Informācijas koeficienta (IC) definīcija

Kāds ir informācijas koeficients (IC)?

Informācijas koeficients (IC) ir mērs, ko izmanto, lai novērtētu ieguldījumu analītiķa vai aktīva portfeļa pārvaldītāja prasmes. Informācijas koeficients parāda, cik precīzi analītiķa finanšu prognozes atbilst faktiskajiem finanšu rezultātiem. IC var būt no 1, 0 līdz -1, 0, ar -1, kas norāda analītiķa prognozes, nav nekāda sakara ar faktiskajiem rezultātiem, un 1 norāda, ka analītiķa prognozes lieliski sakrīt ar faktiskajiem rezultātiem.

Taustiņu izņemšana

• Informācijas koeficients (IC) ir mērs, ko izmanto, lai novērtētu ieguldījumu analītiķa vai aktīva portfeļa pārvaldītāja prasmes.
• IC +1, 0 norāda perfektu faktiskās atdeves prognozi, savukārt IC 0, 0 - rāda, ka nav lineāras attiecības. IC -1, 0 norāda, ka analītiķim vienmēr neizdodas izdarīt pareizu prognozi.
• IC nedrīkst jaukt ar informācijas attiecību (IR). IR ir ieguldījumu pārvaldnieka prasmju mērs, salīdzinot pārvaldītāja pārsniegtās peļņas ar uzņemtā riska apmēru.

IC formula ir

IC = (2 × proporcionāli pareizs) −1 kur: proporcionāli pareizs = analītiķa pareizi veikto prognožu proporcija \ sākas {saskaņots} & \ teksts {IC} = (2 reizes / teksts {proporcija ir pareiza}) - 1 \\ & \ textbf {kur:} \\ & \ teksts {proporcija pareiza} = \ teksts {analītiķa veikto prognožu proporcija} \\ & \ teksts {pareizi, analītiķis} \\ \ beigas {izlīdzināts} IC = (2 × proporcija pareiza ) −1viet: Proporcija pareiza = analītiķa pareizi veikto prognožu proporcija

Informācijas koeficienta izskaidrošana

Informācijas koeficients raksturo korelāciju starp prognozēto un faktisko akciju ienesīgumu, ko dažreiz izmanto, lai izmērītu finanšu analītiķa ieguldījumu. IC +1, 0 norāda perfektu lineāru attiecību starp prognozēto un faktisko atdevi, savukārt IC ar 0, 0 norāda, ka nav lineāras attiecības. IC -1, 0 norāda, ka analītiķim vienmēr neizdodas izdarīt pareizu prognozi.

Informācijas koeficienta (IC) rādītājs pie +1, 0 norāda, ka analītiķim ir lielas prasmes prognozēt. Bet patiesībā, ja "pareiza" definīcija ir tāda, ka analītiķa prognoze sakrīt ar faktisko rezultātu virzienu (uz augšu vai uz leju), tad izredzes iegūt pareizo prognozi ir 50/50. Tātad pat analītiķim, kam nav nekādu iemaņu, varētu būt sagaidāms, ka IC ir aptuveni 0, kas nozīmē, ka puse prognožu bija pareiza un puse - nepareiza. Rezultāts tuvu 0 atklāj, ka analītiķa prognozēšanas prasmes nav labākas par rezultātiem, ko varētu sasniegt nejauši, kas liek domāt, ka IC, kas tuvojas -1, ir reti.

IC nedrīkst jaukt ar informācijas attiecību (IR). IR ir ieguldījumu pārvaldnieka prasmju mērs, salīdzinot pārvaldītāja pārsniegtās peļņas ar uzņemtā riska apmēru.

Gan IC, gan IR ir aktīvi aktīvās vadības pamatlikuma komponenti, kas nosaka, ka menedžera sniegums (IR) ir atkarīgs no prasmju līmeņa (IC) un tā plašuma, vai arī no tā, cik bieži tas tiek izmantots.

Informācijas koeficienta piemērs

Kā hipotētisks piemērs, ja investīciju analītiķis izteica divas prognozes un ieguva divas taisnības, tad informācijas koeficients būs šāds:

IC = (2 × 1, 0) −1 = + 1, 0 \ sākas {saskaņots} un \ teksts {IC} = (2 reizes 1, 0) - 1 = +1, 0 \\ \ beigas {izlīdzināts} IC = (2 × 1, 0 ) −1 = + 1, 0

Ja analītiķa prognozes bija tikai puse no laika, tad:

IC = (2 × 0, 5) −1 = 0, 0 \ sākas {izlīdzināts} un \ teksts {IC} = (2 reizes 0, 5) - 1 = 0, 0 \\ \ beigas {izlīdzināts} IC = (2 × 0, 5) - 1 = 0, 0

Ja tomēr. neviena no prognozēm nebija pareiza, tad:

IC = (2 × 0, 0) −1 = −1, 0 \ sākas {izlīdzināts} un \ teksts {IC} = (2 reizes 0, 0) - 1 = -1, 0 \\ \ beigas {izlīdzināts} IC = (2 × 0, 0 ) −1 = −1, 0

Informācijas koeficienta ierobežojumi

IC ir nozīmīga tikai analītiķim, kurš izdara lielu skaitu prognožu. Tas ir tāpēc, ka, ja ir tikai neliels skaits prognožu, nejauša iespēja var izskaidrot lielu daļu rezultātu. Tātad, ja ir tikai divas prognozes un abas ir pareizas, informācijas koeficients ir +1, 0. Ja tomēr pēc vairākiem desmitiem pareģojumu IC ir līdz +1, 0 vai tuvu tai, tad tas ir daudz vairāk attiecināms uz prasmi, nevis uz nejaušību.

Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.

Saistītie noteikumi

R kvadrāts R kvadrāts ir statistikas mērs, kas attēlo atkarīgā mainīgā dispersijas proporciju, ko izskaidro neatkarīgs mainīgais. vairāk Izpratne par lineārajām attiecībām Lineārā attiecība (vai lineārā saistība) ir statistikas termins, ko izmanto, lai aprakstītu tieši proporcionālās attiecības starp mainīgo un konstanti. vairāk Kā darbojas noteikšanas koeficients Noteikšanas koeficients ir rādītājs, ko izmanto statistiskajā analīzē, lai novērtētu, cik labi modelis izskaidro un prognozē turpmākos rezultātus. vairāk Ko mums saka Z-rādītājs Z-rādītājs tiek definēts kā statistisks rādītāja attiecības pret vidējo rādītāju rādītājs grupā. vairāk Informācijas attiecība palīdz novērtēt portfeļa veiktspēju Informācijas attiecība (IR) mēra portfeļa atdevi un norāda portfeļa pārvaldītāja spēju radīt pārmērīgu atdevi attiecībā pret noteikto etalonu. vairāk Kā darbojas decile kvantitatīvā metode Decile ir kvantitatīva metode, kā sadalīt sarindoto datu kopu 10 vienāda lieluma apakšiedaļās. Šāda veida datu ranžēšana tiek veikta kā daļa no daudziem akadēmiskiem un statistiskiem pētījumiem finanšu un ekonomikas jomā. vairāk partneru saišu