4가지 펀드 성과 평가 방법

펀드 성과 평가는 복잡한 문제입니다. 이는 성과 측정을 위한 객관적이고 효과적인 측정 방법을 포함할 뿐만 아니라, 펀드 성과의 지속가능성, 성과 귀속 분석 등 많은 요소와 관련됩니다. 현재 상황으로 볼 때 우리나라의 펀드성과평가에 대한 연구는 이론적인 연구뿐만 아니라 기본적으로 1990년대 외국의 이론적인 수준에 머물고 있으며, 실증적인 연구에서도 여전히 매우 취약하다.

최근 수십 년간 해외의 이론적 연구와 실제를 통해 펀드 성과 평가에 정량적 분석 방법이 널리 도입된 것으로 나타났습니다. 현대 금융이론의 지속적인 발전과 함께 펀드성과 평가는 이론적 연구를 바탕으로 많은 실증분석을 실시해 왔으며, 실증분석 결과는 관련 금융이론과 가정을 검증해 왔습니다. 실제로 금융투자론계에서 논란이 되고 있는 가정 중 상당수는 펀드 성과평가 분야에서도 여전히 찾아볼 수 있다.

펀드 성과 평가에 관한 외국 연구는 오랜 역사를 갖고 있고, 비교적 완성도 높은 이론 체계와 많은 실증 연구를 갖고 있지만 우리나라는 기본적으로 아직 초기 단계에 있다. 이는 증권투자펀드가 우리나라에 진출한 기간이 짧기 때문이다. 1990년대 초반 각처에서 비정기적으로 설립된 펀드(블루스카이펀드, 천지펀드, 광파펀드 등)를 따져봐도 그렇다. , 그들은 단지 10년 이상 동안 존재해 왔습니다. 1998년 3월 최초의 폐쇄형 펀드(진타이펀드, 카이위안펀드)를 설립한 것을 포함하면 불과 몇 년 전이다. 폐쇄형 펀드의 펀드 규모(지분)는 펀드 성과에 따라 변하지 않기 때문에 오랫동안 폐쇄형 펀드 발행이 초과 청약되어 왔습니다. 또한 보유자들은 주로 폐쇄형 펀드 거래를 통해 스프레드 수익을 얻습니다. 따라서 순가치 증가를 통해 관리 회사, 보유자, 규제 기관 및 독립적인 제3자에 의한 펀드 성과 평가에 대한 연구는 체계적이고 심층적이지 않습니다. 화안기금회사가 2001년 중국시장에서 최초로 개방형 펀드를 발행한 이후 2005년 12월 28일 현재 공식적으로 운용되고 있는 증권투자펀드는 163개, 폐쇄형 펀드 54개이다. 11월 말 중국 증권감독관리위원회 통계에 따르면 현재 국내 증권투자 자금 순자산은 5000억 위안에 달하며, 그 중 공식적으로 자금을 관리하는 회사는 49곳이다. 펀드 시장이 성장하고 있지만, 우리나라는 펀드 성과 평가에 대한 이론적 연구와 실증 분석이 아직 한참 뒤떨어져 있습니다.

해외 성과평가는 오랜 역사를 갖고 있다. 1960년대 자산포트폴리오 이론, 자본자산가격결정모형, 주가행동이론은 현대 펀드평가이론의 초석을 다졌다. 특히 Sharpe/Lintner의 CPAM(Capital Asset Pricing Model)은 펀드 성과 평가의 기초가 됩니다. Treynor, Sharpe 및 Jensen은 위험 조정 펀드 성과 평가 방법을 거의 동시에 제안하여 동일한 위험 수준에서 성과 평가를 비교할 수 있었습니다. 위험을 측정하기 위한 지표 선택은 다르지만 샤프 지수는 모든 위험을 사용합니다. CPAM 모델은 오랜 역사를 갖고 있으며 여전히 널리 사용되고 있습니다(예: Malkiel, 1995 및 Ferson and Schadt, 1996). 그러나 이 이론은 또한 강하게 반대되었다(Richard Roll 1977, 1978, Admatian and Ross, 1985, Dybvig and Ross, 1985a, b). 예를 들어 성과 평가를 위해 보안 시장 라인을 사용하는 것은 "불확실"합니다. 성과를 판단하기 위해 이 방법을 사용하는 것은 때때로 "희망이 없는" 것으로 간주되며(Admatian and Ross, 1985, p. 16) "일반적으로 모든 것이 가능합니다"(Dybvig and Ross, 1985a, p. 383). >위의 비판에 대응하여 몇 가지 개선된 지표가 제안되었습니다. 예를 들어 개선된 Jensen 지수인 정보율은 비체계적 위험 단위당 비정상 수익률을 통해 펀드 투자 성과를 평가합니다. 1997년 노벨상 수상자 프랑코 모딜리아니와 그의 손녀 레아 모딜리아니는 증권투자라는 실질자산 포트폴리오에 국고채를 도입해 전체 위험이 시장 포트폴리오의 위험과 동일하도록 가상자산 포트폴리오를 구성했다. 펀드 성과를 평가하기 위해 이 방법을 M2라고 부른다.

2000년 무랄리다르는 샤프 가치, 정보율, M2 방법만으로는 효과적인 포트폴리오 구성이 부족하다고 판단했다. 문제의 핵심은 포트폴리오의 조합과 벤치마크 간의 표준편차 차이에 대한 조정이 부족하고, "포트폴리오와 벤치마크 간의 상관관계"를 무시하는 경우 잘못된 순위 및 평가로 이어지는 경우가 많습니다. 이를 고려하여 Muralidhar는 M3 측정 방법을 제안했습니다. Stutzer(2000)는 손실회피이론에 기초하여 투자자가 위험을 최대한 회피하는 것을 선택한다고 가정하여 새로운 평가지표, 즉 소멸률 확률을 구축한다. 이 지수의 가장 큰 특징은 이자율을 허용한다는 점이다. 다양한 분산으로 수렴하여 반환됩니다. 수익률이 비정규 분포로 수렴할 때 감쇠 정도는 왜도와 첨도에 매우 민감하며 양의 왜도를 갖는 펀드의 위험은 더 작은 경향이 있습니다.

이 밖에도 종목 선택 및 시기, 성과 귀속, 성과 지속성, 펀드 스타일, 성과 평가의 일관성, 벤치마크 포트폴리오의 효율성, 자산 배분 분석 등의 측면도 최근 해외 펀드 성과의 중요한 측면이다. 평가연구의 핫이슈.

Treynor & Mazuy(1966)가 처음 제안한 2차 방정식 모델(T-M 모델)은 펀드 매니저의 타이밍 능력을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 타이밍 능력이란 위험자산의 수익률이 무위험이자율보다 높거나 낮을 것이라고 예측하는 펀드매니저의 능력을 말합니다. Heriksson & Merton(1981)은 이중 β 모델(H-M 모델)이라고 불리는 CPAM 모델에 이항확률변수를 추가할 것을 제안했습니다. H-M 모델에 대한 Bhattacharya & Pfleiderer(1983)의 연구는 개선된 모델이 펀드 매니저가 올바른 정보를 올바르게 활용했는지 여부를 결정할 수 있음을 보여주었습니다. Connor & Kora jczyk(1991)의 연구에 따르면 펀드 포트폴리오와 시장 수익률 사이에 공왜도(co-skewness)가 있는 경우 T-M 모델과 H-M 모델은 잘못된 결론을 얻게 됩니다. Grinblatt & Titman(1989, 1994)은 이러한 상황에 대해 PositivePeriodWeightingMeasure(PPW) 모델을 제안했습니다. 이 모델은 해당 기간 동안 각 기간의 초과 수익률에 대한 가중 수익률을 계산하여 주식 선택 및 타이밍 기능에 대한 포괄적인 테스트 결과를 제공합니다. 또한 Chang & Lewellen(1984)은 APT 모델을 기반으로 새로운 검사 방법을 제안하였다. 변수 β1과 β2를 도입하고 이들 사이의 차이를 계산하여 자산운용사의 타이밍 능력을 판단합니다.

Fama(1972)는 펀드 성과에 대한 귀인 분석을 최초로 수행했으며 유명한 Fama 모델을 제안했습니다. Fama의 모델은 CAPM 모델이 효과적이라는 전제에 기초하여 자산 포트폴리오의 초과 수익을 "선택 수익"(다각화 수익과 순 선택 수익으로 구성)과 '위험 수익'(투자자 위험 수익과 순 선택 수익으로 구성)으로 나눕니다. 관리자 위험 반환) 위험 반환 구성 요소) 두 부분. Brinson, Hood & Beebower(1986)가 제안한 BHB 모델은 자산 포트폴리오와 벤치마크 포트폴리오 간의 차이를 타이밍, 주식 선택 및 상호 작용이라는 세 가지 범주로 분류합니다. 그러나 그들의 연구 결과는 Hensel, Ezra & Ilkiw(1991), John Nuttall(1998) 등 많은 사람들로부터 비판을 받기도 했습니다.

성과 연속성은 성과 평가의 또 다른 주요 연구 측면입니다. 펀드 성과가 지속된다면 성과평가 결과는 투자자들에게 실질적인 의미를 갖습니다. 성과 지속가능성에 대한 연구는 종종 상충되지만, 최근의 많은 연구에서는 펀드 성과가 상당한 지속가능성을 가지고 있다고 믿는 경향이 있습니다. 예를 들어, Brown & Goetzmann(1995)은 자금이 "단기적으로" 지속 가능하다고 믿습니다. 보다 일반적으로 사용되는 테스트 방법에는 반기 평균 순위 차이 테스트 방법과 교차곱 비율(CPRCrossProductRadio) 방법이 있습니다. 반기 평균 순위 차이 테스트 방법은 펀드를 해당 시간 전후의 동일한 시간으로 두 부분으로 나누어 각각 순위를 계산합니다. 이 두 세그먼트의 순위가 동일하다면 해당 펀드의 성과가 전체 펀드 순위에서 안정적으로 유지되고, 성과가 장기적으로 안정성을 갖는다는 의미입니다. CPR 방식은 일정 기간 동안의 펀드 성과를 전체 펀드의 중앙값과 비교하여 비교 결과가 높은 쪽을 W(win), 낮은 쪽을 L(lost)로 표시합니다. CPR=WW LL/(WL LW)을 정의합니다. CPR의 값 범위는 (0, + )입니다. 수행의 지속성이 나쁜 경우 CPR 값은 0에 가까워집니다. 반대로 지속성이 강한 경우 CPR 값은 양의 무한대에 가까워집니다. Carhart(1997)에 따르면, 펀드 성과의 단기 지속가능성은 보유 주식의 양호 또는 부진에 기인하는 반면, 장기적 지속가능성은 수수료 구조의 다양한 설계에 기인합니다.

펀드 스타일 리서치는 펀드의 투자 및 수익 특성을 연구하는 학문입니다. 금융 혁신이 심화되고 상품 설계 경쟁이 심화됨에 따라 다양한 유형과 스타일의 펀드가 점차 시장에 등장했습니다. 따라서 펀드 스타일 리서치는 실용성이 매우 높습니다. 펀드스타일 조사방법은 요인분석법과 특성분석법으로 나눌 수 있다. 가장 초기의 스타일 리서치 방법은 소위 HBS(HoldingsBasedStyleAnalytic) 방법이다. 이 접근 방식은 펀드가 공개한 모든 보유 자산을 분석하는 방식으로 작동합니다. 단점은 "공개일 정리" 행위를 효과적으로 제거할 수 없다는 것입니다. 1992년 Sharpe는 12가지 요소 모델을 채택했습니다(이 12가지 요소는 단기 채권, 중기 국채, 장기 국채, 회사채, 모기지 담보 증권, 대형 가치주, 대형 성장입니다). 주식, 중형주, 소형주, 비영리주), 미국 채권, 일본 주식, 유럽 주식), 이 방법을 RBS(ReturnBasedStyleAnalytic)라고 합니다. RBS 방법은 펀드 수익을 스타일 수익과 선택 수익으로 분해합니다. 모델의 요소 선택은 독점성, 누락 없음, 쉬운 접근 원칙을 따릅니다. 현재 점점 더 다양한 요인 모델이 등장하고 있습니다. 특징 분석 방법으로는 MSB(MorningstarStyleBox) 방법 등이 있습니다.

MSB(Morning Star Style Box Method)는 유명한 Morning Star Company가 1992년에 제안하고 2002년에 개선되었습니다. 먼저 자산 포트폴리오의 각 주식을 시가총액 규모에 따라 대형주, 중형주, 소형주로 나눈 후, 분할된 시가총액 범위별로 정의된 알고리즘에 따라 해당 주식의 가치와 성장 점수를 계산합니다. 마지막으로 펀드 스타일에 따라 상자의 다른 위치에 배치합니다.

Gollo와 Lockwood(1999)는 1983~1991년 기간 동안 관리자를 변경한 동일한 펀드의 성과, 위험 및 투자 스타일 변화를 연구했습니다. 회사 규모와 가치/성장성별로 펀드를 재분류한 결과, 경영진 교체 후 투자 스타일을 바꾼 펀드가 65% 이상인 것으로 나타났다.

성과평가의 일관성은 다양한 펀드 성과평가 방법에 따른 결과의 차이를 연구하고 비교하는 것입니다. 그러나 이 분야에 대한 연구는 상대적으로 적으며, 현재 중국의 Wang Cong(2001)만이 다중비교법과 같은 개념을 도입하고 있다. 일관성을 평가하는 주요 테스트 방법으로는 Spearman 순위 상관 테스트, Kendall 협업 테스트 및 다중 비교 방법이 있습니다. Spearman 순위 상관관계 검정 방법은 두 가지 성능평가 방법에 의해 형성된 순서 계열의 상관관계를 통해 두 방법의 일관성 여부를 판단하는 방법이다. 두 방식의 순위(순위 차이의 제곱)가 작다면 두 방식이 펀드 평가에 있어서 일관성이 있다는 뜻이다. Kendall의 협업 테스트는 상관계수 테스트 방법을 기반으로 개발되었습니다. Kendall 시너지 계수는 12S/m2n(n2-1)로 정의됩니다. W의 값 범위는 0에서 1 사이입니다. W의 값이 클수록 다양한 성능 평가 방법의 일관성이 강해집니다. 극단적으로 W가 1의 값을 취한다는 것은 모든 성능 평가 방법의 결과가 완전히 동일하다는 것을 의미한다. Kendall의 협업 테스트 이후 일관성을 갖춘 펀드는 다양한 비교 방법을 통해 전반적인 성과 평가를 수행할 수 있습니다.

현재 국내에서는 펀드 성과평가에 관한 연구가 상대적으로 적다. 발표된 논문과 수집된 정보로 볼 때, 국내 연구는 여전히 외국 이론의 도입과 실증적 연구, 단일 이론이나 관점에 대한 연구에 국한되어 있어 전반적이고 체계적인 연구가 부족하고 이론적 혁신이 부족합니다.

[편집자]

펀드 성과 평가 지표 [1]

1. 샤프 지수 소개

1966년, 저자 윌리엄 샤프(William Sharp)는 펀드의 성과를 측정하기 위해 펀드의 총 단위 리스크(체계적 리스크와 비체계적 리스크 포함)가 가져오는 초과 수익을 활용하자고 제안한 "펀드 성과"라는 기사를 발표했습니다. 색인. . 샤프지수는 특정 평가기간 동안 펀드 수익률의 표준편차에 대한 무위험 수익률 대비 펀드 평균 수익률 비율로 펀드의 성과를 측정한다. 계산 공식은 다음과 같습니다.

Sp = (rp-rf)/σp

여기서 Sp는 샤프 지수, rp는 펀드 포트폴리오의 실제 수익률, rf는 위험입니다. -자유수익률, σp는 펀드의 수익률에 해당하는 표준편차입니다.

샤프지수의 이론적 근거는 자본자산모형(CAPM모형)으로, 펀드증권 포트폴리오의 샤프지수가 더 클 경우 자본시장선(CML)을 기준으로 한다. 시장 증권 포트폴리오 M의 샤프 지수보다 펀드 포트폴리오가 CML 위에 위치하며, 반대로 펀드 포트폴리오 P의 샤프 지수가 시장 증권 포트폴리오의 샤프 지수보다 낮으면 그 성과가 시장보다 낫다는 것을 나타냅니다. 시장 보안 포트폴리오 M은 펀드 포트폴리오가 CML 아래에 위치하여 시장보다 실적이 좋지 않음을 나타냅니다. 따라서 샤프성과지수가 클수록 펀드성과는 좋아지고, 반대로 펀드성과는 나빠진다고 볼 수 있다.

2. Treynor 지수 소개

Jack Treynor는 1965년에 "투자 자금 관리 방법을 평가하는 방법"이라는 기사를 게재하여 충분한 증권 포트폴리오가 위험을 제거할 수 있다고 믿었습니다. 비체계적 위험, 체계적 위험은 펀드의 위험을 더 잘 설명할 수 있습니다. 즉, 시스템적 위험으로 수익률 변화와 연결되어야 합니다. 따라서 Treynor Index는 일정 기간 동안 증권 포트폴리오의 평균 위험 수익률을 체계적 위험과 비교하여 투자 자금의 성과를 평가하는 방법을 사용합니다. 이는 Treynor 지수로, 체계적 위험 측정 베타에 대한 펀드의 초과 수익률 비율과 같습니다.

계산 공식은 다음과 같습니다.

Tp = (rp-rf)/ βp

여기서 Tp는 Treynor 지수이며 βp는 β 계수를 나타냅니다. 펀드 포트폴리오는 투자 포트폴리오가 부담해야 하는 체계적 위험입니다.

트레이너 성과지수의 이론적 근거도 자본자산가격모델(CAPM)이지만, 시장이 균형을 이루고 있을 때 SML(Security Market Line)을 평가 기준점으로 삼는다. , 모든 자산 포트폴리오 하락 SML에서 SML의 기울기는 시장 보안 포트폴리오의 Treynor 지수를 나타냅니다. 펀드 포트폴리오의 Treynor 지수가 SML의 기울기보다 크면 포트폴리오는 SML 선보다 높으며, 이는 펀드 포트폴리오의 Treynor 지수가 SML 선보다 낮을 때 성과가 시장 성과보다 우수함을 나타냅니다. SML의 경우 투자 A 펀드 포트폴리오가 SML 선 아래에 있어 시장 대비 저조한 성과를 보이고 있음을 나타냅니다. 따라서 Treynor 성과지수가 높을수록 펀드 성과는 좋아지고, 반대로 펀드 성과는 나빠집니다.

3. 젠슨 지수 소개

미국 경제학자 마이클 젠슨(Michael Jensen)은 1968년 "1945년부터 1964년까지의 펀드 성과"라는 글을 발표하면서 펀드 성과를 평가하는 절대 지표는 다음과 같다고 제안했습니다. 젠슨 지수. 그는 펀드의 투자 포트폴리오의 추가 수입이 펀드의 추가 정보의 가치를 측정할 수 있다고 믿으며, 따라서 펀드의 투자 성과는 다음과 같습니다.

Jp=rp-[rf+βp(rm) -rf) ]

----Jp는 Jensen 지수입니다.

알파값이라고도 알려진 Jensen Performance Index는 펀드와 시장 전체의 성과 차이를 반영합니다. Jensen 지수도 자본 자산 가격 책정 모델을 기반으로 하며 SML을 기반으로 펀드의 초과 수익을 추정합니다. 그 본질은 증권투자 포트폴리오의 수익률과 포트폴리오의 베타계수를 바탕으로 계산된 균형수익률의 차이를 반영하는 것이다. 물론 그 차이가 클수록, 즉 Jensen 계수가 클수록 펀드운용 효과는 더 좋아질 것이다. 양수이면 펀드매니저의 주식선정능력이 시장 대비 뛰어나다는 뜻이고, 음수이면 투자성과가 좋다는 뜻이다. 펀드매니저의 주식선정능력이 좋지 않아 잘 운영되지 않습니다. 지수가 지수를 초과하면 평가된 펀드의 전반적인 성과가 시장에 비해 좋지 않다는 의미입니다. 이는 펀드매니저의 주식선정능력이 평균임을 의미합니다. 색인과 일치해야만 가능합니다.