Talaan ng mga Nilalaman:

Anonim

Ang ratio ng panganib ng Modigliani, madalas na tinatawag na M squared, ay sumusukat sa pagbabalik na ibinigay ng isang pamumuhunan sa konteksto ng panganib na kasangkot. Sa pangkalahatan, ang mas mapanganib na pamumuhunan ay, ang mas kakaunting mamumuhunan ay upang ilagay ang kanilang pera dito. Kaya ang mga peligrosong pamumuhunan ay kailangang mag-alok ng mas mataas na potensyal na pagbabalik - iyon ay, maghatid ng mas malaking tubo kung magtagumpay ang pamumuhunan. Ang isang 10 porsiyentong pagbabalik sa isang partikular na pamumuhunan ay mabuti o masama? Depende ito sa kung gaano kalaki ang panganib na kinuha ng mamumuhunan, kaugnay sa iba pang mga pamumuhunan na bumubuo ng parehong return. Ang ratio ng Modigliani ay nagtuturing na panganib sa account.

Gamitin ang Modigliani Risk Ratio upang makalkula ang nabagong mga return na panganib.

Hakbang

Gumamit ng isang tatlong hakbang na proseso upang kalkulahin ang pagbalik sa itaas ng panganib libreng rate ng return. Ang panganib na libreng rate ay madalas na naglalarawan bilang interes sa mga bono ng gobyerno ng Estados Unidos. Ipagpalagay na ang pagbalik sa isang stock investment ay siyam na porsiyento at ang risk free rate ay tatlong porsyento, kung gayon ang labis na pagbabalik ay anim na porsiyento

Hakbang

Lutasin ang Sharpe Ratio gamit ang labis na pagbabalik mula sa pagkalkula sa itaas at ang karaniwang paglihis ng pamumuhunan. Sa kasong ito, kung ipinapalagay namin na ang karaniwang paglihis ng stock ay 1.2 beses sa pangkalahatang index ng stock market, ang formula ay ang mga sumusunod:

Sharpe Ratio =.09 / 1.2 = 7.5%

Hakbang

Lutasin ang Modigliani Ratio sa pamamagitan ng paggamit ng Sharpe Ratio, ang libreng rate ng pagbabalik ng panganib at ang standard deviation ng benchmark investment na iyong inihambing. Sa kasong ito, maaari naming ipalagay ang isang karaniwang paglihis ng 0.9 para sa benchmark.

Modigliani Ratio = Sharpe X Standard Deviation + Panganib Libreng Rate M ^ 2 =.075 X 0.9 +.03 = 9.75%

Inirerekumendang Pagpili ng editor