변동성은 위험하지 않습니다.

Matt McCoy 작성

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현대 포트폴리오 이론 (MPT) 통계의 표준 패키지의 일환으로, 표준 편차는 투자 지역 사회 내의 전체 위험에 대한 측정 값입니다. 투자자가 널리 사용하고 수용하는 동안, 필자의 경험은 여전히 ​​오해되고 종종 오용 된 척도라는 것입니다. 먼저 표준 편차 대책에 대해 알아 보겠습니다.

표준 편차는 명시된 기간 동안 평균 수익에 대한 분산 또는 분산의 양을 측정합니다. 기본 가정 중 하나는 평균에 대한 수익이 정상적으로 분포된다는 것입니다 (통계 클래스의 유명한 종 곡선을 기억하십시오). 표준 편차가 작을수록 수익률은 평균 주위에 밀접하게 분산됩니다. 즉 실현 된 수익률의 대부분은 평균 수익률에 비교적 가깝습니다.

잠시 동안 "평균 주위의 분산 또는 분산"이라는 문구를 고려하십시오. 측정 된 분산 또는 분산은 다음과 같습니다. 평균 이상 및 이하. 한번 생각해보십시오. 우리가 널리 받아 들인 총 위험 측정치는 긍정적 인 결과를 포함 할뿐만 아니라 긍정적 인 결과와 부정적인 결과를 구분하지 않고 평균과 다른 수익률을 나타냅니다. 나는 당신에 대해 모르지만 긍정적 인 결과를 포함하는 위험의 정의를 아직 보지 못했습니다.

총 위험을 측정하기 위해 표준 편차를 사용하는 또 다른 과제는 평균 수익을 기준점으로 사용하는 것입니다. Sam L. Savage의 "The Average of Flver of Averages"덕분에 아무 것도 측정하는 데 평균을 사용하는 데 여러 가지 문제가 있지만이 토론에서는 표준 편차에 대한 함의로 제한 할 것입니다. 투자의 평균 수익률이 양수라고 가정하면 표준 편차의 평균보다 낮은 부분은 여전히 ​​양수입니다. 의미는 있지만 여전히 긍정적 인 부분은 실적이 좋지 않은 것으로 분류 될 수 있지만 절대적인 위험은 고려하지 않을 것입니다. 계획 가정 내에서 평균 수익률을 사용하는 경우 평균 달성에 실패하면 재무 목표를 달성 할 수있는 위험이 있습니다. 그러나 나는 여전히 긍정적 인 수익은 그 자체로 위험이 아니라고 주장한다.

역사적인 (또는 실현 된) 데이터의 사용은 또한 도전을 제기합니다. 변동성을 측정하기 위해 지난 5 년간의 데이터를 사용하고 현 경제 상황이 현저히 다른 경우에는 어떻게됩니까? 미래의 변동성을 산정하기위한 공정한 비교일까요? 가능성은 없지만 투자자들은 미래의 변동성을 추정하기 위해 역사적 변동성을 꾸준히 사용합니다. 표준 편차는 쓸모없는 측정 값이며 어떤 용도로도 사용해서는 안된다는 뜻입니까? 절대적으로하지. 한계를 이해하고 정확하게 사용해야합니다. 인간으로서 우리 대부분은 가능한 한 위험을 피합니다. 그러나 투자자로서 변동성은 우리의 친구가 될 수 있습니다. 옵션을 거래하는 사람에게 물어보십시오.

모든 재무 및 통계 척도에는 기본 가정이 있습니다. 이러한 가정을 이해하는 것이 각 방법의 한계를 이해하는 열쇠입니다. 이러한 측정의 대부분은 독립 실행 형으로 사용하기위한 것이 아닙니다. 그들은 전체 그림을보기 위해 다른 수단을 사용해야합니다.

그렇다면 누가 혼란에 책임이 있습니까? 재무 및 통계적 조치에 대한 오해와 오용은 금융 전문가가되기 위해 스스로를 붙잡은 우리 각자에게 비난받을 수 있습니다. 업계 관계자 (희망적으로)는 변동성과 위험의 차이를 이해하지만이 용어는 계속해서 서로 교환하여 사용됩니다. 업계는 그 위험을 단일 번호로 전달하는 것보다 더 나은 업무를 수행해야합니다. 우리는 일반적인 시장 리스크, 신용 리스크, 지정 학적 리스크, 유동성 리스크, 인플레이션 리스크 및 업계 리스크를 하나의 의미있는 수로 신뢰할 수있게 통합 할 수 없습니다. 다음 번에 총 위험을 나타내는 표준 편차가 들리면 변동성이 반드시 위험을 의미하는 것은 아님을 기억하십시오.