फंड मैनेजर्स पोर्टफोलियो विविधता बनाने के लिए सहसंबंध का प्रयोग कैसे करते हैं? | इन्वेस्टमोपेडिया

चालान L18 सहसंबंध और जोखिम न्यूनीकरण (सितंबर 2024)

चालान L18 सहसंबंध और जोखिम न्यूनीकरण (सितंबर 2024)
फंड मैनेजर्स पोर्टफोलियो विविधता बनाने के लिए सहसंबंध का प्रयोग कैसे करते हैं? | इन्वेस्टमोपेडिया

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आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत (एमपीटी) और इसके उपदेशों समकालीन पोर्टफोलियो प्रबंधकों के बीच व्यापक प्रभाव है। सिद्धांत बताता है कि उनके बीच सकारात्मक संबंध कम करने के द्वारा एक साथ आयोजित परिसंपत्तियों के बीच जोखिम अलग हो सकता है। प्रबंधकों ने पोर्टफोलियो बनाने के प्रयास में विभिन्न परिसंपत्तियों के ऐतिहासिक प्रदर्शन के सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग किया है, जिनमें सकारात्मक रिटर्न के लिए उच्चतम क्षमता है, जब तक कि उन रिटर्न का बहुत करीबी संबंध नहीं होता है।

सहसंबंध और विविधीकरण

सहसंबंध दो चर के बीच के संबंध को मापने के लिए आँकड़ों में इस्तेमाल मीट्रिक है एक मजबूत सकारात्मक संबंध से पता चलता है कि दो चर एक ही समय में वृद्धि और एक साथ गिरते हैं। मजबूत नकारात्मक संबंध दिखाते हैं कि दो चर विपरीत दिशाओं में चलते हैं।

पोर्टफोलियो विविधीकरण के पीछे यह सरल अवधारणा प्रमुख उपकरण है एक विविध पोर्टफोलियो में रिटर्न मिलकर समग्र जोखिम को कम करने के लिए विभिन्न निवेशों को मिलाया जाता है, जो बारीकी से सहसंबंधित नहीं होते हैं। निम्न सहसंबंध वाले संपत्ति का सबसे सामान्य उदाहरण स्टॉक और बांड हैं हालांकि स्टॉक और बॉन्ड समय के दौरान चले गए हैं जब वे एक ही समय में बढ़ते और गिरते हैं, तो बॉन्ड ने आमतौर पर डाउन मार्केट में बेहतर प्रदर्शन किया है और उच्च वृद्धि के दौरान भी बहुत खराब प्रदर्शन किया है।

सहसंबंध और निवेश पोर्टफोलियो

फंड मैनेजर्स अपने पोर्टफोलियो में संपत्ति के बीच सकारात्मक संबंध को कम करने की कोशिश क्यों करते हैं? धारणा यह है कि एक उच्च सकारात्मक सहसंबंध गुणांक यह दर्शाता है कि संपत्ति की कीमतें एक ही बाजार बलों द्वारा संचालित होती हैं। पूरी तरह से उन परिसंपत्तियों में निवेश करना जोखिम भरा होगा जो एक ही समय में एक साथ चलते हैं; जाहिरा तौर पर, एक एकल आर्थिक घटना सभी परिसंपत्तियों को कई मूल्यों को एक साथ खो सकती है।

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कई तकनीकें हैं जो प्रबंधकों द्वारा संभावित भविष्य के संबंधों का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करते हैं। कुछ सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करते हैं, जो तालिका के रूप में कई परिसंपत्तियों के बीच सहसंबंध प्रस्तुत करता है। दूसरों एमपीटी के उपकरण, जैसे बीटा और आर-स्क्वेयर पर निर्भर करते हैं। कुछ लोग अधिक जटिल अर्थमिति प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग दोनों संप्रदाय और व्यापक सूचक के बीच संभवतः दोनों कारणों को देखने के लिए करते हैं। अंतिम लक्ष्य हमेशा समान होता है: नकारात्मक पक्ष को कम करने के लिए सहसंबंध को कम करना