Jak je kvantifikováno investiční riziko

I když diverzifikace a alokace aktiv mohou zlepšit návratnost, při investování jsou spojena systematická a nesystematická rizika. Kromě účinných hranic jsou však užitečnými způsoby měření rizika statistická opatření a metody, včetně modelu Value at Risk (VaR) a modelu oceňování kapitálových aktiv (CAPM). Porozumění těmto nástrojům může investorovi pomoci odlišit vysoce rizikové investice od stabilních.

Moderní portfolio a efektivní hranice

Investice na finančních trzích mohou přinést značná rizika. Moderní teorie portfolia (MPT) vyhodnocuje maximální očekávanou návratnost portfolia pro danou výši portfoliového rizika. V rámci MPT je optimální portfolio vytvořeno na základě alokace aktiv, diverzifikace a vyvážení. Alokace aktiv je spolu s diverzifikací strategií rozdělení portfolia do různých tříd aktiv. Optimální diverzifikace zahrnuje držení více nástrojů, které nejsou pozitivně korelovány.

Klíč s sebou

• Investoři mohou používat modely, které pomáhají rozlišovat mezi rizikovými a stabilními.
• Moderní teorie portfolia se používá k pochopení rizika portfolia vzhledem k jeho návratnosti.
• Diverzifikace může snížit riziko a optimální diverzifikace je dosaženo vytvořením portfolia nekorelovaných aktiv.
• Efektivní hranice je soubor portfolií, která jsou optimalizována z hlediska alokace a diverzifikace aktiv.
• Beta, standardní odchylky a VaR měří riziko, ale různými způsoby.

Poměr alfa a beta

Pokud jde o kvantifikaci hodnoty a rizika, jsou pro investory užitečné dvě statistické metriky, alfa a beta. Oba jsou poměry rizika používané v MPT a pomáhají určit profil rizika / odměny investičních cenných papírů.

Alpha měří výkonnost investičního portfolia a porovnává jej s benchmarkovým indexem, jako je S&P 500. Rozdíl mezi výnosy z portfolia a benchmarku se označuje jako alfa. Pozitivní alfa jedné znamená, že portfolio překonalo referenční hodnotu o 1%. Podobně záporné alfa označuje nedostatečnou výkonnost investice.

Beta měří volatilitu portfolia ve srovnání s benchmarkovým indexem. Statistické opatření beta se používá v CAPM, který využívá riziko a návratnost ceny aktiva. Na rozdíl od alfa, beta zachycuje pohyby a výkyvy v cenách aktiv. Beta větší než jedna znamená vyšší volatilitu, zatímco beta pod jednou znamená, že zabezpečení bude stabilnější.

Například Starbucks (SBUX), s koeficientem beta 0, 50, představuje méně rizikovou investici než Nvidia (NVDA), která má k 14. říjnu 2019 beta 2, 47. Spolehlivý finanční poradce nebo správce fondů by pravděpodobně vyhněte se vysokým investicím alfa a beta pro klienty s rizikem averze.

Cenový model kapitálového majetku

CAPM je teorie rovnováhy postavená na vztahu mezi rizikem a očekávaným výnosem. Tato teorie pomáhá investorům měřit riziko a očekávaný výnos investice k přiměřené ceně aktiva. Investorům musí být zejména poskytnuta kompenzace za časovou hodnotu peněz a rizika. Bezriziková sazba se používá k vyjádření časové hodnoty peněz za umístění peněz do jakékoli investice.

Jednoduše řečeno, průměrný výnos aktiva by měl lineárně souviset s jeho koeficientem beta - to ukazuje, že rizikovější investice získávají prémii nad referenční sazbou. Podle rámce rizika a odměny bude očekávaný výnos (podle modelu CAPM) vyšší, když investor nese větší rizika.

R na druhou

Ve statistice představuje R-kvadrát významnou součást regresní analýzy. Koeficient R představuje korelaci mezi dvěma proměnnými - pro investiční účely měří R-squared vysvětlený pohyb fondu nebo cenného papíru ve vztahu k benchmarku. Vysoký R-kvadrát ukazuje, že výkon portfolia je v souladu s indexem. Finanční poradci mohou použít R-kvadrát společně s beta verzí, aby investorům poskytli ucelený obrázek o výkonnosti aktiv.

Standardní odchylka

Podle definice je standardní odchylka statistika použitá pro kvantifikaci jakékoli odchylky od průměrného návratu datové sady. Ve financích používá standardní odchylka návratnost investice k měření volatility investice. Opatření se mírně liší od beta, protože srovnává volatilitu s historickými výnosy cenných papírů spíše než srovnávací index. Vysoké standardní odchylky ukazují na volatilitu, zatímco nižší standardní odchylky jsou spojeny se stabilními aktivy.

Sharpe Ratio

Jedním z nejpopulárnějších nástrojů finanční analýzy je Sharpeův poměr měření očekávané nadměrné návratnosti investice ve vztahu k její volatilitě. Sharpe ratio měří průměrnou návratnost převyšující bezrizikovou sazbu na jednotku nejistoty a určuje, kolik dalšího výnosu může investor získat s přidanou volatilitou rizikovějších aktiv. Sharpeův poměr jeden nebo větší se považuje za lepší kompromis mezi rizikem a odměnou.

Efektivní hranice

Efektivní hranice, která je souborem ideálních portfolií, se snaží minimalizovat vystavení investora tomuto riziku. Koncept, který představil Harry Markowitz v roce 1952, identifikuje optimální úroveň diverzifikace a alokace aktiv vzhledem k vnitřním rizikům portfolia.

Efektivní hranice jsou odvozeny z analýzy průměrných variací, která se pokouší vytvořit účinnější investiční rozhodnutí. Typický investor dává přednost očekávaným výnosům s nízkou rozptylem. Efektivní hranice je odpovídajícím způsobem konstruována pomocí sady optimálních portfolií, která nabízejí nejvyšší očekávaný výnos pro konkrétní úroveň rizika.

Riziko a volatilita nejsou totéž. Volatilita se týká rychlosti pohybu ceny investice a riziko je množství peněz, které lze z investice ztratit.

Value at Risk

Přístup Value at Risk (VaR) ke správě portfolia je jednoduchý způsob měření rizika. VaR měří maximální ztrátu, kterou nelze při dané úrovni spolehlivosti překročit. Statistiky VaR, vypočtené na základě časového období, úrovně spolehlivosti a předem stanovené výše ztráty, poskytují investorům analýzu nejhoršího scénáře.

Pokud má investice 5% VaR, má investor 5% šanci na ztrátu celé investice v kterémkoli daném měsíci. Metodika VaR není nejkomplexnějším měřítkem rizika, ale díky svému zjednodušenému přístupu zůstává jedním z nejpopulárnějších opatření v řízení portfolia.

Sečteno a podtrženo

Investice na finančních trzích jsou ze své podstaty riskantní. Mnoho jednotlivců používá finanční poradce a manažery bohatství ke zvýšení výnosů a snížení rizika investic. Tito finanční profesionálové používají statistická měřítka a modely rizika / odměny k rozlišení těkavých aktiv od stabilních. Moderní teorie portfolia používá k tomu pět statistických ukazatelů - alfa, beta, směrodatná odchylka, R-kvadrát a Sharpeův poměr. Podobně se oceňuje model oceňování kapitálových aktiv a riziková hodnota k měření rizika odměňování kompromisu s aktivy a portfolii.