Tracking error vs tracking difference: Does it matter?

Abstract

Fund fact sheets are intended to provide investors with information necessary to make investment decisions. For passive funds, the inclusion of cumulative returns for the fund and benchmark enable investors to measure the fund's tracking performance using tracking difference. However, fund managers rely on tracking error to measure tracking performance, which is rarely presented. We evaluate the differences between these two metrics to ascertain whether the use of one or the other measure by investors could impact their investment decision. Results reveal that tracking error and tracking difference capture different elements of tracking performance, with varying rankings across the two measures for a sample of United States (US) funds. The empirical findings are robust to an adjustment for serial correlation, periods of extreme market volatility and varying measurement horizons. Recommendations for industry practice are made in light of these findings.

Model Smart Beta dalam Menyusun Portofolio Optimal a Literature Review

“…Menurut (Wicaksono, 2021) Tracking Error adalah Ukuran yang digunakan untuk menilai suatu portofolio relatif terhadap benchmark dan dapat dilihat sebagai indikator seberapa aktif dana dikelola dan tingkat risiko yang sesuai. Hasil penelitian oleh (Barro & Canestrelli, 2009) (Ghoul & Saint-jean, 2020) (Charteris & McCullough, 2020) (Marmoiton, 2021) Return IDX High Dividend 20 dan IHSG untuk mengetahui mana metode yang lebih baik untuk menghasilkan Return yang optimal serta akan mengukur apakah variabel yang dibentuk dari metode smart beta tersebut berpengaruh terhadap Return, maka peneliti mengajukan penyusunan portofolio menggunakan model berikut : Rit -RFt = ai + bi Rmt -Rft + siSMBt + hi HMLt + ri RMWt + ci CMAt + IKKt + TEt + eit Keterangan : Rit-Rft : Excess Return i pada periode t; Rmt-Rft : Market premium, dimana Excess return on market dikurangi riskfree rate pada periode t (Rmt -Rft); SMBt : Return pada faktor "small minus big" (SMB) pada periode t; HMLt : Return pada faktor "high minus low" (HML) book-to-market pada periode t; WMLt : Return pada faktor "Winner Minus Loser" pada periode t; RMWt : Return pada faktor "Robust Minus Weak" pada periode t; CMAt : Return pada faktor "conservative minus aggressive" pada periode t; IKKt : Indeks Keyakinan Konsumen; TEt : Tracking Error; β,y,δ, θ : adalah faktor sensitivitas untuk variabel yang diperoleh dari regresi…”