Коэффициент информации измеряет и сравнивает активную доходность инвестиций (например, ценных бумаг или портфеля) с индексом-эталоном относительно волатильности активной доходности (также известной как активный риск или риск отслеживания эталона ). Он определяется как активная доходность (разница между доходностью инвестиций и доходностью эталона), деленная на ошибку отслеживания ( стандартное отклонение активной доходности, т. е. дополнительный риск). Он представляет собой дополнительную сумму доходности, которую инвестор получает за единицу увеличения риска. [1] Коэффициент информации — это просто отношение активной доходности портфеля, деленное на ошибку отслеживания его доходности, причем оба компонента измеряются относительно производительности согласованного эталона.
Его часто используют для оценки мастерства управляющих паевыми инвестиционными фондами , хедж-фондами и т. д. Он измеряет активную доходность портфеля управляющего, деленную на величину риска, которую принимает управляющий относительно эталона. Чем выше коэффициент информации, тем выше активная доходность портфеля, учитывая величину принятого риска, и тем лучше управляющий.
Коэффициент информации похож на коэффициент Шарпа , главное отличие состоит в том, что коэффициент Шарпа использует безрисковую доходность в качестве ориентира (например, ценные бумаги Казначейства США ), тогда как коэффициент информации использует рискованный индекс в качестве ориентира (например, S&P500 ). Коэффициент Шарпа полезен для атрибуции абсолютной доходности портфеля, а коэффициент информации полезен для атрибуции относительной доходности портфеля. [2]
Информационное соотношение определяется как:
где — доходность портфеля, — эталонная доходность, — ожидаемое значение активной доходности, — стандартное отклонение активной доходности, что является альтернативным определением вышеупомянутой ошибки отслеживания.
Обратите внимание, что в данном случае определяется как избыточная доходность, а не избыточная доходность с поправкой на риск или альфа Дженсена , рассчитанная с использованием регрессионного анализа. Некоторые аналитики, однако, используют альфу Дженсена для числителя и ошибку отслеживания с поправкой на регрессию для знаменателя (эту версию информационного коэффициента часто называют коэффициентом оценки, чтобы отличить ее от более распространенного определения). [3]
Инвестиционные менеджеры верхнего квартиля обычно достигают годовых информационных коэффициентов около половины. [4] Существуют как ожидаемые ( ex ante ), так и наблюдаемые ( ex post ) информационные коэффициенты. Как правило, информационный коэффициент сравнивает доходность портфеля менеджера с доходностью эталона, например, доходностью трехмесячных казначейских векселей или индекса акций, например, S&P 500. [ 5]
Некоторые хедж-фонды используют коэффициент информации в качестве показателя для расчета платы за результат . [ требуется ссылка ]
Коэффициент информации часто переводится в годовой эквивалент. Хотя в этом случае обычно числитель рассчитывается как арифметическая разница между годовой доходностью портфеля и годовой доходностью эталона, это является приближением, поскольку годовое преобразование арифметической разницы между членами не является арифметической разницей годовых членов. [6] Поскольку знаменатель здесь принимается как годовое стандартное отклонение арифметической разницы этих рядов, что является стандартной мерой годового риска, и поскольку отношение годовых членов является годовым преобразованием их отношения, годовое информационное отношение обеспечивает годовую скорректированную на риск активную доходность портфеля относительно эталона.
Одной из главных критических замечаний к Information Ratio является то, что он учитывает арифметическую доходность (а не геометрическую доходность ) и игнорирует леверидж. Это может привести к тому, что Information Ratio, рассчитанный для менеджера, будет отрицательным, когда менеджер производит альфу для эталона и наоборот. Лучшим измерением альфы, произведенной менеджером, является Geometric Information Ratio [ требуется цитата ] .