सूचना गुणांक (आईसी) परिभाषा
सूचना गुणांक (IC) एक उपाय है जिसका उपयोग कौशल को निवेश विश्लेषक या सक्रिय पोर्टफोलियो प्रबंधक के मूल्यांकन के लिए किया जाता है। जानकारी गुणांक दिखाता है कि विश्लेषक के वित्तीय पूर्वानुमान वास्तविक वित्तीय परिणामों से कितनी निकटता से मेल खाते हैं। आईसी 1.0 से -1.0 तक हो सकता है, -1 के साथ विश्लेषक के पूर्वानुमान वास्तविक परिणामों से कोई संबंध नहीं रखते हैं, और 1 यह दर्शाता है कि विश्लेषक के पूर्वानुमान वास्तविक परिणामों से पूरी तरह मेल खाते हैं।
चाबी छीन लेना
- सूचना गुणांक (IC) एक उपाय है जिसका उपयोग कौशल को निवेश विश्लेषक या सक्रिय पोर्टफोलियो प्रबंधक के मूल्यांकन के लिए किया जाता है।
- +1 का एक आईसी वास्तविक रिटर्न की एक सटीक भविष्यवाणी इंगित करता है, जबकि 0.0 का आईसी कोई रेखीय संबंध नहीं दर्शाता है। -1.0 का एक आईसी बताता है कि विश्लेषक हमेशा सही भविष्यवाणी करने में विफल रहता है।
- आईसी को सूचना अनुपात (आईआर) के साथ भ्रमित नहीं होना है। आईआर एक निवेश प्रबंधक के कौशल का एक उपाय है, जो प्रबंधक के अतिरिक्त रिटर्न की जोखिम की मात्रा की तुलना करता है।
आईसी के लिए सूत्र है
IC = (2 × आनुपातिक सुधार) Pro1where: आनुपातिक Correct = भविष्यवाणियों का अनुपात एनालिस्ट \ _ {संरेखित} और प्रारंभ \ {पाठ} = (2 \ बार \ / पाठ = अनुपात ठीक)) \ textbf {जहाँ:} \\ & \ text {प्रॉप्रियोशन करेक्ट} = \ टैक्स्ट {प्रॉपरेशन ऑफ़ प्रोविज़न बनाया गया} \\ & \ text {एनलिस्ट द्वारा सही ढंग से बताया गया है} \\ \ एंड {अलाय्ड} IC = (२ × × पासपोर्ट करेक्ट करेक्ट) ) Port1where: आनुपातिक द्वारा सही ढंग से पूर्वानुभव का अनुपात = भविष्यवाणियों का अनुपात
सूचना गुणांक की व्याख्या करना
गुणांक में अनुमानित और वास्तविक स्टॉक रिटर्न के बीच सहसंबंध का वर्णन है, जिसका उपयोग कभी-कभी वित्तीय विश्लेषक के योगदान को मापने के लिए किया जाता है। +1.0 का एक आईसी अनुमानित और वास्तविक रिटर्न के बीच एक परिपूर्ण रैखिक संबंध को इंगित करता है, जबकि 0.0 का आईसी कोई रैखिक संबंध नहीं दर्शाता है। -1.0 का एक आईसी बताता है कि विश्लेषक हमेशा सही भविष्यवाणी करने में विफल रहता है।
+1 के पास एक सूचना गुणांक (IC) स्कोर इंगित करता है कि विश्लेषक के पास पूर्वानुमान लगाने में बहुत कौशल है। लेकिन, वास्तव में, अगर "सही" की परिभाषा यह है कि विश्लेषक की भविष्यवाणी वास्तविक परिणामों की दिशा (ऊपर या नीचे) से मेल खाती है, तो पूर्वानुमान सही होने की संभावनाएं 50/50 हैं। यहां तक कि बिना किसी कौशल के एक विश्लेषक को भी 0 के लगभग आईसी होने की उम्मीद की जा सकती है, जिसका अर्थ है कि आधे पूर्वानुमान सही थे और आधे गलत थे। 0 के करीब के स्कोर से पता चलता है कि विश्लेषक का पूर्वानुमान कौशल उन परिणामों से बेहतर नहीं है जिन्हें संयोग से हासिल किया जा सकता है, यह सुझाव देते हुए कि आईसी -1 के करीब आना दुर्लभ हैं।
आईसी को सूचना अनुपात (आईआर) के साथ भ्रमित नहीं होना है। आईआर एक निवेश प्रबंधक के कौशल का एक उपाय है, जो प्रबंधक के अतिरिक्त रिटर्न की जोखिम की मात्रा की तुलना करता है।
आईसी और आईआर सक्रिय प्रबंधन के मौलिक कानून के दोनों घटक हैं, जिसमें कहा गया है कि एक प्रबंधक का प्रदर्शन (आईआर) कौशल स्तर (आईसी) और इसकी चौड़ाई, या कितनी बार उपयोग किया जाता है पर निर्भर करता है।
सूचना गुणांक का उदाहरण
एक काल्पनिक उदाहरण के रूप में, यदि एक निवेश विश्लेषक ने दो भविष्यवाणियां कीं और दो सही निकले, तो सूचना गुणांक निम्न होगा:
IC = (2 × 1.0) −1 = + 1.0 \ start {Alliance} और \ text {IC} = (2 \ गुना 1.0) शुरू - 1 = +1.0 \\ \ end {गठबंधन} IC = (2 × 1.0) ) -1 = + 1.0
यदि किसी विश्लेषक का पूर्वानुमान केवल आधे समय के लिए सही था, तो:
IC = (2 × 0.5) −1 = 0.0 \ start {संरेखित} और \ text {IC} = (2 \ गुना 0.5) - 1 = 0.0 \\ \ end {संरेखित} IC = (2 × 0.5) - 1 = 0.0
जो कुछ भी हो। कोई भी भविष्यवाणी सही नहीं थी, तब:
IC = (2 × 0.0) −1 = .01.0 \ {{संरेखित} और पाठ शुरू करें {IC} = (2 \ गुना 0.0) - 1 = -1.0 \\ \ अंत {संरेखित} IC = (2 × 0.0) ) -1 = -1.0
सूचना गुणांक की सीमाएं
आईसी केवल एक विश्लेषक के लिए सार्थक है जो बड़ी संख्या में भविष्यवाणियां करता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यदि केवल कुछ ही भविष्यवाणियां होती हैं, तो यादृच्छिक मौका परिणामों की एक बड़ी व्याख्या कर सकता है। इसलिए यदि केवल दो भविष्यवाणियाँ की गई हैं और दोनों सही हैं तो गुणांक जानकारी +1.0 है। यदि, हालांकि, कई दर्जन भविष्यवाणियों के बाद आईसी +1.0 तक या उसके करीब है, तो यह मौका की तुलना में कौशल के लिए कहीं अधिक जिम्मेदार है।
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