Meskipun reksadana dan dana lindung nilai dapat dianalisis menggunakan metrik dan proses yang sangat mirip, dana lindung nilai memang membutuhkan tingkat kedalaman tambahan untuk mengatasi tingkat kerumitan mereka dan pengembalian yang diharapkan asimetris. Hedge fund umumnya hanya dapat diakses oleh investor terakreditasi karena mereka memerlukan kepatuhan dengan peraturan SEC lebih sedikit daripada dana lainnya.
Artikel ini akan membahas beberapa metrik kritis untuk dipahami ketika menganalisis dana lindung nilai, dan meskipun ada banyak yang perlu dipertimbangkan, yang termasuk di sini adalah tempat yang baik untuk memulai analisis ketat kinerja dana lindung nilai.
Pengembalian Absolut dan Relatif
Mirip dengan analisis kinerja reksa dana, dana lindung nilai harus dievaluasi untuk kinerja pengembalian absolut dan relatif. Namun, karena berbagai strategi dana lindung nilai dan keunikan masing-masing dana lindung nilai, pemahaman yang baik tentang berbagai jenis pengembalian diperlukan untuk mengidentifikasi mereka.
Pengembalian absolut memberi investor ide di mana mengategorikan dana dibandingkan dengan jenis investasi yang lebih tradisional. Juga disebut sebagai total pengembalian, pengembalian absolut mengukur keuntungan atau kerugian yang dialami oleh suatu dana.
Sebagai contoh, hedge fund dengan pengembalian rendah dan stabil mungkin merupakan pengganti yang lebih baik untuk investasi pendapatan tetap daripada untuk ekuitas pasar berkembang, yang mungkin digantikan oleh dana makro global pengembalian tinggi.
Pengembalian relatif, di sisi lain, memungkinkan investor untuk menentukan daya tarik dana dibandingkan dengan investasi lain. Yang dapat diperbandingkan dapat berupa dana lindung nilai lainnya, reksadana, atau bahkan indeks tertentu yang ingin ditiru oleh investor. Kunci untuk mengevaluasi pengembalian relatif adalah untuk menentukan kinerja selama beberapa periode waktu, seperti pengembalian tahunan satu, tiga dan lima tahun. Selain itu, pengembalian ini juga harus dipertimbangkan relatif terhadap risiko yang melekat pada setiap investasi.
Metode terbaik untuk mengevaluasi kinerja relatif adalah dengan menentukan daftar rekan, yang dapat mencakup penampang reksa dana tradisional, indeks ekuitas atau indeks pendapatan tetap dan dana lindung nilai lainnya dengan strategi serupa. Dana yang baik harus berkinerja di kuartil teratas untuk setiap periode yang dianalisis untuk membuktikan kemampuan penghasil alpha-nya secara efektif.
Mengukur Risiko
Melakukan analisis kuantitatif tanpa mempertimbangkan risiko sama dengan menyeberang jalan yang sibuk sambil ditutup matanya. Teori keuangan dasar menunjukkan bahwa pengembalian yang outsized hanya dapat dihasilkan dengan mengambil risiko, sehingga meskipun suatu dana dapat menunjukkan pengembalian yang sangat baik, seorang investor harus memasukkan risiko ke dalam analisis untuk menentukan kinerja dana yang disesuaikan dengan risiko dan bagaimana perbandingannya dengan investasi lain.
Ada beberapa metrik yang digunakan untuk mengukur risiko:
Standar deviasi
Di antara keuntungan menggunakan standar deviasi sebagai ukuran risiko adalah kemudahan perhitungan dan kesederhanaan konsep distribusi pengembalian normal. Sayangnya, itu juga merupakan alasan kelemahannya dalam menggambarkan risiko yang melekat pada dana lindung nilai. Sebagian besar dana lindung nilai tidak memiliki pengembalian simetris, dan metrik deviasi standar juga dapat menutupi kemungkinan kerugian besar yang lebih besar dari perkiraan.
Value at Risk (VaR)
Nilai pada risiko adalah metrik risiko yang didasarkan pada kombinasi mean dan standar deviasi. Tidak seperti standar deviasi, bagaimanapun, ini tidak menggambarkan risiko dalam hal volatilitas, tetapi lebih sebagai jumlah tertinggi yang kemungkinan akan hilang dengan probabilitas lima persen. Dalam distribusi normal, itu diwakili oleh lima persen paling kiri dari kemungkinan hasil. Kekurangannya adalah bahwa jumlah dan probabilitas dapat diremehkan karena asumsi pengembalian yang didistribusikan secara normal. Itu masih harus dievaluasi ketika melakukan analisis kuantitatif, tetapi seorang investor juga harus mempertimbangkan metrik tambahan ketika mengevaluasi risiko.
Kecondongan
Skewness adalah ukuran dari asimetri pengembalian, dan menganalisis metrik ini dapat menjelaskan lebih lanjut tentang risiko dana.
Gambar di bawah ini menunjukkan dua grafik dengan cara yang identik dan standar deviasi. Grafik di sebelah kiri condong positif. Ini berarti mode> median> rata-rata . Perhatikan bagaimana ekor kanan lebih panjang dan hasil di kiri dikumpulkan ke arah tengah. Meskipun hasil ini menunjukkan probabilitas yang lebih tinggi dari hasil yang kurang dari rata-rata, itu juga menunjukkan probabilitas, meskipun rendah, dari hasil yang sangat positif seperti yang ditunjukkan oleh ekor panjang di sisi kanan.
Kecenderungan positif dan kemiringan negatif. Gambar oleh Julie Bang © Investopedia 2020
Kemiringan sekitar nol menunjukkan distribusi normal. Setiap ukuran kemiringan yang positif akan lebih cenderung menyerupai distribusi di sebelah kiri, sedangkan kemiringan negatif menyerupai distribusi di sebelah kanan. Seperti yang dapat Anda lihat dari grafik, bahaya dari distribusi yang condong negatif adalah kemungkinan hasil yang sangat negatif, bahkan jika probabilitasnya rendah.
Kurtosis
Kurtosis adalah ukuran dari berat gabungan dari ekor distribusi relatif terhadap sisa distribusi.
Dalam Gambar 2, distribusi di sebelah kiri menunjukkan kurtosis negatif, menunjukkan probabilitas hasil yang lebih rendah di sekitar rata-rata, dan probabilitas lebih rendah dari nilai-nilai ekstrem. Kurtosis positif, distribusi di sebelah kanan, menunjukkan probabilitas hasil yang lebih tinggi di dekat rata-rata, tetapi juga probabilitas lebih tinggi dari nilai ekstrem. Dalam hal ini, kedua distribusi juga memiliki mean dan standar deviasi yang sama, sehingga investor dapat mulai mendapatkan gagasan tentang pentingnya menganalisis metrik risiko tambahan di luar deviasi standar dan VAR.
Kurtosis negatif dan kurtosis positif. Gambar oleh Julie Bang © Investopedia 2020
Rasio Sharpe
Salah satu ukuran paling populer dari pengembalian yang disesuaikan dengan risiko yang digunakan oleh hedge fund adalah rasio Sharpe. Rasio Sharpe menunjukkan jumlah pengembalian tambahan yang diperoleh untuk setiap tingkat risiko yang diambil. Rasio Sharpe lebih besar dari 1 adalah baik, sedangkan rasio di bawah 1 dapat dinilai berdasarkan kelas aset atau strategi investasi yang digunakan. Bagaimanapun, input untuk perhitungan rasio Sharpe adalah rata-rata, standar deviasi dan tingkat bebas risiko, sehingga rasio Sharpe mungkin lebih menarik selama periode suku bunga rendah dan kurang menarik selama periode suku bunga lebih tinggi.
Mengukur Kinerja Dengan Rasio Tolok Ukur
Untuk mengukur kinerja dana secara akurat, perlu memiliki titik perbandingan untuk mengevaluasi pengembalian. Poin perbandingan ini dikenal sebagai tolok ukur.
Ada beberapa ukuran yang dapat diterapkan untuk mengukur kinerja relatif terhadap tolok ukur. Ini adalah tiga yang umum:
Beta
Beta disebut risiko sistematis dan merupakan ukuran pengembalian dana relatif terhadap pengembalian indeks. Pasar atau indeks yang dibandingkan diberi beta 1. Dana dengan beta 1, 5, oleh karena itu, akan cenderung memiliki pengembalian 1, 5 persen untuk setiap pergerakan 1 persen di pasar / indeks. Dana dengan beta 0, 5, di sisi lain, akan memiliki pengembalian 0, 5 persen untuk setiap pengembalian 1 persen di pasar.
Beta adalah ukuran yang sangat baik untuk menentukan berapa banyak eksposur ekuitas - untuk kelas aset tertentu - dana memiliki dan memungkinkan investor untuk menentukan apakah dan / atau seberapa besar alokasi untuk dana dijamin. Beta dapat diukur relatif terhadap indeks benchmark apa pun, termasuk ekuitas, pendapatan tetap atau indeks dana lindung nilai, untuk mengungkapkan sensitivitas dana terhadap pergerakan indeks tertentu. Sebagian besar dana lindung nilai menghitung beta relatif terhadap indeks S&P 500 karena mereka menjual pengembalian mereka berdasarkan ketidakpekaan / korelasi relatif mereka terhadap pasar ekuitas yang lebih luas.
Korelasi
Korelasi sangat mirip dengan beta dalam hal itu mengukur perubahan relatif dalam pengembalian. Namun, tidak seperti beta, yang mengasumsikan bahwa pasar mendorong kinerja dana sampai batas tertentu, korelasi mengukur seberapa terkait pengembalian dua dana tersebut. Diversifikasi, misalnya, didasarkan pada fakta bahwa kelas aset yang berbeda dan strategi investasi bereaksi secara berbeda terhadap faktor-faktor sistematis.
Korelasi diukur pada skala -1 hingga +1, di mana -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, nol menunjukkan tidak ada korelasi sama sekali, dan +1 menunjukkan korelasi positif sempurna. Korelasi negatif yang sempurna dapat dicapai dengan membandingkan pengembalian pada posisi S&P 500 yang panjang dengan posisi S&P 500 yang pendek. Jelas, untuk setiap kenaikan persen di satu posisi, akan ada penurunan yang sama di yang lain.
Penggunaan korelasi terbaik adalah membandingkan korelasi masing-masing dana dalam portofolio dengan masing-masing dana lain dalam portofolio itu. Semakin rendah korelasi dana ini satu sama lain, semakin besar kemungkinan portofolio terdiversifikasi dengan baik. Namun, seorang investor harus waspada terhadap diversifikasi yang terlalu banyak, karena pengembalian mungkin berkurang secara dramatis.
Alfa
Banyak investor berasumsi bahwa alpha adalah perbedaan antara pengembalian dana dan pengembalian benchmark, tetapi alpha sebenarnya mempertimbangkan perbedaan dalam pengembalian relatif terhadap jumlah risiko yang diambil. Dengan kata lain, jika pengembaliannya 25 persen lebih baik daripada tolok ukur, tetapi risiko yang diambil 40 persen lebih besar dari tolok ukur, alfa sebenarnya akan negatif.
Karena inilah yang diklaim oleh sebagian besar manajer dana lindung nilai sebagai imbal hasil, penting untuk memahami bagaimana menganalisisnya.
Alpha dihitung menggunakan model CAPM:
ERi = Rf + βi × (ERm −Rf) di mana: ERi = Pengembalian investasi yang diharapkanRf = Tingkat bebas risiko βi = Beta dari investasiERm = Pengembalian yang diharapkan dari pasar
Untuk menghitung apakah manajer dana lindung nilai menambahkan alpha berdasarkan risiko yang diambil, seorang investor dapat dengan mudah mengganti beta dana lindung nilai ke dalam persamaan di atas, yang akan menghasilkan pengembalian yang diharapkan atas kinerja dana lindung nilai. Jika pengembalian aktual melebihi pengembalian yang diharapkan, maka manajer dana lindung nilai menambahkan alpha berdasarkan risiko yang diambil. Jika pengembalian aktual lebih rendah dari pengembalian yang diharapkan, maka pengelola dana lindung nilai tidak menambahkan alpha berdasarkan risiko yang diambil, meskipun pengembalian aktual mungkin lebih tinggi dari patokan yang relevan. Investor harus menginginkan manajer dana lindung nilai yang menambahkan alfa untuk pengembalian dengan risiko yang mereka ambil, dan yang tidak menghasilkan pengembalian hanya dengan mengambil risiko tambahan.
Garis bawah
Melakukan analisis kuantitatif pada dana lindung nilai bisa sangat memakan waktu dan menantang. Namun, artikel ini telah memberikan deskripsi singkat tentang metrik tambahan yang menambahkan informasi berharga ke dalam analisis. Ada juga berbagai metrik lain yang dapat digunakan, dan bahkan yang dibahas mungkin lebih relevan untuk beberapa dana lindung nilai dan kurang relevan untuk yang lain.
Seorang investor harus dapat lebih memahami risiko yang melekat pada dana tertentu dengan melakukan upaya untuk melakukan beberapa perhitungan tambahan, banyak di antaranya secara otomatis dihitung oleh perangkat lunak analitis, termasuk sistem dari penyedia seperti Morningstar, PerTrac, dan Zephyr.
