不要忘记多样化

多元化是一个最基本的误解在投资管理概念。我将开始一个基本希望直观的讨论多元化和力学原理,它的工作原理。然后,我将提供一个更技术演示对那些感兴趣。中,我将使用数值例子说明所涉及的原则。最后,我将分析一些典型的历史数据对多元化跨资产类别(例如,股票,债券和现金)。

有一个经过时间考验的投资类比:不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里。在这个比喻中,鸡蛋个人投资,篮子里是你的整体投资组合。简单的逻辑是,如果你把篮子,你的投资组合将被消灭。传播你的“鸡蛋”减少单一投资的可能性,运气不好会影响你的整体投资组合。规避风险的投资者显然受益于多样化和晚上睡得更好。然而,一些投资者似乎违背这个逻辑。我们大多数人听说过投资者吹嘘的巨额收益通过放置一个大赌一个股票或其他投资。事实是,我们从来没有听到这些投资者时大声说话他们的表现并不出色。另一个类比:适用于在棒球比赛中,摇摆的“本垒打”往往导致“三振。“剩下的这个注意,让我们假设我们同意,多元化是一件好事。

简单的说,多样化的结果当你传播你的投资资金在不同资产。偶然的机会,有些人会做得很好当别人做的不好,从而降低整体可变性(即。,你的投资组合的风险)。有许多的方法实现多样化。天真的多样化是通过简单随机为你的投资组合选择的一组资产。大数定律使这项工作。如果你有30随机选择股票投资组合,有些会上升,下降,从而降低整体投资组合的风险。但是我们可以做得更好。最大化多样化的好处,我们应该寻找资产往往不会一起行动。我们寻找一些资产,当别人“急转急转。“我们可以更有效地降低风险(即。,achieve the same level of risk reduction with fewer separate investments).

高效的多元化的关键包括统计相关性的概念。相关措施的程度两个资产一起行动。最大相关性是1.0点,涨幅100%;在这种情况下,两种资产总是一起上下移动(尽管可能由不同的数量),没有实现多样化。最小相关性−1.0或−100%;在这种情况下,两种资产总是朝着相反的方向和完善多元化。对这些极端之间的相关性,相关性越低,我们实现的更多样化。

一个说明

考虑到股市表1。每个股票都有其典型的起伏。注意,库存2和3有相同的回报,但在不同的年。还要注意,股票1和2一起行动(正相关),而股票1和3移动相反的另一个(负相关)。

表1。股票收益

表2显示了两个组合的值。1假设初始等于100000美元投资组合中股票1和2,而2假设最初的100000美元投资组合的股票1和3。在每个股票组合都是重新平衡重量的50%。我将在下面评论的重要性。

表2。投资组合价值:200000美元的初始投资

首先,请注意,投资组合1比投资组合波动性更大2。从208680美元的低波动的高点243112美元。相比之下,投资组合价值2稳步攀升。你晚上睡得更好,组合2。组合2的低波动性是股票之间的相关性较低的直接结果1和3的股票相对于1和2。第二,注意组合2结束值高于投资组合1尽管每个组合中股票period-by-period相同的回报。这个结果是由于年度平衡的投资组合。在第2投资组合中,股票之间的负相关,与平衡相结合,使更多的重量放到股票后,和更少的体重下降后上升。随着时间的推移,这将导致更高的投资组合价值。

典型的历史资产类别之间的相关性

的了解,能将各种资产类别之间的相关性,我们来看看历史上的相关性。尽管资产之间的相关性可以改变随着时间的推移,它是合理的考虑最近的历史代表未来的结果。表3提出了八个资产类别之间的相关性可能会考虑建立一个多样化的投资组合。晨星公司的资产类别相关性计算的2002年1月1日至2006年12月31日(60个月)。以下指标由表3中数量:

1. 三个月的CD -现金等价物
2. 雷曼兄弟(Lehman Brothers)全球总*——全球债券
3. 雷曼兄弟(Lehman Brothers)累计债券*——美国债券
4. 摩根士丹利资本国际(MSCI)上涨增长——欧洲、大洋洲和远东成长型股票
5. 摩根士丹利资本国际全球交货我们——全球股市不包括美国
6. 罗素1000增长——美国large-capitalization增长股票
7. 罗素2000增长——我们小型成长型股票
8. 罗素中型股增长——美国medium-capitalization增长股票

表3。历史资产类别之间的相关性

(由指数)

	1	2	3	4	5	6	7	8
1	1.0
2	−0.15	1.0
3	−0.04	0.72	1.0
4	0.10	0.13	−0.17	1.0
5	0.15	−0.35	−0.37	0.84	1.0
6	0.05	−0.23	−0.32	0.72	0.82	1.0
7	0.00	−0.13	−0.31	0.77	0.79	0.84	1.0
8	0.00	−0.17	−0.31	0.76	0.81	0.93	0.95	1.0

首先,请注意,所有沿对角线的相关性是1.0,因为每个资产类别与本身是完全相关。假设一个投资者购买两个指数基金,每个跟踪罗素1000指数增长,从两个不同的共同基金公司。投资者通过购买第二个基金取得了零多样化!希望,很少有投资者会犯这样的错误。然而,许多投资者投资组合包含重叠的资产类别和非常高的相关性。这样比我们的两名基金投资组合提供更多元化的例子。

接下来,考虑下面的相关性对角线在表3。我不会讨论所有可能的组合的资产,但让我们考虑资产组合的例子,提供良好的多样化和那些不会。低或导致好-更好的负相关性多样化。这里,将现金、债券和股票提供良好的多样化。现金与负相关债券(第1列,行2和3),接近零与股票之间的相关性(列1,4 - 8行)。同时,债券与股票之间的负相关(列2和3,4 - 8行)。重要的是,在非美国和美国股市的相关性,并在不同的市场资本对美国股市相当高(列4 - 7,5 - 8行)。例如,添加小型或中型我们成长型股票投资组合的大型成长股将提供多样化相对较少。

在这里饮食的类比可能适用。假设一个病人很喜欢牛排。他的医生意识到太多的牛排是不健康的,建议患者“多元化”他的饮食。如果病人增加了烤肋骨和汉堡包,水果和蔬菜,很容易看到,期望的结果将无法实现。

数学

一个资产或投资组合的波动率是衡量统计方差或标准差的概念。标准差是方差的平方根。投资组合的资产回报率的方差取决于三个方面:(1)回报的方差的资产构成的投资组合,(2)资产投资组合的回报之间的相关性,和(3)在每个资产投资(投资组合权重)。我将介绍两种资产的情况。类似的公式存在两个以上的资产,但没有进一步的见解来自他们和符号更麻烦。

投资组合回报率差异=,

在哪里

投资组合回报率=方差

= 1和2组合权重投资资产

=标准差回报资产的1和2

=资产回报率1和2之间的相关性

考虑两个股票标准差为20%和25%,同等重量(0.50)在每个股票,股票的回报之间的相关性为0.60。投资组合的方差

。

投资组合的标准差是方差的平方根,或0.202 = 20.2%。注意,因为这两个股票少于完全相关(0.60),资产组合的标准差的加权平均低于两股的标准差(0.5×0.2×0.5 + 0.25 = 0.225 = 22.5%)。如果你感兴趣的话,你可以验证假设两个股票之间的相关性越低,降低投资组合的标准差。例如,如果我们假设一个相关性0.3而不是0.6,投资组合的标准差将从20.2%降至18.2%。

底线

底线是一个多样化的投资组合降低风险,而不牺牲的回报。高效的多元化的关键是结合低相关性的资产类别。最后,添加资产类别与那些已经在高度相关的投资组合是多余的,实现效益和增加成本。

*编者按:雷曼兄弟(Lehman Brothers)指数一直在为巴克莱资本(Barclays Capital)收购后。这些指标可以找到更新的名字在这里。

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