रिस्क-प्रीमिया पूर्वानुमान: प्रमुख संपत्ति वर्ग

ग्लोबल मार्केट इंडेक्स (GMI) के लिए अप्रैल में उच्च जोखिम वाला टिक-अप अप्रैल में फिर से बढ़कर ५.९% सालाना हो गया जो मामूली महीने के अनुमान से ऊपर था।

वर्तमान प्रत्याशित प्रतिफल अनुमान - "जोखिम-मुक्त" दर से ऊपर के प्रदर्शन के रूप में परिभाषित किया गया है - अभी भी GMI के लिए पिछले एहसास प्रदर्शन शिखर से नीचे है, लेकिन आज का संशोधन हाल के अनुमानों के लिए चढ़ाव से एक ठोस उछाल का प्रतिनिधित्व करता है।

GMI एक अप्रबंधित, बाजार-मूल्य-भारित पोर्टफोलियो है जो सभी प्रमुख परिसंपत्ति वर्गों (नकदी को छोड़कर) रखता है और "इष्टतम" पोर्टफोलियो के एक सैद्धांतिक बेंचमार्क का प्रतिनिधित्व करता है। एक गाइड के रूप में मानक वित्त सिद्धांत का उपयोग करते हुए, इस पोर्टफोलियो को अनंत समय क्षितिज वाले औसत निवेशक के लिए सबसे अच्छा विकल्प माना जाता है।

तदनुसार, जीएमआई परिसंपत्ति आवंटन और पोर्टफोलियो डिजाइन पर अनुसंधान शुरू करने के लिए आधार रेखा के रूप में उपयोगी है। GMI का इतिहास बताता है कि यह बेंचमार्क पोर्टफोलियो सबसे सक्रिय रणनीतियों के साथ प्रतिस्पर्धात्मक है, खासकर जोखिम और ट्रेडिंग लागत के लिए समायोजन के बाद।

बेंचमार्क आउटलुक को समायोजित करने के लिए हाल की बाजार गतिविधि का उपयोग करने से फॉरवर्ड अनुमान में काफी कमी आती है। उदाहरण के लिए, अल्पकालिक गति और मध्यम अवधि के प्रत्यावर्तन बाजार के कारकों (नीचे परिभाषित) को शामिल करने के लिए संख्याओं को संशोधित करने से जीएमआई का पूर्व जोखिम प्रीमियम घटकर सालाना 4.8% हो जाता है।

सभी फ़ॉरवर्ड अनुमान कुछ हद तक गलत हैं, लेकिन GMI अनुमान अपेक्षाकृत विश्वसनीय होने की उम्मीद है जो कि व्यक्तिगत परिसंपत्ति वर्गों के लिए पूर्वानुमान हैं जो बेंचमार्क का पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

अलग-अलग बाजार घटकों के लिए भविष्यवाणियां अधिक अनिश्चितता बनाम जीएमआई के जोखिम प्रीमियर के अनुमानों को एकत्र करने के अधीन हैं - एक प्रक्रिया जो अंतर्निहित बाजार अनुमानों में कुछ त्रुटियों को रद्द कर सकती है।

ऐतिहासिक संदर्भ के लिए, यहां पिछले महीने के माध्यम से GMI, अमेरिकी स्टॉक (रसेल 3000), और यूएस बॉन्ड्स (ब्लूमबर्ग एग्रीगेट बॉन्ड) के लिए 10-वर्षीय वार्षिक जोखिम वाले प्रीमियर का एक चार्ट है। ध्यान दें कि हाल के इतिहास में GMI के 10-वर्ष के जोखिम-प्रीमियम प्रदर्शन (लाल रेखा) का एहसास अपेक्षाकृत स्थिर रहा है और वर्तमान में 7.0% वार्षिक है, जो 8%-अधिशेष के पिछले शिखर से नीचे है।

GMI के लिए वर्तमान जोखिम प्रीमियम पूर्वानुमान — 5.9% - यह बताता है कि निवेशकों को हाल के वर्षों में परिणामों के सापेक्ष बहु-परिसंपत्ति-वर्ग रणनीतियों के लिए उम्मीदों का प्रबंधन करना चाहिए।

अब, उपरोक्त अनुमानों के लिए कार्यप्रणाली और औचित्य के सारांश को बदल दें। मूल विचार जोखिम की धारणाओं के आधार पर इंजीनियर की वापसी की उम्मीद करना है। सीधे वापसी की भविष्यवाणी करने की कोशिश करने के बजाय, यह दृष्टिकोण परिसंपत्ति वर्गों के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए जोखिम मैट्रिक्स का उपयोग करने के मामूली अधिक विश्वसनीय मॉडल पर निर्भर करता है।

प्रक्रिया इस अर्थ में अपेक्षाकृत मजबूत है कि जोखिम का अनुमान रिटर्निंग की तुलना में थोड़ा आसान है। हाथ में आवश्यक डेटा के साथ, हम निम्न इनपुट के साथ निहित जोखिम प्रीमियर की गणना कर सकते हैं:

• जीएमआई के जोखिम के अनुमानित बाजार मूल्य का एक अनुमान, यहां शार्प अनुपात के साथ अनुमानित है, जो जोखिम प्रीमियर का अनुपात अस्थिरता (मानक विचलन) है।
• प्रत्येक संपत्ति की अपेक्षित अस्थिरता (मानक विचलन)
• समग्र पोर्टफोलियो (GMI) के साथ प्रत्येक परिसंपत्ति के लिए अपेक्षित सहसंबंध

अनुमान 1997 के बंद होने के बाद से ऐतिहासिक रिकॉर्ड से तैयार किए गए हैं और भविष्य के मॉडलिंग के लिए पहले सन्निकटन के रूप में प्रस्तुत किए गए हैं। प्रत्येक एसेट क्लास के लिए अनुमानित प्रीमियम की गणना उपरोक्त तीन इनपुट के उत्पाद के रूप में की जाती है। जीएमआई के पूर्व जोखिम जोखिम की गणना परिसंपत्ति वर्गों के लिए व्यक्तिगत अनुमानों के बाजार-मूल्य-भारित योग के रूप में की जाती है।

संतुलन रिटर्न का अनुमान लगाने की रूपरेखा को शुरुआत में 1974 में प्रोफेसर बिल शार्प के एक पत्र में रेखांकित किया गया था। अधिक व्यावहारिक दिमाग वाले सारांश के लिए, गैरी ब्रिंसन की प्रक्रिया के बारे में विवरण चैप में देखें। निवेश में पोर्टेबल एमबीए के 3।

मैं अपनी पुस्तक डायनामिक एसेट आवंटन में मॉडल की समीक्षा भी करता हूं। यहां बताया गया है कि कैसे रॉबर्ट लिटरमैन आधुनिक निवेश प्रबंधन में संतुलन जोखिम प्रीमियम अनुमानों की अवधारणा की व्याख्या करते हैं: एक संतुलन दृष्टिकोण:

"हमें यह मानने की ज़रूरत नहीं है कि बाजार हमेशा एक संतुलन के दृष्टिकोण को खोजने के लिए संतुलन में उपयोगी होते हैं। बल्कि, हम दुनिया को एक जटिल, अत्यधिक यादृच्छिक प्रणाली के रूप में देखते हैं जिसमें नए डेटा का लगातार बैराज होता है और मौजूदा मूल्यांकन के लिए झटके लगते हैं। संतुलन से दूर प्रणाली दस्तक नहीं है।

"हालांकि, हालांकि हम अनुमान लगाते हैं कि ये झटके वित्तीय बाजारों में संतुलन से लगातार विचलन पैदा करते हैं, और हम मानते हैं कि घर्षण उन विचलन को तुरंत गायब होने से रोकते हैं, हम यह भी मानते हैं कि ये विचलन अवसरों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

"समझदार निवेशक इन अवसरों का लाभ उठाने का प्रयास करते हैं, जो ऐसी शक्तियों का निर्माण करते हैं जो सिस्टम को लगातार संतुलन की ओर धकेलते हैं। इस प्रकार, हम वित्तीय बाजारों को गुरुत्वाकर्षण के केंद्र के रूप में देखते हैं जो आपूर्ति और मांग के बीच संतुलन द्वारा परिभाषित होते हैं।

"उस संतुलन की प्रकृति को समझने से हमें वित्तीय बाजारों को समझने में मदद मिलती है क्योंकि वे लगातार चारों ओर चौंकते हैं और फिर उस संतुलन की ओर वापस धकेल देते हैं।"

ऊपर दी गई तालिका में समायोजित जोखिम प्रीमियर का अनुमान दो कारकों के आधार पर परिवर्तन को दर्शाता है: अल्पकालिक गति और दीर्घकालिक अर्थ प्रत्यावर्तन। 10 महीने की चलती औसत के सापेक्ष मोमेंटम को यहां मौजूदा कीमत के रूप में परिभाषित किया गया है। माध्य प्रत्यावर्तन कारक 36-महीने के मूविंग एवरेज के सापेक्ष वर्तमान मूल्य के रूप में अनुमानित है।

कच्चे जोखिम प्रीमियर के अनुमानों को 10 महीने और 36 महीने के मूविंग एवरेज के सापेक्ष मौजूदा कीमतों के आधार पर समायोजित किया जाता है। यदि मौजूदा कीमतें चलती औसत से ऊपर (नीचे) हैं, तो अनुचित जोखिम वाले प्रीमियर अनुमान कम (बढ़े हुए) हैं।

समायोजन का सूत्र केवल अनुमानों को संशोधित करने के संकेत के रूप में वर्तमान मूल्य के औसत के व्युत्क्रम को दो मूविंग औसत में ले जा रहा है।

उदाहरण के लिए: यदि किसी एसेट क्लास की मौजूदा कीमत 10% से अधिक है, तो यह 10 महीने की मूविंग एवरेज है और इसके 36 महीने के मूविंग एवरेज से 20% अधिक है, तो अनजाने में रिस्क प्रीमियम का अनुमान 15% (10% और 20% का औसत) घटा दिया जाता है ।

उपरोक्त तालिका में पूर्वानुमान के साथ आप क्या कर सकते हैं? आप यह विचार करके शुरू कर सकते हैं कि अपेक्षित जोखिम प्रीमियर संतोषजनक है या नहीं।

यदि अनुमान आपके आवश्यक रिटर्न से कम हो जाते हैं, तो आप विचार कर सकते हैं कि परिसंपत्ति आवंटन और रीबैलिंग नियमों को अनुकूलित करने के माध्यम से प्रदर्शन की उच्च दर को कैसे इंजीनियर करें। ध्यान रखें कि GMI के कच्चे निहित जोखिम प्रीमियर प्रमुख परिसंपत्ति वर्गों के एक अप्रबंधित बाजार-मूल्य भारित मिश्रण पर आधारित हैं।

सिद्धांत रूप में, अनंत समय क्षितिज वाले औसत निवेशक के लिए यह इष्टतम संपत्ति आवंटन है। जब तक आप एक आधार या पेंशन फंड नहीं होते हैं, यह समय-क्षितिज धारणा अव्यावहारिक है और इसलिए आपके विशेष आवश्यकताओं और जोखिम बजट के अनुरूप श्री बाज़ार के परिसंपत्ति आवंटन को संशोधित करने के लिए एक उचित मामला है; और ख) अपनी निवेश रणनीति में एक पुनर्वित्त घटक जोड़ना।

आप निकट भविष्य के बारे में अतिरिक्त जानकारी के लिए वैकल्पिक तरीकों के साथ जोखिम प्रीमियर का अनुमान भी लगा सकते हैं (एक उत्कृष्ट संसाधन: अपेक्षित रिटर्न: एंटनी इलमैन द्वारा हार्वेस्टिंग मार्केट रिवार्ड्स के लिए एक निवेशक की गाइड)।

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको अगले 3 से 5 वर्षों में इक्विटी बाजार के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए लाभांश-छूट मॉडल (DDM) में विश्वास है। संख्याओं को क्रंच करने के बाद, आप पाते हैं कि DDM आपको बताता है कि शेयर बाजार का अपेक्षित प्रदर्शन काफी हद तक बनाम लंबे समय के लिए संतुलन-आधारित अनुमान से भिन्न होगा। उस मामले में, आपके पास विचार करने के लिए कुछ सामरिक जानकारी है।

यह भी ध्यान रखें, कि कई मॉडलों के माध्यम से पूर्वानुमान का संयोजन किसी एक मॉडल से अनुमानों बनाम अनुमानों का अधिक विश्वसनीय सेट प्रदान कर सकता है। वास्तव में, वर्षों के दस्तावेज़ के माध्यम से प्रकाशित कई अध्ययनों में संयुक्त पूर्वानुमान अधिक मजबूत बनाम एकल-मॉडल अनुमान हैं।

आप जो भी कर सकते हैं वह एक पत्थर से खून निकलता है।

कोई भी वास्तव में नहीं जानता कि आगे और महीनों और वर्षों में कौन सा जोखिम प्रीमियर होगा, यही वजह है कि अकेले पूर्वानुमान (विशेष रूप से अल्पकालिक भविष्य के लिए) परेशानी के लिए पूछ रहा है।

दूसरे शब्दों में, आपको श्री मार्केट के एसेट एलोकेशन से सावधानीपूर्वक, सोच-समझकर और अन्य कारणों से यह मानकर चलना चाहिए कि आप अन्य सभी (यानी बाजार) से अधिक स्मार्ट हैं।