트이너 지수

개요

금융에서 미국의 경제학자 잭 L. 트이너의 이름을 딴 트이너 위험 대비 수익 모델(위험 대비 수익 비율 또는 트이너 지수라고도 함)은 분산 가능한 위험이 없는 투자(예: 재무부 채권 또는 완전히 분산된 포트폴리오)에서 얻을 수 있었던 초과 수익을 감수한 시장 위험 단위당 측정값입니다. 트이너 지수는 무위험 수익률을 초과하는 초과 수익을 감수한 추가 위험과 연관시키지만, 총위험 대신 체계적 위험이 사용됩니다. 트이너 지수가 높을수록 분석 대상 포트폴리오의 성과가 좋습니다.

공식

T =

r

i

−

r

f

β

i

,

{\displaystyle T={\frac {r_{i}-r_{f}}{\beta _{i}}},}

여기서

T

{\textstyle T}

는 트이너 지수이고,

r

i

{\textstyle r_{i}}

는 포트폴리오의 수익률입니다.

i

{\textstyle i}

예시

위에서 자세히 설명한 방정식을 사용하여 예상 포트폴리오 수익률이 20%, 무위험 수익률이 5%, 포트폴리오의 베타가 1.5라고 가정해 보겠습니다. 이러한 값을 대입하면 다음과 같습니다.

T =

0.2 − 0.05

1.5

= 0.1.

{\displaystyle T={\frac {0.2-0.05}{1.5}}=0.1.}

제한 사항

샤프 지수와 마찬가지로 트이너 지수(T)는 액티브 포트폴리오 관리가 추가한 가치가 있다면 이를 수치화하지 않습니다. 이는 순위 기준일 뿐입니다. 트이너 지수에 기반한 포트폴리오 순위는 고려 중인 포트폴리오가 더 광범위하고 완전히 분산된 포트폴리오의 하위 포트폴리오인 경우에만 유용합니다. 그렇지 않은 경우 체계적 위험은 동일하지만 총위험이 다른 포트폴리오는 동일한 등급을 받게 됩니다. 그러나 총위험이 더 높은 포트폴려는 분산이 덜 되어 있어 시장에 반영되지 않는 비체계적 위험이 더 큽니다. 포트폴리오 관리 순위를 매기는 대안적인 방법은 젠슨의 알파로, 이는 자본资产定价 모델의 증권 시장선 위의 초과 수익으로 추가 수익을 수치화합니다. 이 두 가지 방법 모두 체계적 위험만을 기준으로 순위를 결정하므로 포트폴리오의 순위를 동일하게 매깁니다.

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