Naif Çeşitlendirme vs. Optimizasyon

Toy çeşitlendirme en iyi şekilde, karmaşık matematiksel modellerle uğraşmadan bir portföyün kaba ve aşağı yukarı içgüdüsel bir sağduyu bölümü olarak tanımlanır. En kötüsü, biraz söyle uzmanlar, bu yaklaşım portföyleri çok riskli hale getirebilir. Öte yandan, yakın zamanda yapılan bazı araştırmalar, bu tür bilgilendirilmiş, ancak gayri resmi olarak mantıksal bölünmenin, o süslü, optimize edici formüller kadar etkili olduğunu gösteriyor.

Naif Vs. Komplike

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bireysel yatırımcılar nadiren karmaşık varlık tahsis yöntemleri kullanırlar. Bunların korkutucu isimleri var, örneğin ortalama varyans optimizasyonu, Monte Carlo simülasyonu ya da Treynor-Siyah modelhepsi, minimum riskle maksimum getiri sağlayan, gerçekten de yatırımcının hayali olan optimal bir portföy üretmek üzere tasarlanmıştır.

Aslında, birkaç soruşturma optimizasyon tarafından yürütülen "Optimal Karşı Naif Çeşitlendirme: 1/N Portföy Stratejisi Ne Kadar Verimlidir" gibi bir teori. London Business School'dan Dr. Victor DeMiguel ve diğerleri, sofistike yöntemlerin etkinliğine karşı çıktılar. modeller. Onlarla naif yaklaşım arasındaki fark,

istatistiksel olarak anlamlı; gerçekten temel modellerin oldukça iyi performans gösterdiğine dikkat çekiyorlar.

Ortalama bir özel yatırımcının basitçe biraz bundan ve biraz bundan sahip olma yolu gerçekten daha mı az uygulanabilir? Bu son derece önemli bir konu ve yatırımın özünde. Bir haham, Issac bar Aha, dördüncü yüzyılda birinin "üçte birini toprağa, üçte birini mallara ve üçte birini nakit olarak koyması" gerektiğini öne sürerek hepsinin dedesi gibi görünüyor.1600 yıl sonra bile hala yeterince sağlam olan oldukça iyi bir tavsiye!

Bazı alaycılara ve bilim adamlarına, sadece paranızın üçte birini koyarak optimuma yakın bir şey elde edebileceğiniz gerçek olamayacak kadar basit görünüyor. Emlak, üçte biri menkul kıymetler (malların modern eşdeğeri) ve geri kalanı nakit olarak. Alternatif olarak, yüksek, orta ve düşük riskli portföylere ayrılan klasik pasta grafikler çok basittir ve onlarda yanlış bir şey olmayabilir.

Hatta Harry Markowitz, kim kazandı İktisadi Bilimlerde Nobel Anma Ödülü Optimizasyon modelleri için, psikolojik nedenlerle parasını tahviller ve hisse senetleri arasında eşit olarak bölüştürdü. Basit ve şeffaftı; pratikte, kendi fonları söz konusu olduğunda, kendi ödüllü teorilerini geride bırakmaktan mutluydu. 

Saflığın Tonları ve Terimin Kendisi

Ancak sorunun daha fazlası var. Alman bankacılık ve finans profesörü Martin Weber, bazıları diğerlerinden çok daha iyi olan farklı türde saf modeller olduğunu açıklıyor.UCLA'dan Profesör Shlomo Benartzi, saf yatırımcıların kendilerine sunulanlardan büyük ölçüde etkilendiğini de doğruluyor.Bu nedenle, eğer bir yere giderlerse borsacı, bir tahvil uzmanına giderlerse, çok fazla hisse senedine sahip olabilirler veya borçlanma araçlarında aşırı ağırlıklı olabilirler. Ayrıca, hisse senedi gibi birçok farklı türde hisse senedi vardır. küçük ve geniş kapak, yabancı ve yerel, vb., böylece herhangi bir önyargı felakete yol açabilir veya en azından optimal olmayan saf bir portföye yol açabilir.

Aynı şekilde, saflık kavramının kendisi de basit ve biraz adaletsiz olabilir. Saf ve bilgisiz anlamında saf, gerçekten de felakete yol açması çok muhtemeldir. Yine de, naif, orijinal anlamı olan doğal ve etkilenmemiş olarak alınırsa - mantıklı ve mantıklı bir şekilde tercüme edilirse, karmaşık değilse, yaklaşım (teknik modelleme tekniklerinden habersiz), bunun için gerçek bir neden yoktur. başarısız. Başka bir deyişle, burada asıl meselenin "naiflik" kelimesinin olumsuz çağrışımları olduğu tartışılabilir - aşağılayıcı bir etiket kullanımı.

Karmaşıklık Her Zaman Yardımcı Olmaz

Diğer taraftan, metodolojik karmaşıklık ve sofistike modeller, uygulamada yatırım optimalliğine yol açmayabilir. Literatür bu konuda oldukça açıktır ve çalışmanın karmaşıklığı göz önüne alındığında, finansal piyasalar, pek şaşırtıcı değil. Ekonomik, politik ve insani faktörlerin karışımı göz korkutucudur, öyle ki modeller her zaman risklere açıktır. bir tür öngörülemeyen şok veya etkin bir şekilde entegre edilemeyen faktörlerin kombinasyonu. modeli.

Dr. Victor DeMiguel ve ortak araştırmacıları, karmaşık yaklaşımların tahmin problemleriyle ciddi şekilde kısıtlandığını kabul ediyor. İstatistiksel olarak düşünenler için, "varlık getirilerinin gerçek anları" bilinmiyor ve bu da potansiyel olarak büyük tahmin hatalarına yol açıyor.

Sonuç olarak, düzenli olarak izlenen ve makul bir şekilde oluşturulmuş bir portföy yeniden dengelenmiş O sırada olup bitenler açısından, yalnızca sezgisel çekiciliğe sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda yanı sıra kendi karmaşıklıkları ve kendi karmaşıklıkları ile sınırlanan çok daha karmaşık yaklaşımlar opaklık. Yani model, gerekli tüm faktörleri entegre etmeyebilir veya çevresel değişiklikler meydana geldikçe bunlara yeterince yanıt vermeyebilir.

Aynı şekilde, bunun dışında varlık sınıfı Çeşitlendirme, hepimiz biliyoruz ki bir öz sermaye portföyü de kendi içinde çeşitlendirilmelidir. Bu bağlamda da, saf tahsisin savunucuları, yaklaşık 15'ten fazla hisse senedine sahip olmanın başka bir çeşitlendirme faydası sağlamadığını göstermiştir. Bu nedenle, gerçekten karmaşık bir öz sermaye karışımı muhtemelen ters etki yapar. (Ayrıca bakınız: Optimum Varlık Tahsisi Elde Etme.)

Alt çizgi

Herkesin hemfikir olduğu tek şey, çeşitlendirmenin kesinlikle gerekli olduğudur. Ancak ileri matematiksel modellemenin faydaları belirsizdir; çoğu yatırımcı için nasıl çalıştıkları daha da belirsizdir. Bilgisayarlı modeller etkileyici görünebilse de, bilim tarafından kör edilme tehlikesi vardır. Bu tür bazı modeller iyi çalışabilir, ancak diğerleri sadece mantıklı olmaktan daha iyi değildir. "Bildiklerinize ve anladığınız şeylere bağlı kalın" şeklindeki eski özdeyiş, çeşitli varlık türlerine olduğu kadar doğrudan ve şeffaf varlık tahsislerine de uygulanabilir. yapılandırılmış yatırım ürünleri.