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Cómo calcular el Coeficiente de Información?

En el libro titulado "Gestión Activa de la Cartera: Un Enfoque Cuantitativo para la Producción de alta rentabilidad y Control de los Riesgos" por Grinold & Kahn, el coeficiente de información se define como "la proporción de la esperada anual residual volver a la volatilidad anual de la residual de retorno". El concepto clave es "residual retorno" en la definición, que es ajustada al riesgo de retorno, es decir, el llamado "alfa". Sin embargo, en otros libros, artículos y blogs en Internet, el Coeficiente de Información siempre se calcula como la proporción de anual esperada de retorno activo a la volatilidad anual de los activos de retorno. Estoy tan confundido acerca de esto.

Así que ¿por qué hay dos definiciones diferentes? Cuál es el más apropiado?

P. S., El activo de retorno es el rendimiento de la cartera menos de referencia de retorno.

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dmuir Puntos 146

Sé el Coeficiente de Información a ser:

$IR = {E[R_p - R_b] \over \sqrt{var[R_p - R_b]}}$

Sentido de la proporción ($IR$) es igual al promedio de exceso de retorno (Cartera de retorno de Referencia de retorno) dividido por la desviación estándar de los rendimientos en exceso respecto al índice de referencia. También se podría decir que este es el retorno activo dividido por el error de seguimiento. Tenga en cuenta que esta fórmula puede ser engañoso por el modo de producción de los números negativos si/cuando un fondo/utiliza el administrador de apalancamiento y crea excesiva alfa en comparación con un punto de referencia. Por esta razón, usted debe asegurarse de que el fondo/administrador está fuertemente correlacionada con el índice de referencia.

Las variaciones de IR incluir el uso de Jensens Alpha como el numerador así como la Información Geométrica de Relación. Geométricas IR es preferible que los gerentes utilizan el apalancamiento.

Referencias:

Informatio Relación de Wikipedia

El Alfa de Jensen

Geométricas IR

Pensamientos Sobre Grinold & Kahn "Ley Fundamental De la Gestión Activa"

Finanhelp.com

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