Was ist das K-Verhältnis?

Das K-Verhältnis ist ein statistisches Werkzeug, das uns hilft, zwei Dinge zu messen – das Wachstum der Rendite und die Beständigkeit dieses Wachstums über einen bestimmten Zeitraum. Es wird oft verwendet, um das Risiko vs. den Ertrag einer Investition in einen bestimmten Vermögenswert zu bestimmen. sowie die Beständigkeit der Rendite dieses Risikos. Die Berechnung des K-Verhältnisses erfolgt, indem ein linearer Trend für einen Datensatz erstellt und die Steigung/Variabilität geschätzt wird .

Ein höheres K-Verhältnis weist auf eine bessere Leistung hin als ein niedriges K-Verhältnis. Das Verhältnis kann für jeden Trader oder Investor ein nützliches Werkzeug sein, um verschiedene Aktien zu vergleichen, die er möglicherweise recherchiert, um festzustellen, ob es sich um eine umsichtige Investition handelt oder ganz vermieden werden sollte. Das K-Verhältnis wird häufig in der Statistik verwendet, um die Gesamttrendlinie einer Variablen zu bestimmen.

Geschichte des K-Verhältnisses

Lars Kestner hat 1996 die K-Ratio entwickelt, um die Gesamtrentabilität einer Strategie zu messen. Das Verhältnis wurde so konzipiert, dass ein Investor oder Finanzmanager einen Datensatz betrachten und versuchen kann, eine gerade Linie mit geringer Abweichung zu erhalten. Dies würde dazu beitragen, zu signalisieren, dass sie nach einem Vermögenswert oder Anlageprodukt mit einer lukrativen Rendite suchen.

Das K-Verhältnis, nach Kestner, wurde als ergänzende Kennzahl zur Sharpe Ratio eingeführtSharpe RatioDie Sharpe Ratio ist ein Maß für die risikoadjustierte Rendite, die die Überschussrendite einer Anlage mit ihrer Standardabweichung der Renditen vergleicht. Die Sharpe Ratio wird häufig verwendet, um die Wertentwicklung einer Anlage zu messen, indem sie ihr Risiko berücksichtigt. Im Laufe der Jahre Kestner hat das Verhältnis geringfügig angepasst, einschließlich Anpassungsfaktoren für unterschiedliche Arten von Renditebeobachtungen und unterschiedliche Renditeperioden.

So berechnen Sie das K-Verhältnis

Die Berechnung des K-Verhältnisses wird durchgeführt, indem eine Zeitreihe von Daten erstellt wird, die sich auf ein Ereignis oder eine Strategie beziehen. Die Renditen werden zusammengesetzt aufsummiert, und dann geometrisch summiert. In einem Aufsatz von Lars Ketner, der Schöpfer des K-Verhältnisses, er zitiert seine Berechnung wie folgt:

Finanzprofis und das K-Verhältnis

Im Bereich Finanzen, K-Ratios können verwendet werden, um die Wertentwicklung und langfristige Rentabilität von Aktien und anderen Wertpapieren zu messen. Das K-Verhältnis ist ein nützliches Werkzeug; jedoch, es wird häufig in Verbindung mit anderen wesentlichen Rechnungslegungs- und Finanzkennzahlen verwendetFinanzkennzahlenFinanzkennzahlen werden unter Verwendung von Zahlenwerten aus Jahresabschlüssen erstellt, um aussagekräftige Informationen über ein Unternehmen zu gewinnen, um quantitative Daten über die Rentabilität einer Investition zu ermitteln.

Trends zu verstehen ist nur ein Teil des Bildes, und zu verstehen, wie qualitative Faktoren die Trends beeinflussen können, ist auch entscheidend, um potenzielle Einbrüche bei Leistungskennzahlen wie dem K-Verhältnis zu verstehen. Als Finanzfachleute und Studenten, Wir müssen immer verstehen, dass kein einziges Werkzeug perfekt ist, um die zukünftige Leistung vorherzusagen, und oft, zu wissen, wie man Leistungskennzahlen im Gesamtbild kontextualisiert und interpretiert, kann uns zu einem effektiven Profi oder Studenten machen.

Zusammenfassung

• Das K-Verhältnis hilft uns dabei, zwei Dinge zu messen – das Renditewachstum und die Beständigkeit dieses Wachstums über einen bestimmten Zeitraum. Ein höheres K-Verhältnis weist auf eine bessere Leistung hin als ein niedriges K-Verhältnis.
• Im Bereich Finanzen, K-Ratios können verwendet werden, um die Wertentwicklung und langfristige Rentabilität von Aktien und anderen Wertpapieren zu messen.
• Die Berechnung des Verhältnisses wird durchgeführt, indem eine Zeitreihe von Daten erstellt wird, die sich auf ein Ereignis oder eine Strategie beziehen. Es wurde so konzipiert, dass ein Investor oder Finanzmanager einen Datensatz betrachten und versuchen kann, eine gerade Linie mit geringer Abweichung zu erhalten.

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