म्यूचुअल फंड विविध इन्वेस्टमेंट हैं जिनका रिटर्न विभिन्न कारकों से प्रभावित होता है. अगर आपने म्यूचुअल फंड में निवेश किया है, तो आपको समय-समय पर स्कीम के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करना होगा ताकि यह चेक किया जा सके कि यह आपके फाइनेंशियल लक्ष्यों के अनुरूप है या आपको अपने पोर्टफोलियो को रीबैलेंस करने की आवश्यकता है.
इस आर्टिकल में, हम जांच करते हैं कि फंड के परफॉर्मेंस का क्या मतलब है, जानें कि म्यूचुअल फंड परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कैसे करें और देखें कि यह क्यों महत्वपूर्ण है.
म्यूचुअल फंड परफॉर्मेंस क्या है?
'म्यूचुअल फंड का परफॉर्मेंस' शब्द आमतौर पर फंड द्वारा प्रदान किए जाने वाले रिटर्न को दर्शाता है. हालांकि आप किए गए निवेश के प्रतिशत के रूप में रिटर्न का अनुमान लगा सकते हैं, लेकिन परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करना और आकलन करना भी आवश्यक है कि फंड ने खराब, समान या बेहतरीन प्रदर्शन किया है या नहीं.
इससे हमें म्यूचुअल फंड परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने का सवाल उठता है. ऐसा करने के लिए, आप विभिन्न बेंचमार्क और पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं - जिनमें से कुछ फंड के लिए आंतरिक हैं और बाहरी कारक हैं. अंत में, परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने के लिए सर्वश्रेष्ठ विधि का विकल्प उपलब्ध जानकारी, फंड का प्रकार और आपके फाइनेंशियल लक्ष्यों पर निर्भर करता है.
म्यूचुअल फंड परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कैसे करें?
आइए, अपने पोर्टफोलियो में म्यूचुअल फंड स्कीम के परफॉर्मेंस का विश्लेषण और मूल्यांकन करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले विभिन्न तरीकों और पैरामीटर चेक करें.
फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने के लिए बेंचमार्क का उपयोग करें
बेंचमार्क एक पहले से मौजूद इंडेक्स या सिक्योरिटीज़ का एक ग्रुप है जो म्यूचुअल फंड के पोर्टफोलियो में एसेट के बास्केट के घटकों के समान होता है . प्रत्येक म्यूचुअल फंड में एक या अधिक बेंचमार्क इंडेक्स होते हैं, जिसका उपयोग फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने और यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि इसने किसी निर्धारित अवधि में अंडरपरफॉर्म किया है या आउटपरफॉर्म किया है.
कुछ फाइनेंशियल उपाय जिनका उपयोग आप बेंचमार्क या बड़े मार्केट से संबंधित परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने के लिए कर सकते हैं, उनमें फंड का अल्फा और बीटा शामिल हैं.
अल्फा आपको बताता है कि म्यूचुअल फंड का रिटर्न बेंचमार्क की तुलना में जनरेट होता है - इसमें शामिल जोखिम के लिए एडजस्ट होने के बाद. इसे प्रतिशत या निरपेक्ष मूल्य के रूप में प्रदर्शित किया जाता है. उदाहरण के लिए, अगर म्यूचुअल फंड स्कीम में +4 का अल्फा है, तो यह दर्शाता है कि फंड ने बेंचमार्क से 4% बेहतर प्रदर्शन किया है.
म्यूचुअल फंड का बीटा यह निर्धारित करता है कि बेंचमार्क या व्यापक मार्केट की तुलना में फंड का परफॉर्मेंस कितना संवेदनशील है. उदाहरण के लिए, 1.3 का बीटा यह दर्शाता है कि फंड बेंचमार्क की तुलना में 30% अधिक अस्थिर है (किन्तु उसी दिशा में चलता है), जबकि नेगेटिव 1.4 का बीटा यह दर्शाता है कि फंड मार्केट/बेंचमार्क की तुलना में 40% अधिक अस्थिर है (किन्तु विपरीत दिशा में चलता है).
पीयर फंड के प्रदर्शन के साथ तुलना करें
म्यूचुअल फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने का एक और तरीका यह है कि उसी कैटेगरी में अन्य समान फंड के साथ अपने रिटर्न और जोखिमों की तुलना करें. उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप इंडेक्स म्यूचुअल फंड में SIP निवेश करते हैं. एक वर्ष बाद, आप उसी इंडेक्स को ट्रैक करने वाले अन्य फंड में इसके रिटर्न की तुलना करके इस फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कर सकते हैं.
इससे आपको यह चेक करने में मदद मिलेगी कि फंड ने बेहतर तरीके से किया है या उसी कैटेगरी में अन्य फंड से अधिक ट्रैकिंग त्रुटि है या नहीं.
ऐतिहासिक प्रदर्शन के खिलाफ माप
आप इसके ऐतिहासिक परफॉर्मेंस के साथ अपने वर्तमान रिटर्न की तुलना करके फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन भी कर सकते हैं. ऐसा करने के लिए, आपको पहले म्यूचुअल फंड से ऐतिहासिक रिटर्न का विश्लेषण करना होगा और यह आकलन करना होगा कि यह विभिन्न मार्केट साइकिल में कैसे किया गया है. चेक करें कि फंड के रिटर्न ने ऐसे विशिष्ट घटनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया दी है, जो व्यापक मार्केट, सेक्टर या फंड द्वारा अपनाई गई थीम को प्रभावित करती हैं. आपको प्रबंधकीय परिवर्तनों की अवधि के दौरान फंड के प्रदर्शन का मूल्यांकन भी करना चाहिए.
इस तरह के व्यापक विश्लेषण से आपको यह समझने में मदद मिलती है कि फंड आपकी जोखिम सहनशीलता और आपके लक्ष्यों के अनुरूप कैसे है. आप म्यूचुअल फंड की तुलना कर सकते हैं और पिछले वर्षों में लगातार काम करने वाले फंड को चुन सकते हैं.
जोखिम-समायोजित रिटर्न चेक करें
प्रत्येक म्यूचुअल फंड में विभिन्न प्रकार के जोखिम होते हैं. व्यापक रूप से फंड के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, आपको एब्सोल्यूट रिटर्न के बजाय जोखिम-समायोजित रिटर्न पर नज़र रखना होगा . ट्रेनर रेशियो और शार्प रेशियो जैसे फाइनेंशियल मेट्रिक्स आपको इससे मदद कर सकते हैं.
- ट्रेनर रेशियो: ट्रेनर रेशियो, माप के रूप में बेटा का उपयोग करके सिस्टमेटिक जोखिम पर ध्यान केंद्रित करता है. बीटा दर्शाता है कि मार्केट के साथ फंड का रिटर्न कैसे बढ़ता है.
- शार्प रेशियो: यह स्टैंडर्ड डेविएशन का उपयोग करके कुल जोखिम पर विचार करता है. स्टैंडर्ड डेविएशन फंड के रिटर्न के सभी उतार-चढ़ाव को कैप्चर करता है, जिसमें मार्केट मूवमेंट और व्यक्तिगत कंपनी परफॉर्मेंस दोनों शामिल हैं.
आसान शब्दों में, ट्रेनर रेशियो रिवॉर्ड फंड, जो मार्केट जोखिम के लिए उच्च रिटर्न जनरेट करते हैं, जबकि शार्प रेशियो रिवॉर्ड फंड, जो उनकी कुल अस्थिरता के सापेक्ष उच्च रिटर्न प्रदान करते हैं.
फंड से रोलिंग रिटर्न चेक करें
अगर आप हाल ही के रिटर्न डेटा से परिणाम प्राप्त किए बिना म्यूचुअल फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करना चाहते हैं, तो यह तरीका मदद कर सकता है. रोलिंग रिटर्न की गणना अनिवार्य रूप से विवेकाधिकार के आधार के बजाय निरंतर की जाती है.
यहां, आपको शुरुआत से ही कुल रिटर्न को देखने के बजाय मासिक, त्रैमासिक या वार्षिक रिटर्न जैसे छोटे बिट्स में रिटर्न को तोड़ना होगा. यह आपको विभिन्न मार्केट स्थितियों के दौरान और अलग-अलग समय के दौरान फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने में मदद करता है.
आपको म्यूचुअल फंड के परफॉर्मेंस का मूल्यांकन क्यों करना होगा?
अब जब आप जानते हैं कि म्यूचुअल फंड परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कैसे करें, तो आइए देखते हैं कि यह क्यों आवश्यक है. परफॉर्मेंस मूल्यांकन के लाभों में शामिल हैं:
- फंड की मजबूती और कमजोरी की पहचान करना
- साथी और बेंचमार्क के खिलाफ तुलना
- फंड मैनेजर की विशेषज्ञता को समझना
- समय के साथ अधिकतम रिटर्न
- सूचित निवेश निर्णय लेना
- आवश्यक पोर्टफोलियो एलोकेशन को एडजस्ट करना
निष्कर्ष
यह बताता है कि आप म्यूचुअल फंड के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं और आपको ऐसा क्यों करना होगा. विभिन्न फंड के परफॉर्मेंस की जांच करने और तुलना करने के बाद, आप ऑनलाइन अपनी परेशानी मुक्त निवेश यात्रा शुरू करने के लिए बजाज फिनसर्व म्यूचुअल फंड प्लेटफॉर्म पर जा सकते हैं. 1,000 से अधिक म्यूचुअल फंड स्कीम के साथ, आप निस्संदेह बजाज फिनसर्व प्लेटफॉर्म पर अपने पोर्टफोलियो के लिए परफेक्ट फिट पाएंगे.
