Nhiều nhà đầu tư đã trải qua mức độ biến động hiệu suất đầu tư bất thường trong các giai đoạn khác nhau của chu kỳ thị trường. Mặc dù sự biến động có thể lớn hơn dự đoán đôi khi, một trường hợp cũng có thể được thực hiện rằng cách thức biến động thường được đo lường góp phần vào vấn đề cổ phiếu dường như bất ngờ, biến động không thể đếm được.
Mục đích của bài viết này là để thảo luận về các vấn đề liên quan đến thước đo biến động truyền thống và để giải thích một cách tiếp cận trực quan hơn mà các nhà đầu tư có thể sử dụng để giúp họ đánh giá mức độ rủi ro.
Một cách tiếp cận đơn giản để tính toán biến động
Biện pháp biến động truyền thống
Hầu hết các nhà đầu tư đều biết rằng độ lệch chuẩn là số liệu thống kê điển hình được sử dụng để đo lường mức độ biến động. Độ lệch chuẩn được định nghĩa đơn giản là căn bậc hai của phương sai trung bình của dữ liệu so với giá trị trung bình của nó. Trong khi thống kê này tương đối dễ tính toán, các giả định đằng sau sự giải thích của nó phức tạp hơn, điều này làm tăng mối lo ngại về tính chính xác của nó. Kết quả là, có một mức độ hoài nghi nhất định xung quanh tính hợp lệ của nó như là một thước đo chính xác của rủi ro.
Để độ lệch chuẩn là thước đo chính xác của rủi ro, một giả định phải được đưa ra là dữ liệu hiệu suất đầu tư tuân theo phân phối bình thường. Theo thuật ngữ đồ họa, một phân phối dữ liệu bình thường sẽ vẽ trên biểu đồ theo cách trông giống như một đường cong hình chuông. Nếu tiêu chuẩn này là đúng, thì khoảng 68% kết quả dự kiến sẽ nằm giữa độ lệch chuẩn 1 so với lợi nhuận dự kiến của khoản đầu tư, 95% nên nằm giữa độ lệch chuẩn là 2 và 99, 7% nên nằm giữa độ lệch chuẩn 3.
Ví dụ, trong khoảng thời gian từ ngày 1 tháng 6 năm 1979 đến hết ngày 1 tháng 6 năm 2009, hiệu suất trung bình hàng năm trong ba năm của Chỉ số S & P 500 là 9, 5% và độ lệch chuẩn của nó là 10%. Với các thông số cơ bản về hiệu suất này, người ta sẽ mong đợi rằng 68% thời gian hiệu suất dự kiến của chỉ số S & P 500 sẽ nằm trong phạm vi -0, 5% và 19, 5% (9, 5% ± 10%).
Thật không may, có ba lý do chính tại sao dữ liệu hiệu suất đầu tư có thể không được phân phối bình thường. Đầu tiên, hiệu suất đầu tư thường bị sai lệch, điều đó có nghĩa là phân phối lợi nhuận thường không đối xứng. Do đó, các nhà đầu tư có xu hướng trải nghiệm thời gian thực hiện cao và thấp bất thường. Thứ hai, hiệu suất đầu tư thường thể hiện một đặc tính được gọi là kurtosis, có nghĩa là hiệu suất đầu tư thể hiện một số lượng lớn các giai đoạn tích cực và / hoặc tiêu cực bất thường. Khi kết hợp với nhau, những vấn đề này làm cong vênh diện mạo của đường cong hình chuông và làm biến dạng độ chính xác của độ lệch chuẩn như là thước đo rủi ro.
Ngoài sự sai lệch và kurtosis, một vấn đề được gọi là không đồng nhất cũng là một nguyên nhân gây lo ngại. Heteroskedasticity đơn giản có nghĩa là phương sai của dữ liệu hiệu suất đầu tư mẫu không phải là hằng số theo thời gian. Do đó, độ lệch chuẩn có xu hướng dao động dựa trên độ dài của khoảng thời gian được sử dụng để thực hiện phép tính hoặc khoảng thời gian được chọn để thực hiện phép tính.
Giống như độ lệch và kurtosis, sự phân nhánh của độ không đồng nhất sẽ gây ra độ lệch chuẩn là một thước đo rủi ro không đáng tin cậy. Được thực hiện một cách tập thể, ba vấn đề này có thể khiến các nhà đầu tư hiểu sai về sự biến động tiềm năng của các khoản đầu tư của họ và khiến họ có khả năng chịu rủi ro cao hơn nhiều so với dự đoán.
Một biện pháp đơn giản hóa biến động
May mắn thay, có một cách dễ dàng và chính xác hơn nhiều để đo lường và kiểm tra rủi ro, thông qua một quá trình được gọi là phương pháp lịch sử. Để sử dụng phương pháp này, các nhà đầu tư chỉ cần lập biểu đồ hiệu suất lịch sử của các khoản đầu tư của họ, bằng cách tạo một biểu đồ được gọi là biểu đồ.
Biểu đồ là một biểu đồ vẽ tỷ lệ các quan sát nằm trong một loạt các phạm vi danh mục. Ví dụ, trong biểu đồ bên dưới, hiệu suất trung bình hàng năm trong ba năm của Chỉ số S & P 500 trong giai đoạn từ ngày 1 tháng 6 năm 1979 đến ngày 1 tháng 6 năm 2009 đã được xây dựng. Trục dọc biểu thị cường độ hiệu suất của Chỉ số S & P 500 và trục ngang biểu thị tần suất mà Chỉ số S & P 500 trải qua hiệu suất như vậy.
Hình 1: Biểu đồ hiệu suất chỉ số S & P 500
Như biểu đồ minh họa, việc sử dụng biểu đồ cho phép các nhà đầu tư xác định phần trăm thời gian mà hiệu suất của khoản đầu tư nằm trong, trên hoặc dưới một phạm vi nhất định. Ví dụ, 16% các quan sát hiệu suất Chỉ số S & P 500 đạt được lợi nhuận từ 9% đến 11, 7%. Về mặt hiệu suất dưới hoặc trên ngưỡng, cũng có thể xác định rằng Chỉ số S & P 500 có mức lỗ lớn hơn hoặc bằng 1, 1%, 16% thời gian và hiệu suất trên 24, 8%, 7, 7% thời gian.
So sánh các phương pháp
Việc sử dụng phương pháp lịch sử thông qua biểu đồ có ba ưu điểm chính so với việc sử dụng độ lệch chuẩn. Đầu tiên, phương pháp lịch sử không yêu cầu hiệu suất đầu tư thường được phân phối. Thứ hai, tác động của độ lệch và kurtosis được ghi lại rõ ràng trong biểu đồ biểu đồ, cung cấp cho các nhà đầu tư thông tin cần thiết để giảm thiểu bất ngờ biến động bất ngờ. Thứ ba, các nhà đầu tư có thể kiểm tra mức độ của các khoản lãi và lỗ đã trải qua.
Hạn chế duy nhất của phương pháp lịch sử là biểu đồ, giống như việc sử dụng độ lệch chuẩn, chịu tác động tiềm tàng của tính không đồng nhất. Tuy nhiên, điều này không phải là một bất ngờ, vì các nhà đầu tư nên hiểu rằng hiệu suất trong quá khứ không phải là dấu hiệu của lợi nhuận trong tương lai. Trong mọi trường hợp, ngay cả với một cảnh báo này, phương pháp lịch sử vẫn đóng vai trò là thước đo cơ bản tuyệt vời của rủi ro đầu tư và nên được các nhà đầu tư sử dụng để đánh giá mức độ và tần suất của các khoản lãi và lỗ tiềm năng liên quan đến cơ hội đầu tư của họ.
Áp dụng phương pháp luận
Làm thế nào để các nhà đầu tư tạo ra một biểu đồ để giúp họ kiểm tra các thuộc tính rủi ro của các khoản đầu tư của họ?
Một khuyến nghị là yêu cầu thông tin hiệu suất đầu tư từ các công ty quản lý đầu tư. Tuy nhiên, thông tin cần thiết cũng có thể thu được bằng cách thu thập giá đóng cửa hàng tháng của tài sản đầu tư, thường được tìm thấy thông qua các nguồn khác nhau và sau đó tính toán hiệu quả đầu tư theo cách thủ công.
Sau khi thu thập thông tin hiệu suất hoặc tính toán thủ công, có thể xây dựng biểu đồ bằng cách nhập dữ liệu vào gói phần mềm, chẳng hạn như Microsoft Excel và sử dụng tính năng bổ trợ phân tích dữ liệu của phần mềm. Bằng cách sử dụng phương pháp này, các nhà đầu tư sẽ có thể dễ dàng tạo ra một biểu đồ, từ đó sẽ giúp họ đánh giá mức độ biến động thực sự của các cơ hội đầu tư của họ.
Điểm mấu chốt
Trên thực tế, việc sử dụng biểu đồ sẽ cho phép các nhà đầu tư kiểm tra rủi ro của các khoản đầu tư của họ theo cách giúp họ đánh giá số tiền họ kiếm được hoặc mất hàng năm. Với loại ứng dụng trong thế giới thực này, các nhà đầu tư sẽ ít ngạc nhiên hơn khi thị trường biến động mạnh mẽ, và do đó họ sẽ cảm thấy hài lòng hơn với sự tiếp xúc đầu tư của họ trong tất cả các môi trường kinh tế.
