Инвестирование на финансовые рынки может нести значительные риски и долгосрочные неблагоприятные последствия. Современная теория портфеля (MPT) оценивает максимальную ожидаемую доходность портфеля для данного объема портфельного риска. В рамках МПТ оптимальный портфель построен на основе распределения активов, диверсификации и перебалансировки. Распределение активов в сочетании с диверсификацией - это стратегия деления портфеля между различными классами активов. Оптимальная диверсификация включает в себя проведение нескольких инструментов, которые не имеют положительной корреляции.

В то время как диверсификация и распределение активов могут улучшить отдачу, систематические и бессистемные риски присущи инвестированию. Эффективная граница делает все возможное, чтобы минимизировать воздействие инвестора на такой риск. Представленный Гарри Марковицем в 1952 году, концепция определяет оптимальный уровень диверсификации и распределения активов с учетом внутренних рисков портфеля. Наряду с эффективной границей, статистические меры и методы, включая Value at Risk (VaR) и модель оценки основных фондов (CAPM), могут использоваться для измерения риска.

Альфа и бета

Когда дело доходит до количественной оценки стоимости и риска, для инвесторов полезны два статистических инструмента, альфа и бета. Оба коэффициента риска используются в MPT и предназначены для определения профиля риска / вознаграждения инвестиционных ценных бумаг.

Альфа измеряет эффективность инвестиционного портфеля и сравнивает его с эталонным индексом, таким как S & P 500. Разница между доходностью портфеля и эталоном называется альфа. Положительная альфа-1 означает, что портфель превзошел этот показатель на 1 процент; Аналогично, отрицательная альфа указывает на низкую эффективность инвестиций.

Бета измеряет волатильность портфеля по сравнению с эталонным индексом. Статистическая мера бета используется в CAPM, которая использует риск и возвращается к цене актива. В отличие от альфа, бета фиксирует движение и колебания цен на активы. Бета больше 1 указывает на более высокую волатильность, тогда как бета под 1 означает, что безопасность будет более стабильной. Например, Apple (AAPL AAPLApple Inc174. 25 + 1. 01% Создано с помощью Highstock 4. 2. 6 ) бета-коэффициента. 93 представляет собой более безопасные инвестиции, чем American Express (AXP AXPAmerican Express Co96. 29-0. 15% Создано с Highstock 4. 2. 6 ), которое имеет бета-версию 1. 13. Подкованный финансовый консультант или управляющий фондом избежал бы высоких альфа-и бета-инвестиций для клиентов, не подверженных риску.

R-squared

В статистике R-квадрат представляет собой заметную составляющую регрессионного анализа. Коэффициент R представляет собой корреляцию между двумя переменными: для инвестиционных целей R-квадрат измеряет объясненное движение фонда или безопасность по сравнению с эталоном.Высокий R-квадрат показывает, что производительность портфеля соответствует индексу. Финансовые консультанты могут использовать R-squared в тандеме с бета-версией, чтобы предоставить инвесторам полную картину эффективности активов.

Стандартное отклонение

По определению стандартное отклонение является статистической процедурой, используемой для количественной оценки любых изменений от среднего возврата набора данных. В области финансов стандартное отклонение использует возврат инвестиций для измерения волатильности инвестиций. Измерение немного отличается от бета, поскольку оно сравнивает волатильность с историческими доходами безопасности, а не с эталонным индексом. Стандартное отклонение и другие технические индикаторы настаивают на том, что история имеет тенденцию повторяться. Высокие стандартные отклонения указывают на волатильность, а более низкие стандартные отклонения связаны со стабильными активами.

Коэффициент Шарпа

Один из самых популярных инструментов финансового анализа, коэффициент Шарпа - это измерение ожидаемого избыточного дохода от инвестиций в связи с его волатильностью возврата. Коэффициент Шарпа измеряет средний доход сверх нормы без риска на единицу неопределенности, чтобы определить, сколько дополнительной прибыли может получить инвестор с добавленной волатильностью хранения более рисковых активов. Считается, что отношение 1 или выше имеет лучший риск для вознаграждения. Например, коэффициент Шарпа для крупных акций с рыночной капитализацией будет сначала превышать более безопасные облигации; однако в долгосрочной перспективе портфель облигаций неизбежно опережает запасы.

Эффективная граница

Эффективные границы основаны на анализе средней дисперсии, который пытается создать более эффективные варианты инвестиций. Типичный инвестор предпочитает высокие ожидаемые доходы с низкой дисперсией. Эффективная граница построена соответствующим образом, используя набор оптимальных портфелей, которые предлагают наивысший ожидаемый доход для определенного уровня риска. Портфели ниже пограничной кривой считаются субоптимальными, а те, что выше, считаются недостижимыми. Оптимальный выбор в отношении эффективного пограничного подхода возникает, когда прямая линия безрисковых активов касается касания границы риска.

Модель ценообразования капитала

CAPM - это теория равновесия, построенная на взаимосвязи между риском и ожидаемой отдачей. Теория помогает инвесторам измерять риск и ожидаемый доход от инвестиций для соответствующей цены актива. В частности, инвесторы должны получать компенсацию за временную стоимость денег и риска. Безрисковая ставка, как правило, казначейская облигация или фондовый индекс, представляет собой временную стоимость денег для размещения денег в любых инвестициях. Проще говоря, средняя отдача безопасности должна быть линейно связана с ее бета-коэффициентом - это показывает, что более рискованные инвестиции получают премию по сравнению с эталонной ставкой. В соответствии с рамками риска к вознаграждению ожидаемая доходность по модели CAPM будет выше, если у инвестора будут большие риски.

Value-at-Risk

Подход, основанный на оценке риска (VaR) для управления портфелем, - это простой способ измерения риска.VaR измеряет максимальные потери, которые не могут быть превышены при заданном уровне достоверности. Рассчитанные на основе периода времени, уровня достоверности и предопределенной суммы потерь, статистика VaR предоставляет инвесторам анализ с наихудшим сценарием. Если инвестиции имеют 5-процентный VaR, инвестор сталкивается с 5-процентным шансом потерять все инвестиции в любой месяц. Методология VaR не является наиболее полной мерой риска; однако, благодаря своему упрощенному подходу, он по-прежнему остается одним из самых популярных мер в управлении портфелем.

Практический результат

Инвестирование в финансовые рынки по своей сути является рискованным. Многие люди используют финансовых консультантов и управляющих активами для увеличения прибыли и снижения риска инвестиций. Эти финансовые специалисты используют статистические меры и модели риска / вознаграждения, чтобы отличать изменчивые активы от стабильных. Современная теория портфеля использует пять статистических показателей - альфа, бета, стандартное отклонение, R-квадрат и коэффициент Шарпа - для этого. Аналогичным образом, модель ценообразования на основные средства и Value at Risk широко используются для оценки риска вознаграждения компромиссами с активами и портфелями.