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Definición del coeficiente de información (IC)

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¿Qué es el coeficiente de información (IC)?

El coeficiente de información (IC) es una medida utilizada para evaluar la habilidad de un analista de inversión o un activo administrador de portafolio. El coeficiente de información muestra cuán estrechamente coinciden los pronósticos financieros del analista con los resultados financieros reales. El IC puede oscilar entre 1.0 y -1.0, donde -1 indica que los pronósticos del analista no guardan relación con los resultados reales y 1 indica que los pronósticos del analista coincidieron perfectamente con los resultados reales.

Conclusiones clave

  • El coeficiente de información (IC) es una medida que se utiliza para evaluar la habilidad de un analista de inversiones o un administrador de cartera activo.
  • Un IC de +1,0 indica una predicción perfecta de los rendimientos reales, mientras que un IC de 0,0 indica que no hay relación lineal. Un IC de -1,0 indica que el analista siempre falla en hacer una predicción correcta.
  • El IC no debe confundirse con la relación de información (IR). El IR es una medida de la habilidad de un administrador de inversiones, que compara los rendimientos en exceso de un administrador con la cantidad de riesgo asumido.

La fórmula para el CI es

 IC. = ( 2. × Proporción correcta. ) 1. donde: Proporción correcta. = Proporción de predicciones realizadas. correctamente por el analista. \ begin {alineado} & \ text {IC} = (2 \ times \ text {Proporción correcta}) - 1 \\ & \ textbf {donde:} \\ & \ text {Proporción correcta} = \ text {Proporción de predicciones hechas} \\ & \ text {correctamente por el analista} \\ \ end {alineado} IC=(2×Proporción correcta)1donde:Proporción correcta=Proporción de predicciones realizadascorrectamente por el analista

Explicando el coeficiente de información

El coeficiente de información describe la correlación entre los rendimientos de las acciones pronosticados y reales, a veces se utiliza para medir la contribución de un analista financiero. Un IC de +1.0 indica una relación lineal perfecta entre los rendimientos pronosticados y reales, mientras que un IC de 0.0 indica que no hay una relación lineal. Un IC de -1,0 indica que el analista siempre falla en hacer una predicción correcta.

Un puntaje de coeficiente de información (IC) cercano a +1.0 indica que el analista tiene una gran habilidad para pronosticar. Pero, en realidad, si la definición de "correcto" es que la predicción del analista coincidió con la dirección (hacia arriba o hacia abajo) de los resultados reales, entonces las probabilidades de obtener el pronóstico correcto son 50/50. Por lo tanto, se podría esperar que incluso un analista sin ninguna habilidad tuviera un IC de alrededor de 0, lo que significa que la mitad de los pronósticos eran correctos y la otra mitad incorrectos. Una puntuación cercana a 0 revela que las habilidades de pronóstico del analista no son mejores que los resultados que podrían lograrse por casualidad, lo que sugiere que los CI cercanos a -1 son raros.

El IC no debe confundirse con el Proporción de información (IR). El IR es una medida de la habilidad de un administrador de inversiones, comparando las rendimientos en exceso a la cantidad de riesgo asumido.

El IC y el RI son ambos componentes de la Ley Fundamental de la Gestión Activa, que establece que el desempeño de un gerente (RI) depende del nivel de habilidad (IC) y su amplitud, o con qué frecuencia se utiliza.

Ejemplo del coeficiente de información

Como ejemplo hipotético, si un analista de inversiones hiciera dos predicciones y acertara dos, el coeficiente de información sería:

 IC. = ( 2. × 1. . 0. ) 1. = + 1. . 0. \ begin {alineado} & \ text {IC} = (2 \ times 1.0) - 1 = +1.0 \\ \ end {alineado} IC=(2×1.0)1=+1.0

Si las predicciones de un analista fueron correctas solo la mitad del tiempo, entonces:

 IC. = ( 2. × 0. . 5. ) 1. = 0. . 0. \ begin {alineado} & \ text {IC} = (2 \ times 0.5) - 1 = 0.0 \\ \ end {alineado} IC=(2×0.5)1=0.0

Si acaso. ninguna de las predicciones fue correcta, entonces:

 IC. = ( 2. × 0. . 0. ) 1. = 1. . 0. \ begin {alineado} & \ text {IC} = (2 \ times 0.0) - 1 = -1.0 \\ \ end {alineado} IC=(2×0.0)1=1.0

Limitaciones del coeficiente de información

El CI solo es significativo para un analista que hace una gran cantidad de predicciones. Esto se debe a que si solo hay una pequeña cantidad de predicciones, el azar aleatorio puede explicar gran parte de los resultados. Entonces, si solo se hicieron dos predicciones y ambas son correctas, el coeficiente de información es +1.0. Sin embargo, si el CI es hasta en o cerca de +1.0 después de que se hayan hecho varias docenas de predicciones, entonces es mucho más atribuible a la habilidad que a oportunidad.

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