हिंदीआर स्क्वायर्ड म्यूच्यूअल फंड में एक सांख्यिकीय उपकरण के रूप में कार्य करता है। यह निर्धारित करता है कि किस प्रकार म्यूचुअल फंड का प्रदर्शन एक निश्चित बेंचमार्क सूचकांक के लिए उपयुक्त है। आर स्क्वायर्ड यह नहीं बताता कि क्या दिया गया म्यूचुअल फंड एक बुद्धिमत्तापूर्ण निवेश विकल्प है या नहीं। यह केवल निर्दिष्ट बेंचमार्क के परिणामों के साथ प्रदर्शन की तुलना करता है।
फंड के आर स्क्वायर्ड की व्याख्या कैसे करें?
निवेशकों को फंड के आर स्क्वायर्ड मूल्य को समझना आवश्यक है। एक उच्चतर आर स्क्वायर्ड फंड के निष्पादन और बेंचमार्क के बीच एक मजबूत सहसंबंध को दर्शाता है। इसका अर्थ यह है कि फंड के पोर्टफोलियो का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बेंचमार्क के साथ जुड़ा हुआ है। दूसरी ओर, निम्न आर स्क्वायर्ड एक ज्यादा विशिष्ट निवेश दृष्टिकोण को दर्शाता है और बेंचमार्क से उसका कम संबंध होता है।
यद्यपि सूचकांक फंड के लिए एक उन्नत आर स्क्वायर्ड मान उपयुक्त हो सकता है जो अच्छी तरह से बैंचमार्क को कॉपी करने का प्रयास करता है, लेकिन यह सक्रिय रूप से प्रबंधित निधियों के लिए अनुकूल नहीं हो सकता है जो बेंचमार्क से आगे बढ़ने का प्रयास करते हैं। जैसा कि कुछ सक्रिय रूप से प्रबंधित फंड जानबूझकर बेंचमार्क आवंटनों से हट जाती हैं ताकि उनके आर स्क्वायर्ड मान कम हो सकें।
अच्छी तरह से समझ-बूझकर निवेश का चयन करने के लिए, निवेशकों को निधि के निवेश उद्देश्यों पर विचार करना चाहिए और उसके आर स्क्वायर्ड मूल्य के अतिरिक्त दृष्टिकोण पर विचार करना चाहिए।
यह कैसे काम करता है ?
आर स्क्वायर्ड का मान 0 से 100 तक है। यह दर्शाता है कि किसी फंड के बेंचमार्क सूचकांक में परिवर्तन से उसके निष्पादन में किस सीमा तक भिन्नताएं हो सकती हैं।
जब किसी निधि का आर स्क्वायर्ड 100 होता है तो यह दर्शाता है कि सूचकांक में इसकी गतिविधियों का पूरा हिसाब रखा गया है। इसके परिणामस्वरूप, इंडेक्स फंड जो निफ्टी 50 इक्विटी के मालिक हैं, उनके पास संभवतः 100 के आसपास भी अत्यंत उच्च आर स्क्वायर्ड होगा।
दूसरी ओर, म्यूचुअल फंड के लिए कम आर स्क्वायर्ड स्कोर यह सुझाव देता है कि इसके बेंचमार्क इंडेक्स में परिवर्तन फंड में बहुत परिवर्तन नहीं करते। उदाहरण के लिए, 18 का आर स्क्वायर्ड दर्शाता है कि इसके बेंचमार्क सूचकांक में परिवर्तन फंड की गति के केवल 18 प्रतिशत की व्याख्या कर सकता है।
आप आर स्क्वायर्ड की गणना कैसे करते हैं ?
आर स्क्वायर्ड 0 से 100 के बीच प्रतिशत के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।
आर स्क्वायर्ड मान को तीन स्तर प्रदान किए जाते हैं:
- 1 से 40%: बेंचमार्क से कम सहसंबंध।
- 41 से 70%: बेंचमार्क से औसत सहसंबंध।
- 71 से 100%: बेंचमार्क से उच्च सहसंबंध।
आर स्क्वायर्ड की गणना करने का फॉर्मूला:
एक तकनीकी उपकरण होने के कारण, आर स्क्वायर्ड गणना में सहसंबंध और मानक विचलन सहित कई सांख्यिकीय मापदंडों पर विचार करना आवश्यक होता है।
आर स्क्वायर्ड= स्क्वेयर ऑफ कोरिलेशन
सहसंबंध = बेंचमार्क (इंडेक्स) और पोर्टफोलियो के बीच सहप्रसरण/ (बेंचमार्क के पोर्टफोलियो*SD का SD)
मानक विचलन को एसडी कहा जाता है।
आर स्क्वायर्ड और बीटा कैसे संबंधित हैं?
बीटा और आर स्क्वायर्ड दोनों टूल्स का उपयोग म्यूच्यूअल फंड विश्लेषण में किया जाता है, लेकिन वे अलग-अलग पहलुओं की माप करते हैं। बीटा एक बेंचमार्क की तुलना में फंड की अस्थिरता का पता लगाता है, जिसमें 1 बेंचमार्क के समान अस्थिरता को दर्शाता है। 1 से अधिक मूल्य का अर्थ उच्च अस्थिरता होता है, जबकि 1 से कम का अर्थ कम अस्थिरता होता है।
दूसरी ओर, आर स्क्वायर्ड से पता चलता है कि बेंचमार्क में परिवर्तन से फंड की चाल की कितनी व्याख्या की जाती है। एक उच्च आर स्क्वायर्ड बेंचमार्क के साथ घनिष्ठ संरेखण को दर्शाता है, जबकि इसका मान कम होने पर सहसंबंध कम होता है।
कम आर स्क्वायर्ड वाले उच्च बीटा का अर्थ हो सकता है कि फंड की अस्थिरता बेंचमार्क से बंधी नहीं है। साथ ही, वे निवेशकों के लिए फंड के प्रदर्शन की स्पष्ट तस्वीर प्रस्तुत करते हैं।
आर स्क्वायर्ड और समायोजित आर स्क्वायर्ड
आर स्क्वायर्ड (आर2) और समायोजित आर स्क्वायर्ड (समायोजित आर2) नामक सांख्यिकीय माप किसी फंड और बेंचमार्क के प्रदर्शन के बीच सहसंबंध की जांच करता है।
आर स्क्वायर्ड किसी फंड के परिवर्तनों की प्रतिशतता की गणना करता है जो बेंचमार्क में परिवर्तनों से जुड़े हो सकते हैं। लेकिन आर स्क्वायर्ड कभी-कभी इस संबंध की शक्ति को अतिशयोक्ति देता है, विशेषकर तब जब अन्य कारकों की अनदेखी की जाती है।
सांख्यिकीय मॉडल में अधिक स्वतंत्र चर शामिल करके, समायोजित आर स्क्वायर्ड ऊपर उल्लिखित सहसंबंधों की सटीक समझ प्रदान करता है। बाहरी चर आर स्क्वायर्ड मॉडल की विश्वसनीयता में सुधार करता है। समायोजित आर स्क्वायर्ड में, आर स्क्वायर्ड द्वारा स्थापित सूचकांक के साथ संबंध थोड़ा अधिक विश्वसनीय हो जाता है।
आर स्क्वायर्ड बनाम समायोजित आर स्क्वायर्ड
मॉडल में प्रेडिक्टर्स की संख्या हैंडल करने के तरीके के आधार पर आर स्क्वायर्ड और समायोजित आर स्क्वायर्ड में भिन्नता होती है:
- संवेदनशीलता: वेरिएबल जुड़ जाने पर आर स्क्वायर्ड में वृद्धि होती है, चाहे वह महत्वहीन क्यों न हो किन्तु समायोजित आर स्क्वायर्ड तभी बढ़ता है जब एक महत्वपूर्ण वेरिएबल जोड़ा जाता है और गैर-महत्वपूर्ण प्रेडिक्टर के साथ कम हो सकता है।
- सबसे अच्छा उपयोग: आर स्क्वायर्ड कुछ प्रेडिक्टर के साथ सरल रेखीय प्रतिक्रमण के लिए आदर्श होता है, जबकि समायोजित आर स्क्वायर्ड कई स्वतंत्र वेरिएबल के साथ बहुत से प्रतिक्रमण मॉडलों के लिए आदर्श होता है।
- व्याख्या: एक उच्च आर स्क्वायर्ड मान एक मजबूत संबंध दर्शाता है लेकिन बहुत वेरिएबल होने पर भ्रम पैदा कर सकता है, जबकि समायोजित आर स्क्वायर्ड मॉडल की स्पष्टीकरण शक्ति का अधिक विश्वसनीय जानकारी देता है, विशेष रूप से एक से अधिक वेरिएबल के साथ।
- विश्वसनीयता: आर स्क्वायर्ड कई प्रेडिक्टर के साथ कम विश्वसनीय होता है क्योंकि यह अप्रासंगिक परिवर्तनों को जोड़ने के लिए दंड नहीं देता है, जबकि समायोजित आर स्क्वायर्ड ऐसे परिदृश्यों में अधिक विश्वसनीय है क्योंकि यह मॉडल जटिलता को दंडित करता है।
आर स्क्वायर्ड की सीमाएं
आर स्क्वायर्ड की कई सीमाएं हैं जिनके बारे में निवेशकों को जानना चाहिए:
- निष्पादन मूल्यांकन: आर स्क्वायर्ड म्यूचुअल फंड की गुणवत्ता या जोखिम का मूल्यांकन नहीं करता है। उच्च आर स्क्वायर्ड सूचकांक जैसे व्यवहार को दर्शाते हुए भी, यह अच्छा प्रदर्शन या कम जोखिम का आश्वासन नहीं देता। इसके अतिरिक्त, यह फंड प्रबंधक की कौशल या उनकी रणनीति की प्रभावशीलता प्रदर्शित नहीं करता।
- प्रदर्शन सूचक नहीं: आर स्क्वायर्ड गुणवत्ता की बजाय सहसंबंध पर ध्यान केंद्रित करता है। यह दिखाता है कि किसी निधि द्वारा बाजार को कैसे ट्रैक किया जाता है लेकिन इसके वास्तविक प्रदर्शन का आकलन नहीं किया जाता है। कोई फंड किसी सूचकांक को घनिष्ठ रूप से प्रतिफलित कर सकती है, फिर भी खराब परिणाम प्राप्त हो सकता है जिससे आर स्क्वायर्ड सफलता का अपूर्ण मापक हो जाता है।
- जोखिम पर मौन: जबकि आर स्क्वायर्ड किसी बेंचमार्क के साथ सहसंबंध का संकेत देता है, वहीं यह क्षेत्र की एकाग्रता या अस्थिरता जैसे अन्य जोखिमों को दूर करता है। उच्च आर स्क्वायर्ड मूल्यों वाले फंड अभी भी बाजार की चाल से संबंधित पर्याप्त जोखिम उठा सकते हैं, जो आर स्क्वायर्ड का हिसाब नहीं रखता और कुछ जोखिम कारकों को अपने हाल पर छोड़ देता है।
निष्कर्ष
निवेशक अपने पोर्टफोलियो के बारे में एक ही फंड के आर स्क्वायर्ड से ज्यादा नहीं जानेंगे। इसके अलावा, जैसा कि आर स्क्वायर्ड एक तकनीकी और सांख्यिकीय उपकरण है, इसकी गणना विशिष्ट समझ के लिए की जाती है। प्रत्येक फंड के लिए आर स्क्वायर्ड को निर्धारित किया जाना चाहिए ताकि समग्र रूप से पोर्टफोलियो किस प्रकार कार्य कर रहा है इसकी जानकारी प्राप्त हो सके।
जब बीटा या अल्फा के साथ विश्लेषण किया जाता है, आर स्क्वायर्ड अनुकूल होता है। यद्यपि उन्हें केवल संदर्भ स्रोत नहीं होना चाहिए, वहीं आर स्क्वायर्ड जैसे मेट्रिक्स निवेशक के अध्ययन के लिए उपयोगी बूस्टर और एक्सीलरेटर हैं। आज ही एंजल वन के साथ अपना डीमैट अकाउंट खोलें और अभी निवेश करना शुरू करें!