-Werte, die beim Testen der Nullhypothese verwendet werden, dass der Koeffizient (Parameter) 0 ist. Mit einem Alpha von 0,05: Der Koeffizient für Mathematik unterscheidet sich signifikant von 0, weil sein p - Der kleiner als 0,05 ist. Der Koeffizient für weibliche (-2,01) ist nicht statisch signifikant auf dem 0,05-Niveau, da der p-Wert größer als 0,05 ist. Der Koeffizient für socst (0,0498443) ist nicht statistisch signifikant verschieden von 0, da sein p-Wert definitiv größer als 0,05 ist. Der Lesekoeffizient (.3352998) ist statistisch signifikant, da sein p-Wert von 0,000 kleiner als 0,05 ist. Die Konstante (cons) unterscheidet sich signifikant von 0 bei 0,05 Alpha-Level. P. 95 Konf. Intervall - Das sind die 95 Konfidenzintervalle für die Koeffizienten. Die Konfidenzintervalle hängen mit den p-Werten zusammen, so dass der Koeffizient bei 0, 0 nicht statistisch signifikant ist, wenn das 95-Konfidenzintervall Null enthält. Diese Konfidenzintervalle können Ihnen helfen, die Schätzung aus dem Koeffizienten in die Perspektive zu setzen, indem Sie sehen, wie viel der Wert variieren könnte. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.