Glavni » brokeri » Definicija informacijskog koeficijenta (IC)

Definicija informacijskog koeficijenta (IC)

brokeri : Definicija informacijskog koeficijenta (IC)
Što je informacijski koeficijent (IC)?

Koeficijent informacija (IC) je mjera koja se koristi za procjenu sposobnosti investicijskog analitičara ili aktivnog portfelj menadžera. Koeficijent informacija pokazuje koliko tijesno financijske prognoze analitičara odgovaraju stvarnim financijskim rezultatima. IC može biti u rasponu od 1, 0 do -1, 0, pri čemu -1 označava da analitikove prognoze nemaju veze sa stvarnim rezultatima, a 1 pokazuje da prognoze analitičara savršeno odgovaraju stvarnim rezultatima.

Ključni odvodi

  • Koeficijent informacija (IC) je mjera koja se koristi za procjenu sposobnosti investicijskog analitičara ili aktivnog portfelj menadžera.
  • IC od +1, 0 ukazuje na savršeno predviđanje stvarnih povrata, dok IC od 0, 0 ukazuje na linearni odnos. IC od -1, 0 ukazuje da analitičar uvijek ne uspije ispravno predvidjeti.
  • IC se ne smije brkati s omjerima informacija (IR). IR je mjerilo vještine upravljačkog ulaganja, uspoređujući višak menadžera s iznosom preuzetog rizika.

Formula za IC je

IC = (2 × ispravna proporcija) −1 drugdje: proporcija ispravna = proporcija predviđanja koja je analitičar ispravno napravio \ početak {usklađeno} & \ tekst {IC} = (2 \ puta \ tekst {korekcija proporcije}) - 1 \\ & \ textbf {where:} \\ & \ text {Proportion Correct} = \ text {Proporcija predviđenih predviđanja} \\ & \ text {ispravno od strane analitičara} \\ \ end {usklađeno} IC = (2 × Proportion Correct ) −1where: Proportion Correct = Proporcija predviđanja koja analitičar ispravno izrađuje

Objašnjenje informacijskog koeficijenta

Koeficijent informacija opisuje povezanost između predviđenih i stvarnih povrata dionica, koji se ponekad koristi za mjerenje doprinosa financijskog analitičara. IC od +1, 0 ukazuje na savršen linearni odnos između predviđenog i stvarnog povrata, dok IC od 0, 0 pokazuje da nema linearnog odnosa. IC od -1, 0 ukazuje da analitičar uvijek ne uspije ispravno predvidjeti.

Rezultat informacijskog koeficijenta (IC) blizu +1, 0 ukazuje da analitičar ima veliku vještinu u prognoziranju. Ali, u stvarnosti, ako je definicija "tačna" da se predviđanje analitičara podudara sa smjerom (prema gore ili prema dolje) stvarnih rezultata, onda su šanse da ispravite prognozu 50/50. Dakle, čak i analitičar bez ikakvih vještina mogao bi očekivati ​​da će IC biti oko 0, što znači da je polovica predviđanja bila ispravna, a polovina pogrešna. Ocjena blizu 0 otkriva da vještine analitičara predviđaju bolje rezultate od rezultata koji se mogu dobiti slučajno, sugerirajući kako su IC-ovi koji se približavaju -1 rijetki.

IC se ne smije brkati s omjerima informacija (IR). IR je mjerilo vještine upravljačkog ulaganja, uspoređujući višak menadžera s iznosom preuzetog rizika.

IC i IR sastavni su dio Temeljnog zakona aktivnog upravljanja, koji kaže da uspješnost rukovoditelja (IR) ovisi o razini vještina (IC) i njegovoj širini ili koliko često se koristi.

Primjer informacijskog koeficijenta

Kao hipotetički primjer, ako je investicijski analitičar napravio dva predviđanja i ispravio dva, koeficijent informacije bio bi:

IC = (2 × 1.0) −1 = + 1.0 \ početak {poravnano} & \ tekst {IC} = (2 \ puta 1.0) - 1 = +1.0 \\ \ kraj {poravnano} IC = (2 × 1.0 ) -1 = + 1.0

Ako su predviđanja analitičara samo polovina vremena ispravna, onda:

IC = (2 × 0, 5) −1 = 0, 0 \ početak {poravnano} & \ tekst {IC} = (2 \ puta 0, 5) - 1 = 0, 0 \\ \ kraj {poravnano} IC = (2 × 0, 5) - 1 = 0.0

Ako, pak. niti jedno predviđanje nije bilo ispravno:

IC = (2 × 0, 0) −1 = −1, 0 \ početak {poravnano} & \ tekst {IC} = (2 \ puta 0.0) - 1 = -1.0 \\ \ kraj {poravnano} IC = (2 × 0.0 ) -1 = -1.0

Ograničenja informacijskog koeficijenta

IC je važan samo za analitičara koji donosi veliki broj predviđanja. To je zato što, ako postoji samo mali broj predviđanja, slučajna šansa može objasniti velik dio rezultata. Dakle, ako su napravljena samo dva predviđanja i oba su ispravna, koeficijent informacije je +1.0. Ako je, međutim, IC više od +1.0 ili blizu njega nakon nekoliko desetaka predviđanja, tada se to mnogo više pripisuje vještini nego slučajnosti.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

R-kvadrat R-kvadrat je statistička mjera koja predstavlja udio varijance za ovisnu varijablu koja se objašnjava neovisnom varijablom. više Razumijevanje linearnih odnosa Linearni odnos (ili linearna asocijacija) je statistički izraz koji se koristi za opisivanje izravno proporcionalnog odnosa između varijable i konstante. više Kako djeluje koeficijent odlučnosti Koeficijent određivanja je mjera koja se koristi u statističkoj analizi kako bi se procijenilo koliko dobar model objašnjava i predviđa buduće ishode. više Što nam govori Z-ocjena Z-ocjena je definirana kao statističko mjerenje odnosa bodova s ​​srednjim vrijednostima u grupi rezultata. više Informacijski omjer pomaže u mjerenju performansi portfelja Omjer informacija (IR) mjeri povrat portfelja i ukazuje na sposobnost upravitelja portfelja da generira višak povrata u odnosu na određenu referentnu vrijednost. više Kako djeluje kvantitativna metoda decilice decil je kvantitativna metoda dijeljenja skupa rangiranih podataka na 10 podjednakih veličina. Ova vrsta rangiranja podataka provodi se kao dio mnogih akademskih i statističkih studija iz područja financija i ekonomije. više partnerskih veza
Preporučeno
Ostavite Komentar