बारा जोखिम कारक विश्लेषण
बर्रा रिस्क फैक्टर एनालिसिस एक मल्टी-फैक्टर मॉडल है, जिसे बारा इंक द्वारा बनाया गया है, जिसका उपयोग बाजार के सापेक्ष सुरक्षा से जुड़े समग्र जोखिम को मापने के लिए किया जाता है। बारा रिस्क फैक्टर एनालिसिस में 40 से अधिक डेटा मेट्रिक्स शामिल हैं, जिनमें आय में वृद्धि, शेयर कारोबार और वरिष्ठ ऋण रेटिंग शामिल है। मॉडल फिर तीन मुख्य घटकों से जुड़े जोखिम कारकों को मापता है: उद्योग जोखिम, विभिन्न निवेश विषयों के जोखिम और कंपनी-विशिष्ट जोखिम।
बारा जोखिम जोखिम कारक विश्लेषण को समझना
बाजार या पोर्टफोलियो का मूल्यांकन करते समय एक तत्व जिसे निवेशक और पोर्टफोलियो प्रबंधक जांचते हैं, वह निवेश जोखिम है। निवेश के जोखिम की पहचान करना और उसे मापना सबसे महत्वपूर्ण कदम है, जिसमें यह तय किया जाता है कि परिसंपत्तियों को किस क्षेत्र में निवेश करना है। इसका कारण यह है कि लिए गए जोखिम का स्तर एक ट्रेडिंग चक्र के अंत में परिसंपत्तियों या पोर्टफोलियो का रिटर्न स्तर निर्धारित करता है। । नतीजतन, सबसे व्यापक रूप से स्वीकृत वित्तीय सिद्धांतों में से एक जोखिम और वापसी के बीच का व्यापार है।
चाबी छीन लेना
- बर्रा रिस्क फैक्टर एनालिसिस एक मल्टी-फैक्टर मॉडल है, जिसे बारा इंक द्वारा बनाया गया है, जो बाजार के सापेक्ष सुरक्षा से जुड़े समग्र जोखिम को मापता है।
- बारा रिस्क फैक्टर एनालिसिस में 40 से अधिक डेटा मेट्रिक्स शामिल हैं, जिनमें कमाई में वृद्धि, शेयर कारोबार और वरिष्ठ ऋण रेटिंग शामिल हैं।
एक तरीका जो पोर्टफोलियो प्रबंधक निवेश जोखिम को मापने के लिए उपयोग कर सकता है, वह विभिन्न परिसंपत्तियों या प्रतिभूतियों के प्रदर्शन पर व्यापक कारकों की एक श्रृंखला के प्रभाव का मूल्यांकन कर रहा है। एक कारक मॉडल का उपयोग करते हुए, सुरक्षा के लिए रिटर्न-जेनरेटिंग प्रक्रिया विभिन्न सामान्य मूलभूत कारकों और प्रत्येक कारक के लिए संपत्ति की अद्वितीय संवेदनशीलता की उपस्थिति से प्रेरित होती है। चूंकि कुछ महत्वपूर्ण कारक एक बड़े पैमाने पर निवेश पर अपेक्षित जोखिम और वापसी की व्याख्या कर सकते हैं, इसलिए कारक मॉडल का उपयोग यह मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है कि पोर्टफोलियो का रिटर्न प्रत्येक सामान्य कारक जोखिम के लिए कितना जिम्मेदार है। फैक्टर मॉडल को एकल-कारक और कई-कारक मॉडल में विभाजित किया जा सकता है। पोर्टफोलियो जोखिम को मापने के लिए इस्तेमाल किया जा सकने वाला एक मल्टी-फैक्टर मॉडल बर्रा रिस्क फैक्टर एनालिसिस मॉडल है।
बर्रा रिस्क फैक्टर एनालिसिस का नेतृत्व बर्रा इंक के संस्थापक बार रोसेनबर्ग ने किया था, और ग्रिनॉल्ड और काह्न (2000), कोनर एट अल (2010) और कारीनो एट अल (2010) की लंबाई पर चर्चा की गई है। यह अपने मॉडल में कई कारकों को शामिल करता है जिनका उपयोग जोखिम का अनुमान लगाने और नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है। बहु-कारक जोखिम मॉडल कई प्रमुख मूलभूत कारकों का उपयोग करता है जो एक निवेश की सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। इनमें से कुछ कारकों में उपज, आय में वृद्धि, अस्थिरता, तरलता, गति, मूल्य-आय अनुपात, आकार, उत्तोलन और वृद्धि शामिल हैं; ऐसे कारक जिनका उपयोग मात्रात्मक, लेकिन अनिर्दिष्ट, आसानी से पहचाने जाने योग्य मूलभूत विशेषताओं के कारकों द्वारा किसी पोर्टफोलियो या परिसंपत्ति के जोखिम या रिटर्न का वर्णन करने के लिए किया जाता है।
बर्रा रिस्क फैक्टर एनालिसिस मॉडल एक एकल-मूल्य-जोखिम (वीआर) संख्या के साथ सुरक्षा के सापेक्ष जोखिम को मापता है। यह संख्या 0 और 100 के बीच एक प्रतिशत रैंक का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें 0 सबसे कम अस्थिर और 100 अमेरिकी बाजार के सापेक्ष सबसे अस्थिर है। उदाहरण के लिए, 80 की मूल्य-पर-जोखिम संख्या वाली सुरक्षा की गणना बाजार और इसके विशिष्ट क्षेत्र में 80% प्रतिभूतियों की तुलना में मूल्य की अस्थिरता के एक बड़े स्तर पर की जाती है। इसलिए, यदि अमेज़ॅन को 80 का एक वीआर सौंपा गया है, तो इसका मतलब है कि इसका स्टॉक स्टॉक मार्केट या उस क्षेत्र के 80% से अधिक मूल्य अस्थिर है जिसमें कंपनी संचालित होती है।
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