Was Ist Ex-Post?
Ex-post ist ein anderes Wort für tatsächliche Renditen und lateinisch für „after the fact.“Die Verwendung historischer Renditen war üblicherweise der bekannteste Ansatz, um die Wahrscheinlichkeit eines Anlageverlusts an einem bestimmten Tag vorherzusagen. Ex-Post ist das Gegenteil von Ex-Ante, was „vor dem Ereignis“ bedeutet.“
Key Takeaways
- Ex-post-ist ein Wort für die tatsächlichen Renditen und übersetzt aus dem lateinischen als „nach der Tat.,“
- Ex-Post-Analyse betrachtet Finanzergebnisse, nachdem sie aufgetreten sind, und nutzt sie, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Renditen vorherzusagen.
- Der Ex-Post-Wert wird unter Berücksichtigung des Anfangs-und Endwerts eines Vermögenswerts, des Wachstums und des Rückgangs des Vermögenswerts sowie aller erzielten Erträge ermittelt.
- Ex-post steht im Gegensatz zu ex-ante, das Schätzungen verwendet, um die zukünftige Leistung zu messen. Ex-Post ist gängige Praxis, da sie auf nachgewiesenen Ergebnissen beruht.,
Ex-Post verstehen
Ex-Post-Informationen werden von Unternehmen erreicht, um zukünftige Gewinne vorherzusagen. Ex-Post-Informationen werden in Studien wie Value at Risk (VaR) verwendet, einer Wahrscheinlichkeitsstudie, die den maximalen Verlust annähert, den ein Anlageportfolio an jedem Tag erleiden kann. VaR ist für ein bestimmtes Anlageportfolio, Wahrscheinlichkeit und Zeithorizont definiert.
Die Ex-Post-Rendite unterscheidet sich von der Ex-Ante-Rendite, da sie tatsächliche Werte darstellt, im Wesentlichen das, was Anleger verdienen, anstatt geschätzte Werte., Anleger stützen ihre Entscheidungen auf erwartete Renditen im Vergleich zu tatsächlichen Renditen, was ein wichtiger Aspekt der Risikoanalyse einer Investition ist. Ex-Post ist der aktuelle Marktpreis abzüglich des Preises, den der Anleger gezahlt hat. Es zeigt die Leistung eines Vermögenswerts; Es schließt jedoch Projektionen und Wahrscheinlichkeiten aus.,
Ex-Post
Die Berechnung von Ex-Post
Ex-Post wird unter Verwendung der Anfangs-und Endwerte des Vermögenswerts für einen bestimmten Zeitraum, jedes Wachstums oder eines Rückgangs des Vermögenswerts sowie aller vom Vermögenswert während des Zeitraums erzielten Einkünfte berechnet. Analysten verwenden Ex-Post-Daten zu Anlagepreisschwankungen, Gewinnen und anderen Kennzahlen, um erwartete Renditen vorherzusagen. Es wird an der erwarteten Rendite gemessen, um die Genauigkeit der Risikobewertungsmethoden zu bestätigen.,
Ex-Post wird am besten für Zeiträume unter einem Jahr verwendet und misst die Rendite, die für ein Anlagejahr bis heute erzielt wurde. Zum Beispiel, für einen März 31 Quartalsbericht, die tatsächliche Rendite misst, wie viel das Portfolio eines Anlegers in Prozent von Jan erhöht hat. 1 bis 31. März. Wenn die Zahl 5% ist, gewann das Portfolio 5% seit Jan. 1.,
Ex-Post-Analyse
Die Ex-Post-Performance-Attributionsanalyse oder Benchmark-Analyse misst die Performance eines Anlageportfolios basierend auf der Rendite des Portfolios und seiner Korrelation mit zahlreichen Faktoren oder Benchmarks. Ex-post-Analyse ist der traditionelle Ansatz der performance-Analyse für long-only-Fonds.
Die Ex-Post-Performance-Analyse konzentriert sich typischerweise auf die Regressionsanalyse., Ein Analyst führt eine Regression der Renditen des Portfolios im Vergleich zu den Renditen des Marktindex aus, um zu bestimmen, wie viel Gewinn und Verlust eines Portfolios das Ergebnis einer Marktexposition sein kann. Die Regression liefert die Beta des Portfolios für den Marktindex und den Alpha-Betrag, den der Fonds im Verhältnis zum Marktindex gewonnen oder verloren hat.
Ex-Post-Prognose
Die Formel zur Berechnung von Ex-Post lautet (Endwert-Anfangswert) / Anfangswert. Der Anfangswert ist der Marktwert, wenn ein Vermögenswert gekauft wurde., Der Endwert ist der aktuelle Marktwert eines Vermögenswerts. Ex-Post ist eine Prognose, die zu einem bestimmten Zeitpunkt erstellt wird und nach diesem Zeitpunkt verfügbare Daten verwendet. Die Prognosen werden erstellt, wenn zukünftige Beobachtungen während des Prognosezeitraums identifiziert werden. Es wird verwendet, um bekannte Daten zu beobachten, um das Prognosemodell zu bewerten.,