फैक्टर इन्वेस्टिंग – आपके लिए क्यों है जरूरी जानना ?
सेंसेक्स के 1 लाख के सपने उतने ही वास्तविक लगते हैं जितना कि जनवरी 2020 और मार्च 2020 की भावनात्मक रूप से आवेशित अवधियों की भयानक याद दिलाते हैं। ज़ोमैटो, पेटीएम, आदि जैसी कंपनियों के आईपीओ के साथ बाजार एक पूर्ण रोलरकोस्टर के माध्यम से ले जा रहा है, निवेशक को पोर्टफोलियो के लिए कठिन विकल्प बनाने का सामना करना पड़ रहा है। नुकसान से बचने के लिए सही समय पर सही सेक्टर और सही स्टॉक में कैसे पोजिशन किया जाए और लगातार लाभ होता रहे, यह हर निवेशक की समस्या होती है, और आमतौर पर एक सवाल उठता है “अब क्या चलेगा?”
और फिर भी, नए फंड लॉन्च किए जा रहे हैं और एक नई शैली अपनी उपस्थिति दर्ज करा रही है – फैक्टर-आधारित फंड। यह निवेश की एक शैली से प्रेरित है जिसे ‘फैक्टर निवेश’ के रूप में जाना जाता है। आप इसे पहले से ही ‘स्मार्ट बीटा’ निवेश के रूप में जान सकते हैं।
कारक निवेश क्या है? (What is Factor Investing in Hindi?)
फैक्टर इन्वेस्टिंग (या स्मार्ट बीटा इन्वेस्टिंग) क्वांट इन्वेस्टिंग शैली का एक उपसमुच्चय है जहां फंड मैनेजर उन सभी प्रतिभूतियों के पैटर्न या विशेषताओं के आधार पर प्रतिभूतियों की पहचान करना चाहता है जो समग्र पोर्टफोलियो रिटर्न देने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, मूल्य-आधारित निवेश प्रक्रिया आमतौर पर सबसे कम मूल्यांकन (कम कीमत/आय अनुपात और मूल्य/बही मूल्य अनुपात या उच्च लाभांश प्रतिफल अनुपात, आदि) वाली कंपनियों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करती है। इस उदाहरण में, ‘मूल्य’ एक कारक है जिसका उपयोग किया जा रहा है।
60 से अधिक वर्षों के निवेश शोध से पता चला है कि स्टॉक मार्केट पोर्टफोलियो से मिलने वाले किसी भी रिटर्न के दो हिस्से होते हैं – मार्केट रिटर्न या बीटा, रिटर्न जो सीधे तौर पर पूरे बाजार को जिम्मेदार ठहराया जाता है और ‘अतिरिक्त रिटर्न या अल्फा’, जिसे केवल जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। स्टॉक या फंड मैनेजर या पैसे के प्रबंधन की उनकी शैली के लिए। ध्यान दें कि बाजार का प्रतिफल उस बाजार के सभी निवेशकों के लिए समान होता है और सभी के पोर्टफोलियो प्रदर्शन में अंतर उनके द्वारा बनाए गए ‘अल्फा’ के कारण होता है। अल्फा सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है। इस प्रकार, शोधकर्ता अब उन सामान्य कारकों या विशेषताओं या उन ‘विशिष्ट मार्करों’ को खोजने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो समय के साथ बने रहते हैं और लगभग एक नियम के रूप में सकारात्मक अल्फा के स्रोत के रूप में जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।
जबकि ये विशेषताएं या मार्कर (जैसे आकार, लाभप्रदता या कोई अन्य वित्तीय अनुपात, आदि) किसी उद्योग या व्यवसाय या कंपनी के लिए विशिष्ट नहीं हैं, जो कि अर्थव्यवस्था या बाजारों या यहां तक कि किसी कंपनी के जीवन चरण के चरण पर निर्भर करता है। सुविधाएँ (या अब उन्हें ‘कारक’ कहते हैं) बदलती रह सकती हैं। वे उभरते हैं और गायब भी हो सकते हैं। इन ‘कारकों’ की पहचान करने में हमारी मदद करने वाले वर्षों में शोधकर्ताओं और निवेश गुरुओं द्वारा मेट्रिक्स की एक पूरी मेजबानी की गई है। चूंकि इन कारकों में से कुछ दीर्घकालिक सकारात्मक अतिरिक्त रिटर्न या दूसरे शब्दों में, अल्फा उत्पन्न करने के लिए पाए गए हैं, उन्हें “स्मार्ट बीटा” के रूप में डब किया गया है (मूल रूप से बाजार के केवल उस हिस्से पर ध्यान केंद्रित करने की कोशिश कर रहा है जो बेहतर रिटर्न उत्पन्न कर सकता है) आराम)। हम इन स्मार्ट बीटा कारकों के कुछ उदाहरणों के बारे में 20 सेकंड में बात करेंगे।
फैक्टर इन्वेस्टिंग का उपयोग करने की कोशिश में, आप एनएसई 500 कंपनियों के एक व्यापक समूह के साथ शुरू करते हैं, और एक कारक के आधार पर कंपनियों को रैंक करने का प्रयास करते हैं (कहते हैं कि सबसे कम मूल्य / बुक वैल्यू अनुपात का उपयोग कंपनियों को रैंक करने के लिए किया जाएगा जैसे उच्चतम इस कारक के आधार पर रैंक कंपनी का मूल्य/पुस्तक अनुपात सबसे कम होगा और इसके विपरीत)। इस कारक पर आधारित शीर्ष 30 कंपनियां (उदाहरण के लिए) मूल्य कारक उन्मुख कंपनियां हो सकती हैं।
इसी तरह अन्य कारकों जैसे विकास (उदाहरण के लिए उच्च ईपीएस वृद्धि), लाभांश आय (लाभांश भुगतान / बाजार मूल्य), आदि का उपयोग कंपनियों का चयन करने के कारकों के रूप में किया जा सकता है। कुछ प्रमुख कारकों और उनका उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर पढ़ने के लिए आगे पढ़ें।
कारकों की दो व्यापक श्रेणियां
अर्थव्यवस्था और बाजारों की तरह, ये कारक भी चक्रीय होते हैं। सभी कारक एक ही समय में समान प्रदर्शन नहीं करते हैं और बदलते रहते हैं, हालांकि, लंबी अवधि में, उनमें से अधिकतर व्यापक बाजार से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इस प्रकार, निवेश सिद्धांत यह है कि यदि कोई किसी भी समय प्रचलित कारकों की पहचान कर सकता है, तो कारकों के आधार पर सभी क्षेत्रों में सुरक्षा चयन स्वचालित रूप से किया जा सकता है।
इस विषय पर सैकड़ों शोध पत्र लिखे जाने के साथ, सबसे लोकप्रिय रणनीतियाँ निवेश के निम्नलिखित दो प्रकार के कारकों पर केंद्रित हैं –
व्यापक आर्थिक कारक – जैसे मुद्रास्फीति, ब्याज दरें, आदि।
मौलिक कारक – जैसे मूल्य, आकार, गुणवत्ता, आदि।
जबकि मैक्रोइकॉनॉमिक कारक व्यापक संपत्ति आवंटन (ऋण और इक्विटी जैसे विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों के लिए आवंटन तय करने) में उपयोगी होते हैं, मौलिक कारक किसी भी समय किसी भी समय इनमें से प्रत्येक कारक की ओर झुकाव वाली विशिष्ट इक्विटी प्रतिभूतियों की पहचान पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। हम सरलता के लिए आगे बढ़ने वाले इन मूलभूत कारकों पर अधिक ध्यान केंद्रित करेंगे।
निवेश रणनीतियों के निर्माण के लिए प्रयुक्त लोकप्रिय कारक
जबकि कई कारकों पर शोध किया गया है, निवेश की दुनिया में कुछ सबसे लोकप्रिय और आसानी से लागू होने वाले कारक निम्नलिखित हैं –
Factors | Description | Usually Captured Through Financial Ratios |
Value | Stocks with low prices relative to their fundamental value have historically outperformed more expensive stocks | Ratios like Price to Book Value(P/B), Price to EPS (P/E), Price to Sales (P/S), dividend yield (D/P) etc. |
Dividend Yield | Stocks with higher than average and growing dividend yields tend to beat stocks with low yields over time | Dividend yield (Dividend paid / Price) |
Size (Smaller-sized companies) | Smaller companies, as measured by market capitalisation, have historically outperformed larger companies. This can include small and midcap companies. | Market capitalization (total or free float Mcap) |
Momentum | Strong past performance in the stock market over the preceding 3 to 12 months tends to lead to outperformance over the following 12 to 24 months. | Point to Point past returns (3-mth, 6-mth, 12-mth), historical alpha |
Low Volatility | Stocks with lower-than-average volatility have historically outperformed over the long term. | Standard deviation (1-yr, 2-yrs, 3-yrs), Downside standard deviation, Beta |
Quality | Stocks with strong profitability characteristics have proven to outperform over time. | ROE, ROCE, earnings stability, dividend growth stability, strength of balance sheet, low financial leverage, cash flows |
जबकि इनमें से अधिकतर कारक लंबी अवधि में व्यापक बाजार से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, वे एक साथ काम नहीं करते हैं। प्रभावी रूप से, वे एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध नहीं हैं, लेकिन उनमें से कुछ एक दूसरे के पूरक हैं।
उदाहरण के लिए, मूल्य और आकार में महत्वपूर्ण ओवरलैप हो सकते हैं, लेकिन मूल्य और गुणवत्ता में कम सहसंबंध होता है। तदनुसार, विभिन्न कारकों के लिए कुछ आवंटन जो एक निश्चित बाजार में प्रमुख हैं, विविधीकरण प्रदान करके पोर्टफोलियो की अस्थिरता को कम कर सकते हैं। यह वास्तव में समय के साथ पोर्टफोलियो के प्रदर्शन में भी सुधार कर सकता है।
जैसे-जैसे बाजार की भावना और आर्थिक चक्र बदलते हैं, शेयर बाजार के प्रमुख कारक भी समय-समय पर बदलते रहते हैं।
इसे बाजार की बोलचाल में “फैक्टर रोटेशन” कहा जाता है। उदाहरण के लिए, जैसा कि पक्ष से बाहर (कम मूल्यवान) कंपनियों का फोकस मजबूत बैलेंस शीट वाली अधिक विकासोन्मुखी कंपनियों की ओर स्थानांतरित हो गया है, इसे मूल्य से गुणवत्ता में परिवर्तन कहा जा सकता है। यदि आप इस बदलाव को हासिल करने में सक्षम हैं, तो आप बाजार की दोनों स्थितियों के तहत अपने पोर्टफोलियो में शायद शीर्ष प्रदर्शन करने वाली कंपनियों और क्षेत्रों को पकड़ने में सक्षम होंगे और इस तरह समय के साथ लंबी अवधि के अल्फा उत्पन्न करेंगे। आमतौर पर, ये परिवर्तन केवल कुछ तिमाहियों या शायद एक वर्ष में ही होते हैं।
कारक निवेश की बुनियादी बातें
आप ध्यान दे सकते हैं कि एक सक्रिय फंड मैनेजर म्यूचुअल फंड पोर्टफोलियो में भी यही करना चाहता है – अपने पोर्टफोलियो में बदलते रुझानों को पकड़ने और निवेशकों के लिए अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न करने का प्रयास करना। चूंकि कारक भी अपने स्वयं के चक्रों और आर्थिक और बाजार के चरणों के अनुसार घूमते हैं, कभी-कभी एक से अधिक कारक खेल में हो सकते हैं। एक सक्रिय फंड मैनेजर की तरह, एक मल्टी फैक्टर मॉडल, जो एक दूसरे के संयोजन में एक से अधिक कारकों का उपयोग करता है, उन कंपनियों को स्क्रीन करने की कोशिश करेगा जो उन कई कारकों के अनुसार निवेश के लिए योग्य हैं। उदाहरण के लिए, एक कम अस्थिरता और गुणवत्ता कारक मॉडल उन कंपनियों को छांटने की कोशिश करेगा जिनके पास सबसे मजबूत बैलेंस शीट, उच्च लाभप्रदता और सबसे कम बाजार जोखिम है। आप अंदाजा लगा सकते हैं कि यह दूसरों के मुकाबले ज्यादा डिफेंसिव पोर्टफोलियो साबित हो सकता है।
तो एक्टिव टू पैसिव इन्वेस्टमेंट के स्पेक्ट्रम पर फैक्टर इन्वेस्टिंग झूठ कहां है?
जबकि एक सक्रिय फंड मैनेजर बाजार रिटर्न (या बेंचमार्क) पर उच्च अल्फा या अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न करने के लिए सुरक्षा चयन पर ध्यान केंद्रित करने की कोशिश करता है, पूरी तरह से निष्क्रिय फंड (निफ्टी इंडेक्स फंड की तरह) आम तौर पर केवल बाजार रिटर्न (या बीटा) देने की कोशिश करते हैं। .
कारक (या नियम-आधारित निष्क्रिय) निवेश दोनों का एक हिस्सा देता है, समय के साथ कुछ अतिरिक्त रिटर्न देता है (स्मार्ट बीटा), केवल मानव निर्णय के बिना निर्णय लेने का मानदंड। यह मूल रूप से नियमों (या पहचाने गए कारकों) को संहिताबद्ध करता है और बाजार में निवेश के अवसरों की पहचान करता है जो कारक से जुड़े होते हैं, और उसके बाद पोर्टफोलियो में परिवर्तनों को बनाते और प्रबंधित करते हैं। ऐसा करने में, वे एक्टिव और पैसिव फंड्स के बीच कहीं बीच में होते हैं। इसके अलावा, आमतौर पर ऐसी (अर्द्ध-सक्रिय) रणनीतियों से जुड़े कम खर्च भी पोर्टफोलियो के प्रदर्शन में एक अतिरिक्त टेलविंड के रूप में कार्य करते हैं।
कारक निवेश के सापेक्ष गुण और अवगुण
फैक्टर इन्वेस्टिंग या स्मार्ट बीटा इन्वेस्टिंग अभी दुनिया में सबसे तेजी से बढ़ते निवेश विषयों या शैलियों में से एक है। जाहिर तौर पर उनके लिए कुछ बहुत सही चल रहा है। जबकि हर निवेश दृष्टिकोण में कुछ गुण और दोष होते हैं, फ़िलहाल फ़ैक्टर निवेश केवल प्लस पॉइंट का आनंद ले रहा है। आइए इसकी कुछ प्रमुख विशेषताओं पर जाएँ:
पारदर्शिता
स्मार्ट बीटा फंड्स की निवेश रणनीति के दृष्टिकोण की सबसे बड़ी खूबियों में से एक उनकी निष्पक्षता और साक्ष्य-आधारित प्रकृति है। जबकि पारंपरिक निवेश दृष्टिकोण (सक्रिय प्रबंधन) कुछ हद तक एक ब्लैक बॉक्स हो सकता है, कारक निवेश एक अधिक पारदर्शी और समझने में आसान दृष्टिकोण w.r.t है। निर्णय और प्रदर्शन का कारण और प्रभाव। चूंकि विभिन्न क्षेत्रों को ट्रैक करने के लिए कई विश्लेषकों की आवश्यकता होती है, इसलिए प्रबंधन की लागत बढ़ जाती है।
हालांकि, इन मात्रात्मक मॉडल-आधारित पोर्टफोलियो या अनुक्रमित रणनीतियों के प्रबंधन के लिए फंड मैनेजरों की आवश्यकता नहीं होती है, फैक्टर निवेश-केंद्रित निवेश रणनीतियों में कम लागत वाली रणनीतियां भी होती हैं। उदाहरण के लिए, यूटीआई फ्लेक्सीकैप फंड 1.09% प्रति वर्ष शुल्क लेता है। अपने डायरेक्ट प्लान में जबकि UTI Nifty200 मोमेंटम 30 फंड (डायरेक्ट प्लान) केवल 0.39% प्रति वर्ष चार्ज करता है, 70 बीपीएस का अंतर।
निवेश जोखिम
अधिकांश कारक एक-दूसरे से कम सहसंबद्ध होते हैं और इसलिए वे विविधीकरण लाभ प्रदान करते हैं और पोर्टफोलियो की अस्थिरता को कम करते हैं। कारक उन शेयरों पर कब्जा करने में भी मदद कर सकते हैं जो पारंपरिक रूप से सक्रिय रूप से प्रबंधित रणनीतियों में मानवीय पूर्वाग्रहों के कारण अन्यथा नजरअंदाज किए जा सकते हैं। इसलिए, कोई भी मुट्ठी भर कारक-आधारित फंडों में निवेश कर सकता है और सक्रिय प्रबंधन पक्ष पर एक विविध फंड का प्रबंधन करने वाले विभिन्न फंड मैनेजरों को देखने की आवश्यकता के बिना एक अच्छी तरह से डायवर्सिफाइड पोर्टफोलियो बना सकता है।
मल्टीफैक्टर इंडेक्स-आधारित फंड में निवेश करने के लिए एक सरल फिक्स अभी भी हो सकता है (उदाहरण के लिए, निफ्टी अल्फा लो वोलैटिलिटी 30 इंडेक्स पर आधारित एक इंडेक्स फंड एक डायवर्सिफाइड पोर्टफोलियो प्रदान करेगा जो कम जोखिम वाला है और फिर भी उन कंपनियों पर ध्यान केंद्रित करता है जिनसे उम्मीद की जाती है। उच्च वृद्धि)। अब, आपको दो कारक फंड या अलग-अलग सक्रिय रूप से प्रबंधित फंड भी खरीदने की आवश्यकता नहीं है।
दीर्घकालिक पूर्वाग्रह
मात्रात्मक रणनीतियां (जैसे कारक फंड या स्मार्ट बीटा फंड) आमतौर पर सांख्यिकीय मॉडल पर आधारित होती हैं जो बहु-वर्षीय डेटा पर आधारित होती हैं। उनका ध्यान आम तौर पर एक पूर्ण बाजार चक्र बेहतर प्रदर्शन प्रदान करने पर होता है और इसलिए वे छोटी अवधि में बाजार से कम प्रदर्शन कर सकते हैं। इसलिए, एक कारक-चालित रणनीति काम कर रही है या नहीं, पारंपरिक सक्रिय रूप से चलने वाली पोर्टफोलियो रणनीतियों के विपरीत छोटी अवधि में स्पष्ट नहीं हो सकता है, जहां कम समय सीमा के लिए भी सही समय पर सक्रिय कॉल किए जा सकते हैं (उदाहरण के लिए, फंड मैनेजर कभी-कभी अधिक लेते हैं) बाजार के दबाव के दौरान गिरावट को बचाने के लिए पोर्टफोलियो में नकद कॉल, ऐसा कुछ जो आमतौर पर कारक संचालित दृष्टिकोणों में नहीं किया जाता है)। स्मार्ट बीटा उत्पादों को ऐसे समय में अधिक दृढ़ विश्वास और धैर्य की आवश्यकता होती है।
सिम्युलेटेड बनाम रियल लाइफ एक्सपीरियंस की सीमाएं
स्मार्ट बीटा रणनीतियाँ या मात्रात्मक मॉडल संचालित फंड पिछले कुछ वर्षों में बहुत प्रभावशाली हालिया ट्रैक रिकॉर्ड के कारण भारत में लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं। हालांकि, यह उल्लेखनीय है कि इन मॉडलों में से अधिकांश नकली वातावरण में बैक-टेस्ट किए गए हैं और विश्वसनीय होने के लिए परीक्षण किए गए डेटा के कम से कम 1-2 पूर्ण बाजार चक्र होने चाहिए। इसके अलावा, पिछले कुछ वर्षों में, बाजार का माहौल (जैसे तेजी से गिरती ब्याज दरें और उच्च बाजार तरलता ने ऐसी रणनीतियों को और अधिक सहायता प्रदान की है और शायद बेहतर प्रदर्शन को थोड़ा और बढ़ा दिया है)।
यह हमेशा नहीं दोहरा सकता। सक्रिय रूप से प्रबंधित रणनीतियों के कई बाजार चक्र हैं और अच्छी तरह से परीक्षण किए गए हैं। जबकि सक्रिय प्रबंधन में अल्फा के लिए जगह कम हो रही है, स्मार्ट बीटा रणनीतियों की तुलना में इसकी अपनी खूबियां हैं और इसलिए जहां भी प्रदर्शन की निरंतरता, नकारात्मक पक्ष सुरक्षा और सक्रिय प्रबंधकों के लिए अल्फा उत्पन्न करने की क्षमता सिद्ध होती है, वहां योग्यता के आधार पर विचार किया जाना चाहिए।
उभरते रुझान और भारत में अब तक का अनुभव
जबकि आकार, अस्थिरता और गति जैसे कारकों को समझना आसान है और बाजारों में लगातार लागू होता है, मूल्य और गुणवत्ता जैसे अन्य कारक अधिक से अधिक सूक्ष्म शोध के अधीन हैं जो इन कारकों को प्रदर्शित करने वाले अधिक से अधिक चर का परीक्षण कर रहे हैं। विभिन्न निवेश मॉडलों में इन कारकों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न वित्तीय अनुपातों का परीक्षण और पोर्टफोलियो पर लागू किया जा रहा है। जबकि अधिकांश लोकप्रिय स्मार्ट बीटा फंड में गति-आधारित फंड (यूटीआई निफ्टी 200 मोमेंटम 30 इंडेक्स फंड), एक गुणवत्ता-केंद्रित ईटीएफ (एसबीआई ईटीएफ गुणवत्ता), या वैल्यू ईटीएफ (कोटक एनवी20 ईटीएफ) की तरह एक कारक दृष्टिकोण होता है। बहु-कारक मॉडल का एक अधिक उन्नत दृष्टिकोण भी बहुत तेजी से लोकप्रिय हो रहा है। यह दृष्टिकोण दो या दो से अधिक कारकों को जोड़ना चाहता है जो समय के साथ बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न देने की कोशिश करते हैं। भारतीय संदर्भ में ऐसी रणनीतियों का एक उदाहरण पहले ही परीक्षण किया जा चुका है – निफ्टी अल्फा लो वोलेटिलिटी 30 इंडेक्स (आईसीआईसीआई प्रूडेंशियल अल्फा लो वॉल्यूम 30 ईटीएफ)।
फैक्टर इन्वेस्टिंग की दुनिया में एक और उभरती हुई प्रवृत्ति बहु-परिसंपत्ति उत्पादों के लिए इसका अनुप्रयोग है। यहां तक कि भारत जैसे बाजारों में भी, जैसे-जैसे जोखिम पर ध्यान बढ़ने लगा है, बैलेंस्ड एडवांटेज फंड्स, एग्रेसिव हाइब्रिड फंड्स और मल्टी-एसेट एलोकेशन फंड्स जैसे कम जोखिम वाले हाइब्रिड उत्पादों की सराहना बढ़ रही है। मैक्रोइकॉनॉमिक कारकों पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है ताकि ऐसे मॉडल तैयार किए जा सकें जो आंत-आधारित प्रबंधक-आधारित पारंपरिक दृष्टिकोण के बजाय विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों में पोर्टफोलियो आवंटन के लिए निर्णय लेने में अधिक विज्ञान ला सकें।
क्या फ़ैक्टर निवेश आपके लिए सही है?
जबकि फैक्टर इन्वेस्टिंग पोर्टफोलियो के प्रबंधन के लिए एक आधुनिक और अधिक वैज्ञानिक रूप से सिद्ध दृष्टिकोण प्रदान करता है, यह इसके जोखिमों और अवगुणों के बिना नहीं है, जैसा कि हमने ऊपर चर्चा की। फिर भी, विशेष रूप से अपने कम लागत वाले लाभ और कुल मिलाकर पोर्टफोलियो जोखिम को कम करने की क्षमता के कारण पारंपरिक फंड प्रबंधन में गिरने वाले अल्फा (फंड मैनेजरों की आउटपरफॉर्मेंस उत्पन्न करने की क्षमता) पर विचार करते हुए, पोर्टफोलियो आवंटन के लिए कारक-आधारित उत्पादों पर विचार करने में गंभीर योग्यता है।