ट्रेयनोर अनुपात

Treynor अनुपात क्या है?

Treynor अनुपात, जिसे इनाम-से-अस्थिरता अनुपात के रूप में भी जाना जाता है, यह निर्धारित करने के लिए एक प्रदर्शन मीट्रिक है कि पोर्टफोलियो द्वारा लिए गए जोखिम की प्रत्येक इकाई के लिए कितना अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न हुआ था।

इस अर्थ में अतिरिक्त रिटर्न, रिटर्न से ऊपर अर्जित रिटर्न को संदर्भित करता है जो कि जोखिम-मुक्त निवेश में अर्जित किया जा सकता था। हालांकि कोई वास्तविक जोखिम-मुक्त निवेश नहीं है, ट्रेजरी अनुपात में जोखिम-मुक्त रिटर्न का प्रतिनिधित्व करने के लिए अक्सर ट्रेजरी बिल का उपयोग किया जाता है।

ट्रेनीयर अनुपात में जोखिम एक पोर्टफोलियो के बीटा द्वारा मापा के रूप में व्यवस्थित जोखिम को संदर्भित करता है । बीटा समग्र बाजार के बदले में परिवर्तन के जवाब में एक पोर्टफोलियो की वापसी की प्रवृत्ति को मापता है।

चाबी छीन लेना

• ट्रेयनोर अनुपात एक जोखिम / वापसी उपाय है जो निवेशकों को व्यवस्थित जोखिम के लिए एक पोर्टफोलियो के रिटर्न को समायोजित करने की अनुमति देता है।
• एक उच्च ट्रेयनोर अनुपात परिणाम का मतलब है कि एक पोर्टफोलियो अधिक उपयुक्त निवेश है।
• ट्रेनीर अनुपात शार्प अनुपात के समान है, हालांकि शार्प अनुपात पोर्टफोलियो के रिटर्न को समायोजित करने के लिए पोर्टफोलियो के मानक विचलन का उपयोग करता है।

ट्रेनीयर अनुपात को एक अमेरिकी अर्थशास्त्री जैक ट्रेयनर ने विकसित किया था, जो कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (CAPM) के आविष्कारकों में से एक था।

ट्रेयनोर अनुपात को समझना

ट्रेयनोर अनुपात का सूत्र है:

Treynor अनुपात क्या पता चलता है?

संक्षेप में, ट्रेयिनोर अनुपात व्यवस्थित जोखिम के आधार पर वापसी का एक जोखिम-समायोजित माप है। यह इंगित करता है कि कितना निवेश लौटाते हैं, जैसे कि स्टॉक का एक पोर्टफोलियो, म्यूचुअल फंड या एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड, जो निवेश किए गए जोखिम की राशि के लिए अर्जित किया जाता है।

यदि किसी पोर्टफोलियो में नकारात्मक बीटा है, हालांकि, अनुपात परिणाम सार्थक नहीं है। एक उच्च अनुपात परिणाम अधिक वांछनीय है और इसका मतलब है कि किसी दिए गए पोर्टफोलियो की संभावना अधिक उपयुक्त निवेश है। चूंकि ट्रेनीयोर अनुपात ऐतिहासिक डेटा पर आधारित है, हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह भविष्य के प्रदर्शन को इंगित नहीं करता है, और एक अनुपात केवल निवेश के फैसले के लिए निर्भर कारक नहीं होना चाहिए।

ट्रेयनोर अनुपात कैसे काम करता है

अंततः, ट्रेनीयर अनुपात यह मापने का प्रयास करता है कि निवेश जोखिम को लेने के लिए निवेशकों को मुआवजा प्रदान करने में कितना सफल है। ट्रेयनोर अनुपात एक पोर्टफोलियो के बीटा पर निर्भर है – यानी, बाजार में आंदोलनों के पोर्टफोलियो की वापसी की संवेदनशीलता – जोखिम का आकलन करने के लिए।

इस अनुपात के पीछे आधार यह है कि निवेशकों को पोर्टफोलियो में निहित जोखिम के लिए मुआवजा दिया जाना चाहिए, क्योंकि विविधीकरण इसे नहीं हटाएगा।

ट्रेनीर अनुपात और शार्प अनुपात के बीच अंतर

ट्रेनीर अनुपात शार्प अनुपात के साथ समानताएं साझा करता है, और दोनों एक पोर्टफोलियो के जोखिम और वापसी को मापते हैं।

दो मैट्रिक्स के बीच का अंतर यह है कि ट्रेनीर अनुपात एक पोर्टफोलियो बीटा या व्यवस्थित जोखिम का उपयोग करता है, पोर्टफोलियो के मानक विचलन का उपयोग करते हुए पोर्टफोलियो रिटर्न को समायोजित करने के बजाय अस्थिरता को मापने के लिए शार्प अनुपात के साथ किया जाता है।

ट्रेयनोर अनुपात की सीमाएँ

ट्रेनीयर अनुपात की एक मुख्य कमजोरी इसकी पिछड़ी हुई प्रकृति है। अतीत में किए गए निवेश से निवेश भविष्य में अलग-अलग प्रदर्शन और व्यवहार करने की संभावना है। ट्रेयनोर अनुपात की सटीकता बीटा को मापने के लिए उपयुक्त बेंचमार्क के उपयोग पर अत्यधिक निर्भर है।

उदाहरण के लिए, यदि ट्रेनीओर अनुपात का उपयोग घरेलू लार्ज-कैप म्यूचुअल फंड के जोखिम-समायोजित रिटर्न को मापने के लिए किया जाता है, तो रसेल 2000 स्मॉल स्टॉक इंडेक्स के सापेक्ष फंड के बीटा को मापना अनुचित होगा ।

इस बेंचमार्क के सापेक्ष फंड के बीटा को समझा जा सकता है क्योंकि लार्ज-कैप स्टॉक छोटे कैप की तुलना में सामान्य रूप से कम अस्थिर होते हैं। इसके बजाय, बीटा को लार्ज-कैप ब्रह्मांड के अधिक प्रतिनिधि जैसे कि रसेल 1000 इंडेक्स के खिलाफ मापा जाना चाहिए ।

इसके अतिरिक्त, वहाँ कोई आयाम नहीं हैं जिस पर ट्रेयनोर अनुपात को रैंक किया जाए। समान निवेशों की तुलना करते समय, उच्च ट्रेनीयर अनुपात बेहतर है, बाकी सभी समान हैं, लेकिन अन्य निवेशों की तुलना में यह कितना बेहतर है, इसकी कोई परिभाषा नहीं है।