Che cos’è Ex-Post?
Ex-post è un’altra parola per i ritorni effettivi ed è latino per “dopo il fatto.”L’uso dei rendimenti storici è stato abitualmente l’approccio più noto per prevedere la probabilità di incorrere in una perdita sugli investimenti in un dato giorno. Ex-post è l’opposto di ex-ante, che significa ” prima dell’evento.”
Key Takeaways
- Ex-post è una parola per i ritorni effettivi e si traduce dal latino come ” dopo il fatto.,”
- L’analisi ex post esamina i risultati finanziari dopo che si sono verificati e li utilizza per prevedere la probabilità di rendimenti futuri.
- Il valore ex post si ottiene prendendo in considerazione il valore iniziale e finale di un bene, la crescita e il declino del bene, e qualsiasi reddito da lavoro.
- Ex-post è in contrasto con ex-ante, che utilizza stime per valutare le prestazioni future. Ex-post è una pratica standard in quanto si basa su risultati comprovati.,
Capire Ex-Post
Le informazioni ex-post vengono ottenute dalle aziende per prevedere i guadagni futuri. Le informazioni ex post sono utilizzate in studi come value at risk (VaR), uno studio di probabilità che approssima l’importo massimo di perdita che un portafoglio di investimento può incorrere in qualsiasi giorno. VaR è definito per un portafoglio di investimento specificato, probabilità e orizzonte temporale.
Il rendimento ex post differisce dal rendimento ex ante perché rappresenta valori effettivi, essenzialmente ciò che gli investitori guadagnano piuttosto che valori stimati., Gli investitori basano le loro decisioni sui rendimenti attesi rispetto ai rendimenti effettivi, che è un aspetto importante dell’analisi del rischio di un investimento. Ex-post è il prezzo corrente di mercato, meno il prezzo pagato dall’investitore. Mostra la performance di un bene; tuttavia, esclude proiezioni e probabilità.,
Ex-Post
il Calcolo Ex-Post
Ex-post è calcolato utilizzando l’inizio e la fine di asset valori per un determinato periodo di tempo, qualsiasi crescita o la diminuzione del valore del bene, più di qualsiasi reddito prodotto dal bene durante il periodo. Gli analisti utilizzano i dati ex post sulle fluttuazioni dei prezzi degli investimenti, gli utili e altre metriche per prevedere i rendimenti attesi. Viene misurato rispetto al rendimento atteso per confermare l’accuratezza dei metodi di valutazione del rischio.,
Ex-post è meglio utilizzato per periodi inferiori a un anno e misura il rendimento guadagnato per un anno di investimento fino ad oggi. Ad esempio, per un rapporto trimestrale del 31 marzo, il rendimento effettivo misura quanto il portafoglio di un investitore è aumentato in percentuale da gennaio. 1 al 31 marzo. Se il numero è 5% , il portafoglio ha guadagnato 5% dal gennaio. 1.,
Ex-Post Analysis
Ex-post performance attribution analysis, o benchmark analysis, misura la performance di un portafoglio di investimenti in base al rendimento del portafoglio e alla sua correlazione con numerosi fattori o benchmark. L’analisi ex post è l’approccio tradizionale dell’analisi delle prestazioni per i fondi a lungo termine.
L’analisi delle prestazioni ex-post è tipicamente incentrata sull’analisi di regressione., Un analista esegue una regressione dei rendimenti del portafoglio rispetto ai rendimenti dell’indice di mercato per determinare la quantità di profitti e perdite di un portafoglio potrebbe essere il risultato di esposizione al mercato. La regressione fornisce la beta del portafoglio all’indice di mercato e la quantità di alfa che il fondo stava guadagnando o perdendo in relazione all’indice di mercato.
Previsione ex-Post
La formula per il calcolo ex-post è (valore finale – valore iniziale) / valore iniziale. Il valore iniziale è il valore di mercato al momento dell’acquisto di un bene., Il valore finale è il valore corrente di mercato di un’attività. Ex-post è una previsione preparata in un determinato momento che utilizza i dati disponibili dopo tale orario. Le previsioni vengono create quando vengono identificate osservazioni future durante il periodo di previsione. Viene utilizzato per osservare i dati noti per valutare il modello di previsione.,