Только в образовательных целях; не является инвестиционным советом или инвестиционной рекомендацией. Инвестиции могут привести к убыткам.
Краткий ответ
Коэффициент Трейнора делит среднюю или ожидаемую избыточную доходность портфеля на его оцененную чувствительность к заявленному рыночному прокси:
Treynor ratio = portfolio excess return ÷ portfolio beta
Для ретроспективных периодических данных portfolio excess return = mean(R_P,t − R_f,t). В прогнозном расчете и числитель, и бета должны быть перспективными оценками для одного горизонта и одного портфеля. В знаменателе коэффициента используется бета как мера систематического риска, поэтому его применение наиболее обоснованно для достаточно диверсифицированного портфеля и уместного рыночного прокси. Единицей коэффициента является доходность: месячный и годовой коэффициенты представляют разные числовые соглашения.
Более высокий коэффициент у двух действительно сопоставимых портфелей с положительной бетой означает большую измеренную избыточную доходность на единицу оцененной рыночной позиции. Он не доказывает мастерство, не прогнозирует доходность и не охватывает полный риск. При beta = 0 коэффициент не определен; вблизи нуля он нестабилен; при отрицательной бете знаки и ранжирование теряют обычную для положительной беты интерпретацию.
Воспроизводимый процесс из семи шагов
- Зафиксируйте предмет оценки. Укажите портфель, счет, композит или класс акций; мандат и степень диверсификации; решение, для которого выполняется оценка; валюту; расчет до комиссий, после комиссий или после налогов; горизонт выборки или прогноза; а также ретроспективный или прогнозный характер результата. Сравнивайте лишь те портфели, для которых один и тот же вопрос на основе беты экономически уместен.
- Постройте согласованные входные ряды доходности. Используйте синхронизированные полные доходности с одинаковыми датами, частотой, часовым поясом, распределениями, корпоративными действиями, обработкой внешних денежных потоков и валютой. Каждому наблюдению портфеля сопоставьте безрисковую доходность для той же валюты и периода. Котируемая годовая ставка Казначейства не становится автоматически реализованной месячной безрисковой доходностью: важны срок, соглашение о доходности и учет периода владения.
- Выберите рыночный прокси и оцените бету. Определите
y_t = R_P,t − R_f,tиx_t = R_M,t − R_f,t, затем оцените регрессиюy_t = alpha + beta × x_t + epsilon_t. При наличии свободного членаbeta = Σ[(x_t − x̄)(y_t − ȳ)] ÷ Σ(x_t − x̄)². Стратегический эталон и рыночный прокси CAPM могут различаться. Поскольку теоретический рыночный портфель ненаблюдаем, выводы об эффективности неотделимы от выбора прокси и модели. - Проверяйте регрессию, а не принимайте бету за постоянную. Сообщайте даты и число наблюдений, стандартную ошибку и доверительный интервал беты, альфу, остатки,
R-squared, выбросы и устойчивость по скользящим окнам, частотам и разумным прокси. Метод наименьших квадратов чувствителен к выбросам; несвежие цены, несинхронные торги, финансовый рычаг, деривативы, нелинейные выплаты и меняющиеся позиции могут исказить постоянную линейную бету. - Сформируйте согласованный числитель. Для ретроспективной оценки используйте арифметическое среднее тех же периодических избыточных доходностей портфеля, которые использованы в регрессии беты, если не заявлено иное полностью определенное соглашение. Для прогнозной оценки используйте ожидаемую доходность портфеля за вычетом ожидаемой безрисковой доходности на согласованном горизонте и сочетайте ее с прогнозной бетой. Не делите историческую избыточную доходность на прогнозную бету или прогнозную доходность на историческую бету и раздельно обозначайте доходности до и после комиссий.
- Рассчитайте, приведите к году и обработайте знаменатель. Рассчитайте
T_periodic = mean portfolio excess return ÷ beta. Бета безразмерна, и ее не умножают на число периодов. В арифметическом соглашении годовая избыточная доходность может быть равнаq × periodic mean excess return; в геометрическом соглашении отдельно капитализируйте благосостояние портфеля и безрисковое благосостояние, а затем вычтите одно из другого. Указывайте единицы и не смешивайте соглашения. Считайте нулевую бету неопределенной, а при околонулевой или отрицательной бете показывайте чувствительность либо отказывайтесь от ранжирования. - Интерпретируйте вместе с дополнительными данными. Коэффициент Шарпа делит избыточную доходность на стандартное отклонение полной доходности и поэтому учитывает остаточную волатильность, которую пропускает Трейнор. Альфа Дженсена — оцененный свободный член регрессии, а не избыточная доходность, деленная на бету. Для одной и той же регрессии при ненулевой бете
Treynor = mean market excess return + alpha ÷ beta. До вывода проанализируйте неопределенность альфы, коэффициент Шарпа, просадку, концентрацию, хвостовые потери, ликвидность, финансовый рычаг, издержки, налоги, емкость и роль портфеля как хеджа.
Ретроспективный коэффициент Трейнора — выборочная статистика, обусловленная реализованными доходностями, прокси безрисковой ставки, рыночным прокси, частотой и оцененной бетой. Прогнозный коэффициент — прогноз, обусловленный ожидаемыми доходностями и моделью риска. Ни один из них не является универсальной оценкой, а допущение CAPM о том, что оплачивается только систематический риск, не устраняет пропущенные кредитные, процентные, ликвидные, волатильностные, валютные или нелинейные риски.
Примеры расчетов
- Согласование периода и годовое приведение. Портфель приносит
3.0000%за квартал, сопоставимая квартальная безрисковая доходность равна1.0000%, а бета —0.8000. Квартальный коэффициент Трейнора равен(3.0000% − 1.0000%) ÷ 0.8000 = 2.5000%. При арифметическом годовом приведении получается(2.0000% × 4) ÷ 0.8000 = 10.0000%. Если квартальные доходности постоянны и капитализируются отдельно, годовая доходность портфеля составит1.03⁴ − 1 = 12.5509%, годовая безрисковая доходность —1.01⁴ − 1 = 4.0604%, а геометрический годовой коэффициент Трейнора —(12.5509% − 4.0604%) ÷ 0.8000 = 10.6131%. Прямое вычитание годовой ставки из квартальной доходности приводит к несоответствию периодов. - Регрессия беты по пяти периодам. Избыточные рыночные доходности равны
−2.0000%, −1.0000%, 0.0000%, +1.0000%, +2.0000%; избыточные доходности портфеля —−2.1000%, −1.2000%, +0.4000%, +1.2000%, +2.7000%. Их средние равныx̄ = 0.0000%иȳ = 0.2000%;Σ[(x_t − x̄)(y_t − ȳ)] = 12.0000 percentage-points squared, аΣ(x_t − x̄)² = 10.0000 percentage-points squared, поэтомуbeta = 12.0000 ÷ 10.0000 = 1.2000. Свободный член равенalpha = 0.2000%, остатки —+0.1000%, −0.2000%, +0.2000%, −0.2000%, +0.1000%, аR-squared = 1 − 0.1400 ÷ 14.5400 = 0.9904. Периодический коэффициент Трейнора равен0.2000% ÷ 1.2000 = 0.1667%; высокая точность подгонки не устраняет неопределенность беты и альфы при пяти наблюдениях. - Околонулевая и отрицательная бета. При избыточной доходности
2.0000%бета0.0500дает2.0000% ÷ 0.0500 = 40.0000%, а бета0.0200дает2.0000% ÷ 0.0200 = 100.0000%; при0.0000коэффициент не определен. Отдельно избыточная доходность−2.0000%, деленная на бету−0.2000, равна+10.0000%. Положительное частное не превращает убыток в превосходный самостоятельный результат: позиция с отрицательной бетой может быть страховкой, ценность которой зависит от поведения в стрессовых условиях и контекста портфеля. - Комиссии и агрегирование портфеля. Портфель держит
60.0000%в компоненте A и40.0000%в компоненте B. Валовая доходность A равна10.0000%, а бета —1.2000; валовая доходность B равна6.0000%, а бета —0.3000; сопоставимая безрисковая доходность составляет3.0000%. При заявленных линейных допущениях и полном инвестировании валовая доходность портфеля равна60.0000% × 10.0000% + 40.0000% × 6.0000% = 8.4000%, а бета портфеля —60.0000% × 1.2000 + 40.0000% × 0.3000 = 0.8400, поэтому валовой коэффициент Трейнора равен(8.4000% − 3.0000%) ÷ 0.8400 = 6.4286%. Удержание комиссии в0.8000 percentage-pointдает чистую доходность7.6000%и чистый коэффициент(7.6000% − 3.0000%) ÷ 0.8400 = 5.4762%. Средневзвешенное коэффициентов компонентов не является коэффициентом портфеля, поскольку деление нелинейно.
Контрольный список расчетов и доказательств
- Укажите портфель, счет, композит, класс акций, мандат и измеряемый опыт инвестора.
- Подтвердите, что сравнение на основе беты соответствует диверсификации и цели портфеля.
- Согласуйте полные доходности портфеля, рынка и безрискового инструмента по дате, частоте, валюте и часовому поясу.
- Раздельно укажите расчет до комиссий, после расходов продукта, после вознаграждения консультанта и после налогов.
- Согласуйте валюту, период, срок, соглашение о доходности и учет периода владения для прокси безрисковой ставки.
- Отличайте стратегический эталон портфеля от рыночного прокси, используемого для оценки беты CAPM.
- Сохраняйте согласованность цены, полной доходности, распределений, корпоративных действий и внешних денежных потоков.
- Оценивайте бету по синхронизированным избыточным доходностям портфеля и рынка с использованием свободного члена.
- Сообщайте число наблюдений, окно и частоту регрессии, альфу, бету, стандартную ошибку, доверительный интервал и
R-squared. - Проверяйте остатки, выбросы, гетероскедастичность, автокорреляцию и несинхронное ценообразование.
- Проверяйте устойчивость беты по скользящим окнам, подпериодам и разумным альтернативным рыночным прокси.
- Анализируйте финансовый рычаг, деривативы, опционы, несвежие оценки и нелинейные либо режимно-зависимые позиции.
- Не смешивайте исторические ретроспективные данные с перспективными прогнозами доходности и беты.
- Указывайте арифметическое или геометрическое соглашение для числителя и годовое приведение в явных единицах доходности.
- Не приводите бету к году и не смешивайте годовую безрисковую ставку непосредственно с доходностью за более короткий период.
- Считайте нулевую бету неопределенной, а околонулевую бету — численно нестабильной.
- Не ранжируйте портфели с отрицательной бетой по обычному для положительной беты правилу «выше — лучше».
- Пересчитывайте доходность и бету портфеля по позициям, а не усредняйте коэффициенты компонентов.
- Сопоставляйте Трейнор с коэффициентом Шарпа, альфой Дженсена, просадкой, хвостовым риском, ликвидностью, комиссиями, налогами и емкостью.
- Архивируйте версии данных, идентификаторы прокси, формулы, код, округление и независимый пересчет.
Распространенные заблуждения
- «Коэффициент Трейнора — прогноз годовой доходности». Это обусловленная статистика с поправкой на риск и в единицах доходности, а не обещанная доходность.
- «Бета — постоянная и полная мера риска». Это оцененная линейная нагрузка на выбранный прокси, которая не включает остаточные и нелинейные риски.
- «Очень высокий коэффициент при низкой бете доказывает мастерство». Малый или нестабильный знаменатель может определять результат и лишить ранжирование смысла.
- «Коэффициент Трейнора, коэффициент Шарпа и альфа Дженсена взаимозаменяемы». В них используются соответственно бета, полная волатильность и свободный член регрессии.
- «Коэффициент Трейнора портфеля — средневзвешенное коэффициентов его компонентов». Сначала агрегируются доходность и бета портфеля, затем рассчитывается коэффициент.
Связанные темы
Авторитетные источники
- Трейнор, «Как оценивать управление инвестиционными фондами» - модель характеристической линии и эффективности фонда в переиздании работы Трейнора издательством Wiley.
- Шарп, «Цены капитальных активов» - равновесная связь ожидаемой доходности, систематического риска и рыночного портфеля.
- CFA Institute, «Показатели доходности с поправкой на риск» - определения Трейнора и Дженсена, интерпретация беты, диверсификация и ограничения.
- Руководство по стандартам GIPS для фирм - согласованные исходные данные, полные доходности, эталоны и добросовестное представление результатов.
- Дневные ставки паритетной кривой доходности Казначейства США - официальные дневные наблюдения паритетной доходности и сроки; доходность все равно требует согласованного с периодом пересчета.
- Избранные процентные ставки H.15 Федеральной резервной системы - отдельные ряды ставок, частота, единицы, соглашения и примечания об источниках.
- Линейная регрессия наименьших квадратов NIST - форма модели, оценка параметров, интервалы, преимущества и чувствительность к выбросам.
- Анализ остатков NIST - проверка модели, ограничения одного лишь
R-squaredи графическая диагностика остатков.