추적 오류-정의, 공식 및 실제 예

추적 오류는 투자 포트폴리오의 수익 변동과 선택한 벤치 마크의 수익 변동 간의 차이를 결정하는 재무 성과의 척도입니다. 반환 변동은 주로 표준 편차에 의해 측정됩니다. 표준 편차 통계 관점에서 볼 때 데이터 세트의 표준 편차는 포함 된 관측치 값 간의 편차 크기를 측정 한 것입니다.

일반적으로 벤치 마크는 전체 시장의 일부를 나타내는 다양한 시장 지수입니다. 주식 포트폴리오에 대한 가장 일반적인 벤치 마크는 S & P 500과 다우 존스 산업 평균 (DJIA) 다우 존스 산업 평균 (DJIA) 다우 존스 산업 평균 (DJIA), 일반적으로 "다우 존스"또는 간단히 "다우 존스"라고도합니다. Dow "는 대형주를 보유한 포트폴리오에 대해 가장 인기 있고 널리 인정받는 주식 시장 지수 중 하나이며 Russell 2000 Russell 2000 Russell 2000은 미국 소형주 2,000 개의 실적을 추적하는 주식 시장 지수입니다. Russell 3000 지수 Russell 2000 지수는 주로 소형주 포트폴리오로 구성된 뮤추얼 펀드의 벤치 마크로 널리 인용되고 있습니다.

추적 오류의 중요성

추적 오류는 포트폴리오의 성과를 평가하는 데 사용되는 가장 중요한 척도 중 하나이며 포트폴리오 관리자가 과도한 수익을 창출하고 시장이나 벤치 마크를 이길 수있는 능력입니다. 위에서 언급 한 이유 때문에 정보 비율을 계산하기위한 입력으로 사용됩니다. 정보 비율 정보 비율은 특정 벤치 마크에 대한 금융 자산 또는 포트폴리오의 위험 조정 수익을 측정합니다. 이 비율은 벤치 마크 대비 초과 수익률과 초과 수익 창출의 일관성을 보여주는 것을 목표로합니다. .

추적 오류는 계산 방식에 따라 자주 분류됩니다. 실현 된 ( "사후"라고도 함) 추적 오류는 과거 수익률을 사용하여 계산됩니다. 계산이 일부 예측 모델을 기반으로하는 추적 오류를 "사전"추적 오류라고합니다.

낮은 오류는 포트폴리오의 성능이 벤치 마크의 성능에 가깝다는 것을 나타냅니다. 주요 주식 시장 지수의 구성을 복제하는 인덱스 펀드 및 ETF에서는 낮은 오류가 일반적입니다.

높은 오류는 포트폴리오의 성능이 벤치 마크의 성능과 크게 다르다는 것을 나타냅니다. 높은 오류는 포트폴리오가 벤치 마크를 상당히 능가했음을 나타내거나 포트폴리오가 벤치 마크보다 현저히 저조하다는 신호를 보낼 수 있습니다.

추적을위한 공식

추적 효율성은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

추적 오류-공식

어디:

  • Var – 분산
  • r p – 포트폴리오의 수익
  • r b – 벤치 마크의 반환

추적 오류의 예

5 년 전 Sam은 펀드 A에 10 만 달러를 투자했습니다. 펀드는 주로 미국 대형 주식에 투자합니다. 5 년 동안 펀드는 긍정적 인 수익을 보였다. 또한이 기간 동안 경제도 성장했고 주식 시장도 상승했습니다.

그의 투자가 얼마나 성공적 이었는지 평가하기 위해 Sam은 펀드 A의 수익률과 벤치 마크 수익률을 비교하기로 결정했습니다. 이 경우 가장 적합한 벤치 마크는 S & P 500입니다. 이는 대기업의 성과를 추적하기 때문입니다.

펀드와 벤치 마크의 비교는 추적 오류를 사용하여 측정 할 수 있습니다.

펀드 A와 S & P 500 모두의 연간 수익에 대해 다음 데이터를 사용할 수 있습니다.

샘플 테이블

이 데이터를 공식에 연결하여 추적 오류를 계산할 수 있습니다.

샘플 계산

위의 시나리오에서 작은 추적 오류는 펀드 A가 벤치 마크를 크게 능가하지 않음을 나타냅니다. 따라서 Sam은 펀드에서 돈을 인출하여 다른 더 유망한 투자 기회에 투자하는 것을 고려할 수 있습니다. 또는 자신의 포트폴리오가 전체 시장의 이익과 보조를 맞추고 있다는 사실에 만족할 수 있습니다.

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