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ऐसे म्यूचुअल फ़ंड की सफलता का आकलन कैसे करें, जो डिविडेंड नहीं देता?

जानिए, फ़ंड की सफ़लता के अनालेसिस में किन पहलुओं पर ग़ौर करना चाहिए

जानिए, फ़ंड की सफ़लता के अनालेसिस में किन पहलुओं पर ग़ौर करना चाहिए

डिविडेंड देने वाले फ़ंड के प्रदर्शन का अंदाज़ा अक्सर उसके द्वारा साल में बांटे गए डिविडेंड से लगाया जाता है. लेकिन जब डिविडेंड नहीं देने वाले ग्रोथ फ़ंड की बात आती है, तो उसके प्रदर्शन का आकलन कैसे किया जाता है? - एक पाठक

इस बात को साफ़ तौर समझना ज़रूरी है कि डिविडेंड और ग्रोथ दो अलग तरह के फ़ंड नहीं हैं. ये एक ही म्यूचुअल फ़ंड स्कीम के दो प्रकार हैं और ज़्यादातर म्यूचुअल फ़ंड दोनों ही विकल्प देते हैं. दोनों का पोर्टफ़ोलियो बुनियादी तौर पर एक जैसा होता है. बस अंतर इतना है कि ग्रोथ प्लान में, रिटर्न दोबारा से निवेश होता है, जिससे फ़ंड की नेट एसेट वैल्यू (NAV) में ग्रोथ होती है. इसका फ़ायदा आपको अपना निवेश रिडीम करने पर मिलता है.

दूसरी तरफ़, डिविडेंड प्लान समय-समय पर डिविडेंड के तौर पर रिटर्न का हिस्सा बांटते है. यानि, आपके फ़ायदे का एक हिस्सा रिडीम किया जाता है और आपको दे दिया जाता है. हालांकि, ये ज़रूरी नहीं कि लगातार डिविडेंड देने का रिकॉर्ड किसी फ़ंड के प्रदर्शन का संकेत हो. असल में, रेग्युलर डिविडेंड देने वाला फ़ंड अभी भी अपनी कैटेगरी से कम प्रदर्शन कर सकता है.

चाहे वो डिविडेंड हो या ग्रोथ प्लान, किसी फ़ंड के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए, उसके लंबे समय के रिटर्न की तुलना उसके बेंचमार्क और उसी कैटेगरी के दूसरे फ़ंड्स से करनी चाहिए.

उदाहरण के लिए, तीन, पांच या सात साल जैसी अवधि के लिए मूल्यांकन करें. इसके अलावा, अपनी अनालेसिस को किसी एक समय पर रिटर्न या सबसे हालिया प्रदर्शन तक सीमित न रखें. इसके बजाय, रोलिंग रिटर्न पर ग़ौर करें, जो अलग-अलग समय में फ़ंड की स्थिरता की साफ़ तस्वीर देते हैं. इससे ये तय करने में आसानी होती है कि किसी फ़ंड ने मार्केट साइकिल में स्थिर प्रदर्शन दिया है या नहीं.

हमेशा टॉप परफ़ॉर्म करने वाले फ़ंड का पीछा करना सही नहीं है. एक फ़ंड जो लगातार लंबी समय में औसत से ज़्यादा रिटर्न देता है, अक्सर उस फ़ंड के मुक़ाबले बेहतर होता है जो कम समय में बेजोड़ प्रदर्शन दिखाता है.

लंबे समय की स्थिरता और उसके प्रदर्शन पर ग़ौर करके, आप ग्रोथ फ़ंड की सफ़लता का अनालेसिस बेहतर तरीक़े से कर सकते हैं

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ये लेख पहली बार दिसंबर 04, 2024 को पब्लिश हुआ.

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