Đa dạng hóa ngây thơ được mô tả tốt nhất như là một phân chia ý thức chung thô sơ và ít nhiều, theo bản năng của một danh mục đầu tư, mà không bận tâm đến các mô hình toán học tinh vi. Tệ nhất, nói một số chuyên gia, cách tiếp cận này có thể làm cho danh mục đầu tư rất rủi ro. Sau đó, một lần nữa, một số nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng loại phân chia thông tin, nhưng không chính thức này, cũng hiệu quả như những công thức ưa thích, tối ưu hóa.
Ngây thơ Vs. Tinh vi
Không ngạc nhiên, các nhà đầu tư cá nhân hiếm khi sử dụng các phương pháp phân bổ tài sản phức tạp. Những cái tên này có những cái tên đáng sợ, như tối ưu hóa phương sai trung bình, mô phỏng Monte Carlo hoặc mô hình Treynor-Black, tất cả đều được thiết kế để tạo ra một danh mục đầu tư tối ưu, mang lại lợi nhuận tối đa ở mức rủi ro tối thiểu, thực sự là giấc mơ của nhà đầu tư.
Trên thực tế, một vài cuộc điều tra về lý thuyết tối ưu hóa, chẳng hạn như "Đa dạng hóa đa dạng tối ưu: Chiến lược danh mục đầu tư 1 / N hiệu quả", được tiến hành bởi Tiến sĩ Victor DeMiguel và cộng sự, đã tiến hành chống lại hiệu quả của mẫu mã tinh xảo. Sự khác biệt giữa họ và cách tiếp cận ngây thơ không có ý nghĩa thống kê; họ chỉ ra rằng các mô hình thực sự cơ bản thực hiện khá tốt.
Là cách của nhà đầu tư tư nhân trung bình chỉ đơn giản là có một chút về điều này và một chút về điều đó thực sự ít khả thi hơn? Đây là một vấn đề cực kỳ quan trọng và là cốt lõi của đầu tư. Một giáo sĩ, quán bar Aha, dường như là ông nội của tất cả, đã đề xuất vào khoảng thế kỷ thứ tư, rằng người ta nên "đặt một phần ba vào đất liền, một phần ba về hàng hóa và một phần ba bằng tiền mặt". Đó là lời khuyên khá tốt mà vẫn đủ âm thanh, 1600 năm sau!
Đối với một số người hoài nghi và các nhà khoa học, điều đó dường như quá đơn giản, rằng người ta có thể đạt được bất cứ điều gì gần với mức tối ưu chỉ bằng cách đặt một phần ba số tiền của bạn vào bất động sản, một phần ba chứng khoán (tương đương với hàng hóa hiện đại) và phần còn lại bằng tiền mặt. Ngoài ra, các biểu đồ hình tròn cổ điển được chia thành các danh mục rủi ro cao, trung bình và rủi ro thấp rất đơn giản và có thể không có gì sai với chúng.
Ngay cả Harry Markowitz, người đã giành giải thưởng tưởng niệm Nobel về khoa học kinh tế cho các mô hình tối ưu hóa của mình, rõ ràng chỉ chia tiền của mình bằng nhau giữa trái phiếu và cổ phiếu, vì "lý do tâm lý". Nó đơn giản và minh bạch; trong thực tế, ông rất vui khi để lại đằng sau những lý thuyết giành giải thưởng của riêng mình khi nói đến quỹ của chính mình.
Sắc thái của Naivety và bản thân thuật ngữ
Có nhiều vấn đề hơn, tuy nhiên. Giáo sư tài chính ngân hàng người Đức Martin Weber, giải thích rằng có nhiều loại mô hình ngây thơ khác nhau, một số trong đó tốt hơn rất nhiều so với các mô hình khác. Giáo sư Shlomo Benartzi của UCLA cũng xác nhận rằng các nhà đầu tư ngây thơ bị ảnh hưởng nặng nề bởi những gì họ được cung cấp. Vì lý do này, nếu họ đi đến một nhà môi giới chứng khoán, họ có thể kết thúc với quá nhiều cổ phần, hoặc quá nặng trong các công cụ nợ nếu họ đi đến một chuyên gia trái phiếu. Hơn nữa, có nhiều loại cổ phần khác nhau, chẳng hạn như vốn hóa nhỏ và vốn hóa lớn, nước ngoài và địa phương, v.v., do đó, bất kỳ sự thiên vị nào cũng có thể dẫn đến một danh mục đầu tư ngây thơ, hoặc ít nhất là tối ưu.
Trong cùng một suy nghĩ, khái niệm ngây thơ có thể tự nó đơn giản và hơi bất công. Ngây thơ theo nghĩa cả tin và không sáng suốt, thực sự, rất có thể dẫn đến thảm họa. Tuy nhiên, nếu ngây thơ được hiểu theo nghĩa gốc là tự nhiên và không bị ảnh hưởng - chuyển thành một cách tiếp cận hợp lý và hợp lý, nếu không tinh vi, (không biết gì về kỹ thuật mô hình kỹ thuật), không có lý do thực sự nào để nó thất bại. Nói cách khác, người ta cho rằng ý nghĩa tiêu cực của từ "ngây thơ" là vấn đề thực sự ở đây - việc sử dụng một nhãn hiệu xúc phạm.
Sự phức tạp không phải lúc nào cũng giúp
Đến từ phía bên kia, sự phức tạp về phương pháp và mô hình tinh vi không nhất thiết dẫn đến sự tối ưu đầu tư, trong thực tế. Các tài liệu khá rõ ràng về điều này và với sự phức tạp của thị trường tài chính, nó hầu như không đáng ngạc nhiên. Sự pha trộn giữa các yếu tố kinh tế, chính trị và con người của họ rất đáng ngại, do đó các mô hình luôn dễ bị tổn thương trước một số dạng sốc không thể đoán trước hoặc kết hợp các yếu tố không thể tích hợp hiệu quả vào mô hình.
Tiến sĩ Victor DeMiguel và các nhà nghiên cứu của ông thừa nhận rằng các phương pháp phức tạp bị hạn chế nghiêm trọng bởi các vấn đề ước tính. Đối với những người có đầu óc thống kê, "những khoảnh khắc thực sự của việc trả lại tài sản" là không xác định, dẫn đến những sai sót ước tính lớn.
Do đó, một danh mục đầu tư được xây dựng hợp lý, thường xuyên được theo dõi và cân bằng lại về mặt đang xảy ra vào thời điểm đó, không chỉ có sức hấp dẫn trực quan, nó có thể thực hiện cũng như một số cách tiếp cận tinh vi hơn bị hạn chế bởi sự phức tạp và mờ đục của chính chúng. Đó là, mô hình có thể không tích hợp tất cả các yếu tố cần thiết hoặc có thể không đáp ứng đủ với các thay đổi môi trường khi chúng xảy ra.
Tương tự như vậy, ngoài việc đa dạng hóa loại tài sản, tất cả chúng ta đều biết rằng danh mục đầu tư vốn cũng nên được đa dạng hóa. Trong bối cảnh này cũng vậy, những người đề xuất phân bổ ngây thơ đã chứng minh rằng có hơn 15 cổ phiếu không có thêm lợi ích đa dạng hóa. Vì vậy, một hỗn hợp vốn thực sự phức tạp có lẽ là phản tác dụng.
Điểm mấu chốt
Một điều mà tất cả mọi người đồng ý là đa dạng hóa là hoàn toàn cần thiết. Nhưng lợi ích của mô hình toán học tiên tiến là không rõ ràng; Đối với hầu hết các nhà đầu tư, cách họ vận hành thậm chí còn chưa rõ ràng. Mặc dù các mô hình máy tính có thể trông ấn tượng, nhưng có nguy cơ bị khoa học làm mờ mắt. Một số mô hình như vậy có thể hoạt động tốt, nhưng những mô hình khác không tốt hơn chỉ đơn giản là hợp lý. Câu ngạn ngữ cũ "gắn bó với những gì bạn biết và hiểu" có thể áp dụng nhiều cho phân bổ tài sản minh bạch, đơn giản như đối với các hình thức sản phẩm đầu tư có cấu trúc khác nhau.
