Mục lục
- MPT và biên giới hiệu quả
- Tỷ lệ Alpha và Beta
- Mô hình định giá tài sản vốn
- Bình phương R
- Độ lệch chuẩn
- Tỷ lệ Sharpe
- Biên giới hiệu quả
- Giá trị rủi ro
- Điểm mấu chốt
Trong khi đa dạng hóa và phân bổ tài sản có thể cải thiện lợi nhuận, rủi ro hệ thống và phi hệ thống vốn có trong đầu tư. Tuy nhiên, cùng với biên giới hiệu quả, các biện pháp và phương pháp thống kê, bao gồm giá trị rủi ro (VaR) và mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là những cách hữu ích để đo lường rủi ro. Hiểu những công cụ này có thể giúp một nhà đầu tư phân biệt các khoản đầu tư rủi ro cao với các khoản đầu tư ổn định.
Danh mục đầu tư hiện đại và biên giới hiệu quả
Đầu tư vào thị trường tài chính có thể mang lại rủi ro đáng kể. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (MPT) đánh giá lợi nhuận danh mục đầu tư dự kiến tối đa cho một số rủi ro danh mục đầu tư nhất định. Trong khuôn khổ MPT, một danh mục đầu tư tối ưu được xây dựng trên cơ sở phân bổ tài sản, đa dạng hóa và tái cân bằng. Phân bổ tài sản, cùng với đa dạng hóa, là chiến lược phân chia danh mục đầu tư giữa các loại tài sản khác nhau. Đa dạng hóa tối ưu liên quan đến việc nắm giữ nhiều công cụ không tương quan tích cực.
Chìa khóa chính
- Các nhà đầu tư có thể sử dụng các mô hình để giúp phân biệt giữa đầu tư rủi ro và đầu tư ổn định. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại được sử dụng để hiểu rủi ro của danh mục đầu tư so với lợi nhuận của nó. Đa dạng hóa có thể giảm rủi ro và đa dạng hóa tối ưu được thực hiện bằng cách xây dựng danh mục đầu tư của tài sản không tương thích. là một tập hợp các danh mục đầu tư được tối ưu hóa về phân bổ và đa dạng hóa tài sản.Beta, độ lệch chuẩn và đo lường rủi ro VaR, nhưng theo những cách khác nhau.
Tỷ lệ Alpha và Beta
Khi nói đến việc định lượng giá trị và rủi ro, hai số liệu thống kê, alpha và beta, rất hữu ích cho các nhà đầu tư. Cả hai đều là tỷ lệ rủi ro được sử dụng trong MPT và giúp xác định hồ sơ rủi ro / phần thưởng của chứng khoán đầu tư.
Alpha đo lường hiệu suất của danh mục đầu tư và so sánh nó với chỉ số chuẩn, chẳng hạn như S & P 500. Sự khác biệt giữa lợi nhuận của danh mục đầu tư và điểm chuẩn được gọi là alpha. Một alpha tích cực có nghĩa là danh mục đầu tư đã vượt quá mức chuẩn 1%. Tương tự như vậy, một alpha âm cho thấy sự kém hiệu quả của một khoản đầu tư.
Beta đo lường mức độ biến động của danh mục đầu tư so với chỉ số chuẩn. Beta đo lường thống kê được sử dụng trong CAPM, sử dụng rủi ro và quay trở lại để định giá một tài sản. Không giống như alpha, beta nắm bắt các chuyển động và dao động trong giá tài sản. Một beta lớn hơn một cho thấy độ biến động cao hơn, trong khi beta dưới một có nghĩa là bảo mật sẽ ổn định hơn.
Ví dụ: Starbucks (SBUX), với hệ số beta là 0, 5, thể hiện khoản đầu tư ít rủi ro hơn Nvidia (NVDA), có beta là 2, 47, kể từ ngày 14 tháng 10 năm 2019. Một cố vấn tài chính hoặc nhà quản lý quỹ hiểu biết có thể sẽ tránh đầu tư alpha và beta cao cho khách hàng không thích rủi ro.
Mô hình định giá tài sản vốn
CAPM là một lý thuyết cân bằng được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Lý thuyết này giúp các nhà đầu tư đo lường rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của khoản đầu tư để định giá tài sản một cách phù hợp. Đặc biệt, nhà đầu tư phải được bồi thường theo giá trị thời gian của tiền và rủi ro. Tỷ lệ không có rủi ro được sử dụng để thể hiện giá trị thời gian của tiền để đặt tiền vào bất kỳ khoản đầu tư nào.
Nói một cách đơn giản, lợi nhuận trung bình của một tài sản nên liên quan tuyến tính với hệ số beta của nó, điều này cho thấy các khoản đầu tư rủi ro kiếm được phí bảo hiểm cao hơn tỷ lệ chuẩn. Theo khuôn khổ rủi ro để thưởng, lợi nhuận kỳ vọng (theo mô hình CAPM) sẽ cao hơn khi nhà đầu tư chịu rủi ro lớn hơn.
Bình phương R
Trong thống kê, R bình phương đại diện cho một thành phần đáng chú ý của phân tích hồi quy. Hệ số R biểu thị mối tương quan giữa hai biến số cho mục đích đầu tư, bình phương R đo lường sự chuyển động được giải thích của quỹ hoặc bảo mật liên quan đến điểm chuẩn. Một bình phương R cao cho thấy hiệu suất của danh mục đầu tư phù hợp với chỉ số. Các cố vấn tài chính có thể sử dụng R-squared song song với bản beta để cung cấp cho các nhà đầu tư một bức tranh toàn diện về hiệu suất tài sản.
Độ lệch chuẩn
Theo định nghĩa, độ lệch chuẩn là một thống kê được sử dụng để định lượng bất kỳ biến thể nào từ lợi nhuận trung bình của một tập dữ liệu. Trong tài chính, độ lệch chuẩn sử dụng lợi tức của khoản đầu tư để đo lường mức độ biến động của khoản đầu tư. Biện pháp này hơi khác so với beta vì nó so sánh sự biến động với lợi nhuận lịch sử của bảo mật hơn là chỉ số chuẩn. Độ lệch chuẩn cao là biểu hiện của biến động, trong khi độ lệch chuẩn thấp hơn có liên quan đến tài sản ổn định.
Tỷ lệ Sharpe
Một trong những công cụ phổ biến nhất trong phân tích tài chính, tỷ lệ Sharpe là thước đo lợi nhuận vượt quá dự kiến của khoản đầu tư liên quan đến biến động của nó. Tỷ lệ Sharpe đo lường lợi nhuận trung bình vượt quá tỷ lệ không có rủi ro trên mỗi đơn vị không chắc chắn để xác định mức lợi nhuận bổ sung mà nhà đầu tư có thể nhận được với sự biến động tăng thêm của việc nắm giữ tài sản rủi ro. Tỷ lệ Sharpe từ một trở lên được coi là có sự đánh đổi rủi ro để thưởng tốt hơn.
Biên giới hiệu quả
Biên giới hiệu quả, là một tập hợp các danh mục đầu tư lý tưởng, làm hết sức mình để giảm thiểu rủi ro của nhà đầu tư đối với rủi ro như vậy. Được giới thiệu bởi Harry Markowitz vào năm 1952, khái niệm này xác định mức độ đa dạng hóa và phân bổ tài sản tối ưu do các rủi ro nội tại của danh mục đầu tư.
Biên giới hiệu quả có nguồn gốc từ phân tích phương sai trung bình, cố gắng tạo ra các lựa chọn đầu tư hiệu quả hơn. Các nhà đầu tư điển hình thích lợi nhuận kỳ vọng cao với phương sai thấp. Biên giới hiệu quả được xây dựng tương ứng bằng cách sử dụng một bộ danh mục đầu tư tối ưu mang lại lợi nhuận kỳ vọng cao nhất cho mức độ rủi ro cụ thể.
Rủi ro và biến động không giống nhau. Biến động liên quan đến tốc độ di chuyển giá của khoản đầu tư và rủi ro là số tiền có thể bị mất trên một khoản đầu tư.
Giá trị rủi ro
Cách tiếp cận giá trị rủi ro (VaR) để quản lý danh mục đầu tư là một cách đơn giản để đo lường rủi ro. VaR đo lường tổn thất tối đa không thể vượt quá ở mức độ tin cậy nhất định. Được tính toán dựa trên khoảng thời gian, mức độ tin cậy và số tiền thua lỗ được xác định trước, thống kê VaR cung cấp cho các nhà đầu tư một phân tích tình huống xấu nhất.
Nếu một khoản đầu tư có 5% VaR, nhà đầu tư phải đối mặt với 5% cơ hội mất toàn bộ khoản đầu tư trong bất kỳ tháng nào. Phương pháp VaR không phải là biện pháp rủi ro toàn diện nhất, nhưng nó vẫn là một trong những biện pháp phổ biến nhất trong quản lý danh mục đầu tư do cách tiếp cận đơn giản của nó.
Điểm mấu chốt
Đầu tư vào thị trường tài chính vốn đã rất rủi ro. Nhiều cá nhân sử dụng các cố vấn tài chính và quản lý tài sản để tăng lợi nhuận và giảm rủi ro đầu tư. Các chuyên gia tài chính này sử dụng các biện pháp thống kê và mô hình rủi ro / phần thưởng để phân biệt các tài sản dễ bay hơi với các tài sản ổn định. Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại sử dụng năm chỉ số thống kê, alpha, beta, độ lệch chuẩn, bình phương R và tỷ lệ Sharpe để thực hiện điều này. Tương tự như vậy, mô hình định giá tài sản vốn và giá trị rủi ro được sử dụng rộng rãi để đo lường rủi ro để thưởng cho sự đánh đổi bằng tài sản và danh mục đầu tư.
