Volatilita není riziko

Matt McCoy

Dozvědět se více o Mattu na našich stránkách Zeptejte se poradce

Jako součást standardního balíčku statistik moderní teorie portfolia (MPT) je směrodatná odchylka měřítkem celkového rizika v rámci investiční komunity. Zatímco je investorům široce využíván a akceptuje, má zkušenost, že je stále špatně pochopená a často zneužitá metrika. Pojďme se nejprve projít přesně, co přesně měří standardní odchylku.

Standardní odchylka měří množství rozptylu nebo disperze kolem průměrné návratnosti za stanovené časové období. Jedním ze základních předpokladů je, že výnosy jsou normálně rozděleny o střední hodnotu (nezapomeňte na známou zvonovou křivku z vaší statistiky). Menší standardní odchylka znamená, že výnosy jsou v průměru těsně rozloženy - jinými slovy, většina realizovaných výnosů byla relativně blízká průměrnému výnosu.

Vezměte na chvíli výraz "rozptyl nebo rozptyl kolem průměru". Varianta nebo disperze, která se měří, je jak nad, tak pod průměrem. Přemýšlej o tom na minutu. Naše široce přijímaná míra celkového rizika nezahrnuje pouze pozitivní výsledky, nerozlišuje ani pozitivní ani negativní výsledky - pouze to, že výnos byl odlišný od průměru. Nevím o vás, ale ještě jsem viděl definici rizika, která zahrnuje pozitivní výsledky.

Dalším problémem při použití standardní odchylky pro měření celkového rizika je použití průměrného výnosu jako referenčního bodu. Mám několik otázek s používáním průměrů pro měření všech (díky Samu L. Savageově "The Flaw of Averages", která mi to potvrzuje), nicméně tuto diskusi omezím na důsledky standardní odchylky. Za předpokladu, že průměrná návratnost investice je kladná, je část standardní odchylky pod průměrem stále kladným číslem. Zatímco část, která je pod průměrem, ale stále pozitivní, by mohla být označena jako nedostatečná výkonnost, nepovažovala bych toto riziko za absolutní. Pokud používáte průměrné výnosy v rámci svých plánovacích předpokladů, nedosažení průměru by mohlo znamenat riziko pro dosažení vašich finančních cílů. Ale stále tvrdím, že pozitivní návratnost není sama o sobě rizikem.

Použití historických (nebo realizovaných) dat představuje také výzvu. Co když použijete posledních 5 let dat k měření volatility a současné ekonomické podmínky se výrazně liší? Je toto spravedlivé srovnání pro odhad budoucí volatility? Pravděpodobně ne, ale investoři důsledně používají historickou volatilitu ve snaze odhadnout budoucí volatilitu. Takže to znamená, že směrodatná odchylka je zbytečným opatřením a nikdy by neměla být použita k žádnému účelu? Rozhodně ne. Stačí, abychom rozuměli omezením a správně je používali. Jako lidské bytosti se většina z nás vyhýbá riziku - pravděpodobnosti ztráty něčí hodnoty - co nejvíce, ale jako investoři, volatilita může být náš přítel (prostě se zeptat každého, kdo obchoduje možnosti).

Každé finanční a statistické opatření má základní předpoklady, které s ním přicházejí. Pochopení těchto předpokladů je klíčem k pochopení omezení každého opatření. Mnohé z těchto opatření nejsou určeny k použití samostatně; vyžadují použití dalších opatření k zobrazení celého obrázku.

Kdo tedy má za to zmatek? Nesprávné pochopení a zneužití finančních a statistických opatření může být obviňováno z každého z nás, který se drží finanční profese. Zatímco odborníci ze společnosti (snad) rozumějí rozdílu mezi volatilitou a rizikem, tyto pojmy jsou nadále používány zaměnitelně. Průmysl musí lépe informovat o tom, že toto riziko není jediné číslo. Nemůžeme spolehlivě zahrnout obecné tržní riziko, úvěrové riziko, geopolitické riziko, riziko likvidity, inflační riziko a riziko průmyslu do jednoho smysluplného čísla. Při příštím zjištění standardní odchylky, která odkazuje na celkové riziko, nezapomeňte: volatilita nemusí být nutně riziková.