정의 :

A

벤치 마크 는 성과를 측정 할 수있는 포트폴리오의 실현 가능한 대안 > 작동 방식 (예):

광범위하게 분산 된 소형주 컬렉션 인 XYZ에서 관리하는 주식 포트폴리오의 수익률을 Russell 2000 지수와 비교한다고 가정 해 보겠습니다. 실현 가능한 대체 투자의 정확한 우주. 회사 XYZ의 포트폴리오가 5.5 %를 반환하지만 러셀 2000 (벤치 마크)이 5.0 %를 반환하면 포트폴리오가

벤치 마크 를 상회 할 것이라고합니다.

벤치 마크는 투자자가 의사 소통하는 것을 돕습니다 포트폴리오 관리자에게 소망합니다. 포트폴리오 관리자는 포트폴리오 성과를 비교할 수있는 기준을 지정함으로써 eci의 성과를 염두에두고 투자 의사 결정을 내릴 것입니다.

가장 일반적으로 사용되는 벤치 마크는 다우 존스 산업 평균, S & P 500, Russell 2000 등이 있습니다. 그러나 특정 산업 분야, 보안 수업 또는 기타 시장 분야에 초점을 맞춘 수십 개의 다른 시장 지수가 있습니다. 투자자는 다른 포트폴리오, 뮤추얼 펀드 또는 벤치마킹을위한 풀링 된 계좌를 사용합니다. LIBOR는 단기 금리의 가장 널리 사용되는 벤치 마크 중 하나이며 연준은 Fed Funds 금리로 알려진 또 다른 공통이자 벤치 마크를 통제합니다.

좋은 벤치 마크는 포트폴리오의 투자 스타일과 전략을 적절하게 반영해야합니다. 투자자의 수익 기대만큼이나. 예를 들어, Russell 2000은 독점적으로 소형주 국내 주식에 투자하는 포트폴리오의 적절한 벤치 마크 일 수 있지만 채권 및 국제 REIT에 투자하는 포트폴리오에는 부적절 할 수 있습니다. 포트폴리오를 부적절한 벤치 마크와 비교하면 오도 된 정보가 될 수 있습니다. 포트폴리오는 한 벤치 마크에 비해 환상적이지만 다른 벤치 마크에 비해 상당히 뒤떨어 질 수 있습니다. 일부 포트폴리오를 효과적으로 벤치마킹하기는 어렵습니다. 특히 각 자산이 고유 한 부동산 포트폴리오가 특히 중요합니다. 포트폴리오를 벤치 마크와 장기간 비교하는 것이 중요합니다.

포트폴리오 관리자는 벤치 마크 전략이 다릅니다. 예를 들어 수동적 관리자는 벤치 마크를 복제하려고합니다. 이것은 인덱스 뮤추얼 펀드의 전략으로, 광범위한 시장 지수 또는 특수한 특성을 지닌 증권의 인덱스를 복제합니다. 반면에 적극적으로 관리되는 포트폴리오는 벤치 마크 수익률을 높이기 위해 노력하지만 일반적으로 추가 리스크와 전문 지식이 필요합니다.

벤처 캐피탈은 포트폴리오가 벤치 마크 수익을 초과하면 인센티브 수수료를받는 경우가 많습니다. 그러나 관리자가 포트폴리오의 위험을 과도하게 증가시키지 않는 방식으로 이러한 인센티브를 구성하는 것이 중요합니다.

중요한 이유:

포트폴리오의 수익률을 벤치 마크와 비교하는 것은 포트폴리오 관리자의 수익을 측정하는 방법입니다 기술. "관리자의 결정에 의해 어떤 가치가 추가 되었습니까?"라는 질문에 답합니다. 포트폴리오 오차와 벤치 마크 수익률의 차이를 추적 오류 라 부르며이를 계량화합니다. 추적 오류는 투자자에게 문제의 포트폴리오가 벤치 마크를 얼마나 "빡빡하게"만들었는지 또는 포트폴리오가 벤치 마크와 얼마나 관련이 있는지에 대한 느낌을줍니다. 결과적으로 벤치 마크는 수익을 측정 할뿐만 아니라 위험을 측정하는 데 도움이되며 추가 수익이 관련 위험을 적절하게 보상하는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.

벤치마킹은 수동 및 능동 관리 간의 논쟁의 핵심입니다. 능동적 인 관리자는 흔히 능동적 인 관리자가 자신의 벤치 마크와 일치하거나 실패하는 경우가 빈번하다는 점을 알고 있으며 추세를 인식하고 예측하는 능동적 인 관리자의 방법에 대한 신뢰도에 의문을 제기합니다. 많은 패시브 관리자들은 주식 가격이 무작위이며 모든 가능한 정보를 이미 반영하고 있다는 것을 보여주는 효율적인 시장 가설을지지합니다 (따라서 벤치 마크를 항상 능가한다는 것은 불가능 함).

그럼에도 불구하고, 시장 벤치 마크를이긴 능동적 인 관리자들은 종종 투자자들 사이에서 크고 충성스러운 추종을 즐긴다. 그러나 이러한 벤치 마크를 지속적으로이기는 것은 무엇보다 먼저 벤치 마크해야하는 벤치 마크를 정의하는 것과 마찬가지로 큰 도전 과제입니다.