Ex-Post
Was ist Ex-Post?
Ex-post ist ein anderes Wort für tatsächliche Renditen und ist lateinisch für “ nachträglich „. Die Verwendung historischer Renditen ist 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.
Die zentralen Thesen
- Ex-post ist ein Wort für tatsächliche Renditen und wird aus dem Lateinischen als „nachträglich“ übersetzt.
- Die Ex-post-Analyse betrachtet Finanzergebnisse, nachdem sie eingetreten sind, und verwendet 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 etwaiger Erwerbseinkommen ermittelt.
- Ex-post steht im Gegensatz zu Ex-ante, bei dem Schätzungen verwendet werden, 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 zur Prognose zukünftiger Gewinne erhoben. Ex-post-Informationen werden in Studien wie dem Value-at-Risk (VaR) verwendet, einer Wahrscheinlichkeitsstudie, die den maximalen Verlustbetrag angibt, den ein Anlageportfolio an einem Tag erleiden kann. VaR wird für ein bestimmtes Anlageportfolio, Wahrscheinlichkeit und Zeithorizont definiert.
Die Ex-post- Rendite unterscheidet sich von der Ex-ante-Rendite, weil sie tatsächliche Werte darstellt, im Wesentlichen das, was Anleger eher verdienen als geschätzte Werte. Anleger stützen ihre Entscheidungen auf erwartete Renditen im Vergleich zu tatsächlichen Renditen, was ein wichtiger Aspekt der Risikoanalyse einer Anlage ist. Ex-post ist der aktuelle Marktpreis abzüglich des vom Anleger gezahlten Preises. Es zeigt die Wertentwicklung eines Vermögenswerts; es schließt jedoch Projektionen und Wahrscheinlichkeiten aus.
Berechnung Ex-Post
Ex-post wird anhand der Anfangs- und Endwerte des Vermögenswerts für einen bestimmten Zeitraum, jeder Zunahme oder Abnahme des Vermögenswerts zuzüglich aller vom Vermögenswert während des Zeitraums erwirtschafteten Erwerbseinkommen berechnet. Analysten verwenden Ex-post-Daten zu Anlagepreisschwankungen, Gewinnen und anderen Kennzahlen, um die erwarteten Renditen vorherzusagen. Sie wird an der erwarteten Rendite gemessen, um die Genauigkeit der Risikobewertungsmethoden zu bestätigen.
Ex-post wird am besten für Zeiträume von weniger als einem Jahr verwendet und misst den Ertrag, der für ein bisheriges Anlagejahr erzielt wurde. Für einen Quartalsbericht vom 31. März misst die tatsächliche Rendite beispielsweise, wie stark das Portfolio eines Anlegers vom 1. Januar bis zum 31. März prozentual zugenommen hat. Wenn die Zahl 5 % beträgt, hat das Portfolio seit dem 1. Januar 5 % zugelegt.
Ex-post-Analyse
Ex-post-Performance- Attributionsanalyse oder Benchmark-Analyse misst die Wertentwicklung eines Anlageportfolios basierend auf der Rendite des Portfolios und seiner Korrelation mit zahlreichen Faktoren oder Benchmarks. Die Ex-post-Analyse ist der traditionelle Ansatz der Performanceanalyse für Long-Only-Fonds.
Die Ex-post-Leistungsanalyse konzentriert sich normalerweise auf die Regressionsanalyse. Ein Analyst führt eine Regression der Renditen des Portfolios gegenüber den Renditen des Marktindex durch, um zu bestimmen, wie viel Gewinn und Verlust eines Portfolios aus Marktengagements resultieren könnten. Die Regression liefert das Beta des Portfolios zum Marktindex und den Alphabetrag, den der Fonds im Verhältnis zum Marktindex gewonnen oder verloren hat.
Ex-Post-Prognose
Die Formel zur Berechnung ex post lautet (Endwert – Anfangswert) / Anfangswert. Der Anfangswert ist der Marktwert beim Kauf eines Vermögenswerts. Der Endwert ist der aktuelle Marktwert eines Vermögenswerts. Ex-post ist eine zu einem bestimmten Zeitpunkt erstellte Prognose, die Daten verwendet, die nach diesem Zeitpunkt verfügbar sind. Die Prognosen werden erstellt, wenn während des Prognosezeitraums zukünftige Beobachtungen identifiziert werden. Es wird verwendet, um bekannte Daten zu beobachten, um das Vorhersagemodell zu bewerten.