आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत (एमपीटी) निवेश और पोर्टफोलियो प्रबंधन में एक सिद्धांत है जो यह दिखाता है कि निवेशक किसी पोर्टफोलियो की अपेक्षित वापसी को जोखिम के दिए गए स्तर को अधिकतम करने के द्वारा विभिन्न परिसंपत्तियों के अनुपात को बदल कर अधिकतम कैसे बढ़ा सकता है। पोर्टफोलियो। अपेक्षित रिटर्न के स्तर को देखते हुए एक निवेशक रिटर्न की दर के लिए संभव जोखिम के निम्नतम स्तर को प्राप्त करने के लिए पोर्टफोलियो के निवेश भार को बदल सकता है।

आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत की धारणाएं

एमपीटी के दिल में यह विचार है कि जोखिम और रिटर्न सीधे जुड़े होते हैं, जिसका अर्थ है कि निवेशक को अधिक से अधिक उम्मीदवार रिटर्न प्राप्त करने के लिए उच्च जोखिम लेना चाहिए। सिद्धांत का एक अन्य मुख्य विचार यह है कि विभिन्न प्रकार के सुरक्षा प्रकारों में विविधीकरण के माध्यम से, एक पोर्टफोलियो का समग्र जोखिम कम हो सकता है अगर एक निवेशक को दो पोर्टफोलियो के साथ पेश किया जाता है जो वही अपेक्षित वापसी की पेशकश करता है, तो तर्कसंगत फैसला पोर्टफोलियो का चयन करना है जो कुल जोखिम की कम राशि के साथ होता है।

इस निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए कि जोखिम, रिटर्न और विविधीकरण संबंध सही हैं, कई मान्यताओं को बनाया जाना चाहिए।

1) निवेशक अपनी अनूठी स्थिति को देखते हुए रिटर्न को अधिकतम करने का प्रयास करते हैं।

2) संपत्ति का रिटर्न आम तौर पर वितरित किया जाता है

3) निवेशक तर्कसंगत हैं और अनावश्यक जोखिम से बचें।

4) सभी निवेशकों को एक ही जानकारी तक पहुंच है।

5) निवेशकों को उम्मीद की रिटर्न पर एक ही विचार है

6) कर और व्यापारिक लागतों को नहीं माना जाता है।

7) बाजार की कीमतों को प्रभावित करने के लिए सिंगल निवेशक पर्याप्त नहीं हैं।

8) असीमित राशि में जोखिम मुक्त दर पर उधार लिया जा सकता है

इन धारणाओं में से कुछ कभी नहीं हो सकते हैं, फिर भी एमपीटी अभी भी बहुत उपयोगी है

आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत को लागू करने के उदाहरण

एमपीटी आवेदन करने का एक उदाहरण एक पोर्टफोलियो की उम्मीद की वापसी से संबंधित है एमपीटी से पता चलता है कि पोर्टफोलियो की समग्र उम्मीद की गई रिटर्न व्यक्तिगत संपत्ति की उम्मीद की रिटर्न की भारित औसत है। उदाहरण के लिए, मान लें कि एक निवेशक के पास $ 1 मिलियन मूल्य के दो संपत्ति पोर्टफोलियो हैं एसेट एक्स में 5% की वापसी की उम्मीद है, और एसेट वाई में 10% की उम्मीद की वापसी है पोर्टफोलियो में एसेट एक्स में $ 800, 000 और एसेट वाई में $ 200,000 है। इन आंकड़ों के आधार पर, पोर्टफोलियो की उम्मीद की वापसी है:

पोर्टफोलियो की उम्मीद की वापसी = (($ 800, 000 / $ 1 मिलियन) x 5%) + (($ 200, 000 / $ 1 मिलियन) x 10%) = 4% + 2% = 6%

यदि निवेशक पोर्टफोलियो की अपेक्षित वापसी को 7.9% करना चाहता है, तो सभी निवेशकों को आवश्यक है एसेट एक्स से एसेट वाई तक की उचित मात्रा में पूंजी को स्थानांतरित करें। इस मामले में, प्रत्येक संपत्ति में उचित वजन 50% है:

7. 7% की अपेक्षित वापसी (50% x 5%) + (50 % x 10%) = 2. 5% + 5% = 7. 5%

यह वही विचार जोखिम पर लागू होता है।बीपीए के रूप में जाना जाने वाला एक जोखिम आंकड़ा, बीपीए के रूप में जाना जाता है, बाजार के व्यवस्थित जोखिम के लिए एक पोर्टफोलियो की संवेदनशीलता को मापता है, जो पोर्टफोलियो की व्यापक बाजार की घटनाओं की जोखिम है। एक का एक बीटा मतलब है कि पोर्टफोलियो बाजार के रूप में व्यवस्थित जोखिम की एक ही राशि के संपर्क में है। उच्च बीटा का मतलब अधिक जोखिम है, और कम बीटा का मतलब कम जोखिम है। मान लें कि एक निवेशक के पास निम्नलिखित चार संपत्तियों में निवेश किया जाने वाला $ 1 मिलियन पोर्टफोलियो है:

एसेट ए: बीटा 1, 250, 000 निवेश किया गया है एसेट बी: 1 बीटा। 6, $ 250, 000 निवेश किया है

एसेट सी: बीटा 0. 75, $ 250, 000 निवेश

एसेट डी: 0 का बीटा। 5, $ 250, 000 का निवेश किया गया पोर्टफोलियो बीटा है:

बीटा = (25% x 1) + (25 % x 1. 6) + (25% x 0.75) + (25% x 0. 5) = 0. 96

0. 96 बीटा का अर्थ है पोर्टफोलियो बाजार के रूप में जितना व्यवस्थित जोखिम ले रहा है सामान्य रूप में। मान लें कि एक निवेशक अधिक जोखिम लेना चाहता है, और अधिक लाभ प्राप्त करने की उम्मीद कर रहा है, और 1 के बीटा का फैसला करता है। 2 आदर्श है। एमपीटी का अर्थ है कि पोर्टफोलियो में इन परिसंपत्तियों के वजन को समायोजित करके एक वांछित बीटा हासिल किया जा सकता है। यह कई मायनों में किया जा सकता है, लेकिन यह एक ऐसा उदाहरण है जो वांछित परिणाम दर्शाता है:

एसेट ए से 5% की कमी और एसेट सी और एसेट डी से 10% दूर। एसेट बी में इस पूंजी की निवेश करें:

नया बीटा = (20% x 1) + (50% x 1 6) + (15% x 0.75) + (15% x 0. 5) = 1. 19

वांछित बीटा लगभग पूरी तरह से हासिल किया गया है पोर्टफोलियो वेटिंग्स में कुछ बदलाव के साथ यह एमपीटी से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि है