Biến động không phải là rủi ro

Bởi Matt McCoy

Tìm hiểu thêm về Matt trên trang web của chúng tôi

Là một phần của gói tiêu chuẩn thống kê lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (MPT), độ lệch chuẩn là thước đo tổng số rủi ro trong cộng đồng đầu tư. Mặc dù được các nhà đầu tư sử dụng rộng rãi và chấp nhận, kinh nghiệm của tôi là nó vẫn là một số liệu bị hiểu lầm và thường bị lạm dụng. Trước tiên, hãy xem qua các biện pháp độ lệch chuẩn chính xác.

Độ lệch chuẩn đo lường số lượng phương sai hoặc phân tán xung quanh lợi tức trung bình, trong một khoảng thời gian đã nêu. Một trong những giả thiết cơ bản là trả về thường được phân phối về giá trị trung bình (chỉ cần nhớ rằng đường cong chuông nổi tiếng từ lớp thống kê của bạn). Độ lệch tiêu chuẩn nhỏ hơn có nghĩa là lợi nhuận được phân tán chặt chẽ xung quanh mức trung bình - nói cách khác, hầu hết lợi nhuận thực hiện tương đối gần với lợi nhuận trung bình.

Xem xét cụm từ "phương sai hoặc phân tán xung quanh mức trung bình" trong một khoảnh khắc. Phương sai hoặc độ phân tán được đo là cả trên và dưới mức trung bình. Hãy suy nghĩ về điều đó trong một phút. Các biện pháp được chấp nhận rộng rãi của chúng tôi về tổng rủi ro không chỉ kết hợp các kết quả tích cực, nó cũng không phân định giữa các kết quả tích cực và tiêu cực - chỉ có sự trở lại khác với mức trung bình. Tôi không biết về bạn, nhưng tôi chưa thấy một định nghĩa về rủi ro bao gồm các kết quả tích cực.

Một thách thức khác khi sử dụng độ lệch chuẩn để đo lường tổng rủi ro là sử dụng lợi tức trung bình làm điểm tham chiếu. Tôi có nhiều vấn đề với việc sử dụng mức trung bình để đo lường bất cứ điều gì (nhờ "The Flaw of Average" của Sam L. Savage để xác nhận điều này cho tôi) tuy nhiên tôi sẽ giới hạn cuộc thảo luận này với các hàm ý về độ lệch chuẩn. Giả sử lợi nhuận trung bình của một đầu tư là dương, một phần độ lệch chuẩn dưới mức trung bình vẫn là một số dương. Mặc dù phần dưới mức trung bình nhưng vẫn dương có thể được gắn nhãn là hiệu suất thấp, tôi sẽ không xem xét rủi ro đó trong điều khoản tuyệt đối. Cấp, nếu bạn đang sử dụng lợi nhuận trung bình trong các giả định lập kế hoạch của bạn, không đạt được mức trung bình có thể gây ra rủi ro để đạt được mục tiêu tài chính của bạn. Nhưng tôi vẫn cho rằng lợi nhuận tích cực không phải là rủi ro.

Việc sử dụng dữ liệu lịch sử (hoặc nhận ra) cũng đặt ra một thách thức. Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn sử dụng năm năm dữ liệu trước đây để đo lường sự biến động và điều kiện kinh tế hiện tại có sự khác biệt đáng kể? Đây có phải là sự so sánh công bằng để ước tính biến động trong tương lai không? Có khả năng không, nhưng các nhà đầu tư luôn sử dụng biến động lịch sử trong một nỗ lực để ước tính biến động trong tương lai. Vậy điều này có nghĩa là độ lệch chuẩn là một thước đo vô dụng và không bao giờ được sử dụng cho bất kỳ mục đích nào? Tuyệt đối không. Chúng ta chỉ cần hiểu những hạn chế và sử dụng nó một cách chính xác. Là con người, hầu hết chúng ta tránh rủi ro - xác suất mất một cái gì đó có giá trị - càng nhiều càng tốt nhưng với tư cách là nhà đầu tư, sự biến động có thể là bạn của chúng ta (chỉ cần hỏi bất cứ ai giao dịch).

Mọi biện pháp tài chính và thống kê đều có các giả định cơ bản đi kèm với nó. Hiểu được những giả định này là chìa khóa để hiểu được những hạn chế của từng biện pháp. Nhiều biện pháp này không được sử dụng trên cơ sở độc lập; họ yêu cầu sử dụng các biện pháp khác để xem toàn bộ hình ảnh.

Vậy ai là người đổ lỗi cho sự nhầm lẫn? Sự hiểu lầm và lạm dụng các biện pháp tài chính và thống kê có thể được đổ lỗi cho mỗi người trong chúng ta, những người tự giữ mình là các chuyên gia tài chính. Trong khi những người trong ngành (hy vọng) hiểu được sự khác biệt giữa biến động và rủi ro, các điều khoản này tiếp tục được sử dụng thay thế cho nhau. Ngành công nghiệp cần làm một công việc tốt hơn để giao tiếp rủi ro đó không phải là một con số duy nhất. Chúng tôi không thể kết hợp đáng kể rủi ro thị trường chung, rủi ro tín dụng, rủi ro địa chính trị, rủi ro thanh khoản, rủi ro lạm phát và rủi ro ngành vào một số có ý nghĩa. Lần sau khi bạn nghe thấy độ lệch chuẩn tham chiếu đến tổng rủi ro, chỉ cần nhớ: sự biến động không nhất thiết phải là rủi ro.