20. Kinh tế học

Đo lường của Jensen (Jensen’s Measure) là gì? Ví dụ thực tế về đo lường của Jensen

Jensen's Measure

Hình minh họa

Đo lường của Jensen (Jensen’s Measure)

Khái niệm

Đo lường của Jensen trong tiếng Anh có một số cách gọi như Jensen’s Measure hay Jensen’s alpha.

Đo lường của Jensen là thước đo hiệu suất rủi ro có điều chỉnh thể hiện lợi nhuận trung bình của danh mục đầu tư hoặc sự đầu tư, cao hơn hoặc thấp hơn dự đoán của mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), dựa trên một danh mục đầu tư hoặc beta đầu tư và lợi nhuận thị trường trung bình. Số liệu này cũng thường được gọi là đơn giản là alpha.

Để phân tích chính xác hiệu suất của một nhà quản lí đầu tư, nhà đầu tư không chỉ nhìn vào lợi nhuận chung của danh mục đầu tư mà còn xem xét rủi ro của danh mục đầu tư đó để xem liệu lợi tức đầu tư có bù đắp cho rủi ro mà nó phải chịu hay không. Ví dụ: nếu cả hai quĩ tương hỗ đều có tỉ lệ hoàn vốn 12%, một nhà đầu tư hợp lí nên ưu tiên quĩ ít rủi ro hơn.

Đo lường của Jensen là một trong những cách để xác định xem danh mục đầu tư có thu được lợi nhuận phù hợp cho mức độ rủi ro hay không. Nếu giá trị là dương, thì danh mục đầu tư đang kiếm được lợi nhuận vượt mức. Nói cách khác, giá trị dương cho alpha của Jensen có nghĩa là người quản lí quĩ đã “đánh bại thị trường” bằng kĩ năng chọn cổ phiếu của mình.

Tham khảo:   Thất nghiệp tạm thời (Frictional unemployment) là gì? Nguyên nhân

Ví dụ thực tế về đo lường của Jensen

Giả sử CAPM là đúng, alpha của Jensen được tính bằng 04 biến sau:

Sử dụng các biến này, công thức cho alpha của Jensen là:

Alpha = R (i) – {R (f) + B x [R (m) – R (f)]}

Trong đó:

R (i) = lợi nhuận thực nhận của danh mục đầu tư hoặc sự đầu tư

R (m) = lợi nhuận thực nhận của chỉ số thị trường phù hợp

R (f) = lãi suất phi rủi ro trong khoảng thời gian

B = beta của danh mục đầu tư trong mối tương quan với chỉ số thị trường đã chọn

Ví dụ, giả sử một quĩ tương hỗ với lợi nhuận thực nhận là 15% vào năm trước. Chỉ số thị trường thích hợp cho lợi nhuận của quĩ này 12%. Hệ số beta của quĩ so với cùng chỉ số đó là 1.2 và lãi suất phi rủi ro là 3%. Alpha của quĩ được tính như sau:

Alpha = 15% – [3% + 1.2 x (12% – 3%)] = 15% – 13.8% = 1.2%.

Với hệ số beta là 1.2, quĩ tương hỗ dự kiến sẽ rủi ro hơn chỉ số và do đó kiếm được nhiều tiền hơn. Alpha dương trong ví dụ này cho thấy rằng người quản lí quĩ tương hỗ kiếm được nhiều tiền hơn đủ để được bù đắp cho rủi ro mà họ đã đảm nhận trong suốt năm. Nếu quĩ tương hỗ chỉ trả lại 13%, thì alpha tính ra là -0.8%. Với một alpha âm, người quản lí quĩ tương hỗ sẽ không kiếm được đủ tiền lãi do số tiền rủi ro mà họ đang thực hiện.

Tham khảo:   Mối quan hệ Tương quan chuỗi/Tự tương quan (Serial Correlation/Autocorrelation) trong thống kê là gì? Hậu quả

(Tài liệu tham khảo: investopedia.com)

  Viện Đào Tạo Kỹ Năng Masterskills chuyên Đào Tạo tại Doanh Nghiệp (In-house) trên Toàn Quốc  
G

0903966729

1
Hỗ trợ bạn qua Facebook
btn-dangkyhoc