जोखिम के पैमाने — Standard Deviation, Beta, Sharpe Ratio
जोखिम के पैमाने आँकड़ों में बताते हैं कि फंड के रिटर्न कितने ऊपर-नीचे हुए हैं और उस उतार-चढ़ाव के साथ कितना रिटर्न मिला। यह लेसन standard deviation, beta, Sharpe, Sortino और Treynor ratios, Information Ratio और maximum drawdown समझाता है।
उतार-चढ़ाव नापने के दो तरीके
Standard deviation volatility नापता है: फंड के रिटर्न अपने ही औसत के आसपास कितने फैले रहे। दो फंड का औसत रिटर्न एक जैसा हो सकता है, जबकि उनमें से एक हर अवधि में कहीं ज़्यादा ऊपर-नीचे होता है। उसी फंड का standard deviation ज़्यादा होता है।
Beta इससे सीमित, एक खास चीज़ नापता है: benchmark के प्रति sensitivity। Beta 1 से ऊपर हो तो फंड का रुझान benchmark से ज़्यादा चलने का रहा है, ऊपर भी और नीचे भी; 1 से नीचे हो तो कम। 1.2 के beta का मतलब है कि उसका रुझान 1.2 गुना चलने का रहा है। Beta का अनुमान पिछले डेटा से लगाया जाता है, और किसी भी अवधि में असल चाल अलग हो सकती है।
जोखिम की हर यूनिट पर रिटर्न
Risk-adjusted ratios यह देखते हैं कि फंड ने जितना जोखिम उठाया, उसके बदले कितना रिटर्न कमाया। हर ratio risk-free rate से ऊपर के रिटर्न से शुरू होता है और उसे जोखिम के एक अलग पैमाने से भाग देता है।
Sharpe ratio standard deviation से भाग देता है: (रिटर्न − risk-free rate) ÷ standard deviation। Treynor ratio beta से भाग देता है: (रिटर्न − risk-free rate) ÷ beta।
Sortino ratio Sharpe ratio जैसा है, पर इसमें downside deviation इस्तेमाल होता है। यह सिर्फ़ चुने हुए target से नीचे के रिटर्न गिनता है, और वह target अक्सर risk-free rate होता है। Target से ऊपर के रिटर्न जोखिम के आँकड़े में नहीं जुड़ते।
Benchmark के सामने नापना
Information Ratio है (पोर्टफोलियो का रिटर्न − benchmark का रिटर्न) ÷ उस excess return का standard deviation। यह इस बात को कि स्कीम अपने benchmark से कितना आगे या पीछे रही, इस बात से जोड़ता है कि वह फ़र्क कितना बदलता रहा।
SEBI Master Circular for Mutual Funds के तहत equity स्कीम के लिए Information Ratio रोज़ बताया जाता है, और यह Tier 1 benchmark के सामने नापा जाता है।
Drawdown, और आँकड़ों को पढ़ना
Maximum drawdown किसी अवधि की सबसे बड़ी peak-to-trough गिरावट है।
ये सारे पैमाने पिछले डेटा से निकाले जाते हैं, और किसी का कोई तय pass mark नहीं है। किसी आँकड़े का मतलब तभी निकलता है जब उसकी तुलना मिलती-जुलती स्कीम के बीच उसी अवधि में की जाए, और अवधि बदलने पर आँकड़ा बदल जाता है।
नियम एक नज़र में
औसत एक जैसा, फैलाव अलग (उदाहरण)
मान लीजिए: तीन साल में Fund A का रिटर्न 8%, 10% और 12% रहता है, और Fund B का −10%, 10% और 30%। तीनों सालाना आँकड़ों का सीधा औसत दोनों के लिए 10% है।
Fund A के रिटर्न उस औसत से 2 percentage point के भीतर रहते हैं; Fund B के रिटर्न 20 percentage point तक दूर जाते हैं। Fund B का फैलाव, और इसलिए उसका standard deviation, दस गुना बड़ा है।
Sharpe, Treynor और Information Ratio (उदाहरण)
- मान लीजिए (सिर्फ़ हिसाब समझाने के लिए), risk-free rate 7% है। Fund P: रिटर्न 15%, standard deviation 20%, beta 1.25। Fund Q: रिटर्न 13%, standard deviation 12%, beta 0.8।
- Sharpe ratio, Fund P = (15 − 7) ÷ 20 = 8 ÷ 20 = 0.40। Fund Q = (13 − 7) ÷ 12 = 6 ÷ 12 = 0.50।
- Treynor ratio, Fund P = (15 − 7) ÷ 1.25 = 6.4। Fund Q = (13 − 7) ÷ 0.8 = 7.5।
- Information Ratio: एक पोर्टफोलियो का रिटर्न 16% है जबकि benchmark का रिटर्न 13% है, और excess return का standard deviation 5% है। Information Ratio = (16 − 13) ÷ 5 = 0.60।
- Beta: 0.8 के beta पर, benchmark में 10% की गिरावट से करीब 0.8 × 10% = 8% की गिरावट का संकेत मिलता है, और 10% की बढ़त से करीब 8% की बढ़त का।
नतीजा। Fund P का रिटर्न ज़्यादा था, पर इस अवधि में Fund Q का Sharpe ratio (0.40 के मुकाबले 0.50) और Treynor ratio (6.4 के मुकाबले 7.5) ज़्यादा था।
मुख्य बातें
- Standard deviation नापता है कि रिटर्न अपने औसत के आसपास कितने फैले रहे।
- Beta benchmark के प्रति sensitivity नापता है: 1 से ऊपर हो तो फंड का रुझान benchmark से ज़्यादा चलने का रहा है; 1 से नीचे हो तो कम।
- Sharpe risk-free rate से ऊपर के रिटर्न को standard deviation से भाग देता है; Treynor उसे beta से भाग देता है; Sortino में downside deviation इस्तेमाल होता है।
- Information Ratio benchmark के ऊपर के excess return को उस excess return के standard deviation से भाग देता है।
- इनमें से किसी पैमाने का कोई तय pass mark नहीं है; इनकी तुलना मिलती-जुलती स्कीम के बीच उसी अवधि में की जाती है।
आम ग़लतफ़हमियाँ
- Sharpe ratio या किसी दूसरे पैमाने का कोई तय pass mark नहीं है। आँकड़ा सिर्फ़ मिलती-जुलती स्कीम के सामने, उसी अवधि में पढ़ा जाता है।
- Beta और standard deviation एक ही चीज़ नहीं हैं। Beta benchmark के प्रति sensitivity है, standard deviation फंड के अपने रिटर्न का फैलाव है।
- जिस ratio में beta इस्तेमाल होता है, वह Treynor ratio है, Sortino ratio नहीं। Sortino में downside deviation इस्तेमाल होता है।
लोग अक्सर पूछते हैं
0.40 के Sharpe ratio का क्या मतलब है?
नापी गई अवधि में फंड ने volatility की हर 1 यूनिट पर risk-free rate से ऊपर 0.40 यूनिट रिटर्न कमाया।
Sortino ratio target से ऊपर के रिटर्न क्यों छोड़ देता है?
क्योंकि downside deviation सिर्फ़ चुने हुए target से नीचे के रिटर्न गिनता है, इसलिए उससे ऊपर के रिटर्न जोखिम के आँकड़े में नहीं जुड़ते।
क्या ये पैमाने आगे के जोखिम का अनुमान देते हैं?
नहीं। ये पिछले डेटा से निकाले जाते हैं, और चुनी हुई अवधि के साथ आँकड़े बदल जाते हैं।
यह लेसन किन स्रोतों पर आधारित है
- SEBI Master Circular for Mutual Funds, 20 मार्च 2026 — Information Ratio और equity स्कीम के लिए उसका रोज़ का disclosure
- Standard deviation, beta, Sharpe, Sortino और Treynor ratios और maximum drawdown की आम परिभाषाएँ (सीधा गणित)
इस लेसन के अंग्रेज़ी मूल को इन स्रोतों से मिलाकर स्वतंत्र रूप से जाँचा गया है (8 अक्टूबर 2026)। यह उसी का हिन्दी अनुवाद है, जिसे अंग्रेज़ी से मिलाकर अलग से जाँचा गया है। नियम बदलते रहते हैं: किसी भी आँकड़े पर भरोसा करने से पहले मौजूदा regulation, scheme document या policy wording देख लें। यह सिर्फ़ शिक्षा है, सलाह नहीं।