Definición del coeficiente de información (IC)

¿Cuál es el coeficiente de información (IC)??

El coeficiente de información (IC) es una medida utilizada para evaluar la habilidad de un analista de inversiones o un administrador de cartera activo. El coeficiente de información muestra cuán estrechamente coinciden los pronósticos financieros del analista y los apostadores con los resultados financieros reales. El IC puede variar de 1.0 a -1.0, con -1 indicando que los pronósticos del analista y de los apostos no tienen relación con los resultados reales, y 1 indicando que los pronósticos del analista y los apostos no coinciden perfectamente con los resultados reales.

Conclusiones clave

  • El coeficiente de información (IC) es una medida utilizada para evaluar la habilidad de un analista de inversiones o un administrador de cartera activo.& amp; amp; nbsp;
  • Un IC de +1.0 indica una predicción perfecta de los retornos 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 al hacer una predicción correcta.
  • El IC no debe confundirse con el índice de información (IR). El IR es una medida de la habilidad de un administrador de inversiones y de otros, comparando los retornos excedentes de un gerente y amp; apos; con la cantidad de riesgo asumido.

La fórmula para el IC es

IC = (2 & amp; # xD7; Proportion & amp; nbsp; Correct) & amp; # x2212; 1 donde: Proportion & amp; nbsp; Correct = Proportion & amp; nbsp; of & amp; amp; nbsp; predicciones & amp; madecorrectly & amp; nbsp;
& amp; # x200B ;
IC = (2 & amp; # xD7; Proportion & amp; amp; nbsp; Correct) & amp; # x2212; 1
donde:
Proporción & amp; amp; nbsp; Correcto = Proporción & amp; amp; nbsp; of & amp; amp; nbsp; predicciones & amp; amp; nbsp; made
correctamente & amp; amp; nbsp; by & amp; amp; nbsp; the & amp; amp; nbsp; analyst
& amp; # x200B ;

Explicando el coeficiente de información

El coeficiente de información describe la correlación entre los rendimientos de acciones pronosticados y reales, a veces utilizados para medir la contribución de un analista financiero. Un IC de +1.0 indica una relación lineal perfecta entre los retornos predichos y 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 al 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 & amp; quot; correct & amp; quot; es que la predicción de analista y apos; s coincidió con la dirección (arriba o abajo) de los resultados reales, entonces las probabilidades de obtener el pronóstico correcto son 50/50. Entonces, incluso un analista sin ninguna habilidad podría tener un IC de alrededor de 0, lo que significa que la mitad de los pronósticos eran correctos y la mitad estaban equivocados. Un puntaje cercano a 0 revela que las habilidades de pronóstico del analista y amp; apos; s no son mejores que los resultados que podrían lograrse por casualidad, lo que sugiere que los circuitos integrados que se acercan a -1 son raros.

El IC no debe confundirse con el índice de información (IR). El IR es una medida de la habilidad de un administrador de inversiones y de otros, comparando los retornos excedentes de un gerente y amp; apos; con la cantidad de riesgo asumido.

El IC y el IR son componentes de la Ley Fundamental de Gestión Activa, que establece que el rendimiento (IR) de un gerente y amp; apos; depende del nivel de habilidad (IC) y su amplitud, o con qué frecuencia se usa.

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 & amp; # xD7; 1.0) & amp; # x2212; 1 = + 1.0egin {alineado} & amp; amp; ext {IC} = (2 imes 1.0) – 1 = +1.0 \ end {alineado}
& amp; # x200B ;
IC = (2 & amp; # xD7; 1.0) & amp; # x2212; 1 = + 1.0
& amp; # x200B ;

Si las predicciones de un analista y un apos; son solo la mitad del tiempo correcto, entonces:

IC = (2 & amp; # xD7; 0.5) & amp; # x2212; 1 = 0.0egin {alineado} & amp; amp; ext {IC} = (2 imes 0.5) – 1 = 0.0 \ end {alineado}
& amp; # x200B ;
IC = (2 & amp; # xD7; 0.5) & amp; # x2212; 1 = 0.0
& amp; # x200B ;

Si, sin embargo. ninguna de las predicciones era correcta, entonces:

IC = (2 & amp; # xD7; 0.0) & amp; # x2212; 1 = & amp; # x2212; 1.0egin {alineado} & amp; amp; ext {IC} = (2 imes 0.0) – 1 = -1.0 \ end {alineado}
& amp; # x200B ;
IC = (2 & amp; # xD7; 0.0) & amp; # x2212; 1 = & amp; # x2212; 1.0
& amp; # x200B ;

Limitaciones del coeficiente de información

El IC solo es significativo para un analista que hace una gran cantidad de predicciones. Esto se debe a que si solo hay un pequeño número de predicciones, la probabilidad aleatoria puede explicar una gran parte de los resultados. Entonces, si solo se hacen dos predicciones y ambas son correctas, el coeficiente de información es +1.0. Sin embargo, si el IC está a +1.0 o cerca de él, después de que se hayan hecho varias docenas de predicciones, entonces es mucho más atribuible a la habilidad que al azar.

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