التقلب ليس خطرًا

من جانب مات مكوي

تعلم المزيد عن مات على موقعنا اسأل مستشار

كجزء من الحزمة المعيارية لإحصاءات نظرية المحفظة الحديثة (MPT) ، فإن الانحراف المعياري هو مقياس الذهاب إلى إجمالي المخاطر داخل مجتمع الاستثمار. وعلى الرغم من استخدامها على نطاق واسع وقبولها من قبل المستثمرين ، إلا أن تجربتي هي أنه لا يزال يساء فهمه ويسيء استخدامه في كثير من الأحيان. دعونا نسير أولاً عبر إجراءات الانحراف المعياري بالضبط.

يقيس الانحراف المعياري مقدار التباين أو التشتت حول متوسط ​​العائد ، خلال فترة زمنية محددة. تتمثل إحدى الافتراضات الأساسية في أن العائدات يتم توزيعها عادة حول المتوسط ​​(تذكر فقط منحنى الجرس الشهير من فئة الإحصائيات الخاصة بك). ويعني الانحراف المعياري الأصغر أن العائدات متوزعة بإحكام حول المتوسط ​​- وبعبارة أخرى ، فإن معظم العوائد المحققة كانت قريبة نسبيا من متوسط ​​العائد.

النظر في عبارة "التباين أو التشتت حول المتوسط" للحظة. التباين أو التشتت الذي يتم قياسه هو سواء فوق وتحت المتوسط. فكر في ذلك لمدة دقيقة. إن مقياسنا المقبول على نطاق واسع لمجموع المخاطر لا يشمل فقط النتائج الإيجابية ، بل إنه لا يحدد النتائج الإيجابية والسلبية - فقط أن العائد كان مختلفًا عن المتوسط. لا أعرف عنك ، لكني لم أر بعد تعريفًا للمخاطر يتضمن نتائج إيجابية.

ويتمثل التحدي الآخر في استخدام الانحراف المعياري لقياس إجمالي المخاطر في استخدام متوسط ​​العائد كنقطة مرجعية. لدي مشاكل متعددة في استخدام المتوسطات لقياس أي شيء (بفضل سام L. سافاج "The Flaw of Averages" لتأكيد ذلك بالنسبة لي) ولكن سأقتصر هذه المناقشة على الآثار المترتبة على الانحراف المعياري. بافتراض أن متوسط ​​عائد الاستثمار إيجابي ، فإن جزءًا من الانحراف المعياري أقل من المتوسط ​​لا يزال رقمًا موجبًا. في حين أن الجزء الذي يقل عن المتوسط ​​ولكن لا يزال إيجابيا يمكن وصفه بأنه ضعف الأداء ، إلا أنني لا أعتبر ذلك الخطر بالقيمة المطلقة. إذا كنت تستخدم متوسط ​​العوائد ضمن افتراضات التخطيط ، فإن الفشل في تحقيق المتوسط ​​قد يشكل خطرًا على تحقيق أهدافك المالية. لكن ما زلت أقول إن العائد الإيجابي ليس مخاطرة بحد ذاتها.

كما أن استخدام البيانات التاريخية (أو المحققة) يشكل تحديًا. ماذا لو كنت تستخدم السنوات الخمس الماضية من البيانات لقياس التقلبات والظروف الاقتصادية الحالية تختلف اختلافا كبيرا؟ هل هذه مقارنة عادلة لتقدير التقلبات المستقبلية؟ على الأرجح لا ، ولكن المستثمرين يستخدمون باستمرار التقلبات التاريخية في محاولة لتقدير التقلبات في المستقبل. فهل يعني ذلك أن الانحراف المعياري هو إجراء عديم الفائدة ولا يجب استخدامه أبدًا لأي غرض؟ بالطبع لا. نحن بحاجة فقط إلى فهم القيود واستخدامها بشكل صحيح. كبشر ، يتجنب معظمنا المخاطر - احتمال فقدان شيء ذي قيمة - قدر المستطاع ولكن كمستثمرين ، يمكن أن يكون التقلب صديقنا (فقط أسأل أي شخص يتداول الخيارات).

كل تدبير مالي وإحصائي يحتوي على افتراضات كامنة تأتي معه. إن فهم هذه الافتراضات هو المفتاح لفهم قيود كل مقياس. كثير من هذه التدابير ليس المقصود استخدامها على أساس مستقل ؛ أنها تتطلب استخدام تدابير أخرى من أجل رؤية الصورة كاملة.

إذن ، من يقع اللوم على الارتباك؟ يمكن إلقاء اللوم على سوء فهم وإساءة استخدام التدابير المالية والإحصائية على كل واحد منا الذي يعتبر أنفسنا مهنيين ماليين. في حين أن المطلعين على الصناعة (على أمل) فهم الفرق بين التقلبات والمخاطر ، لا تزال هذه الشروط تستخدم بشكل متبادل. تحتاج الصناعة إلى القيام بعمل أفضل للتواصل بأن هذا الخطر ليس رقمًا واحدًا. لا يمكننا أن ندمج بشكل موثوق مخاطر السوق العامة ومخاطر الائتمان والمخاطر الجيوسياسية ومخاطر السيولة ومخاطر التضخم ومخاطر الصناعة في رقم واحد ذي معنى. في المرة القادمة التي تسمع فيها الانحراف المعياري الذي يشير إلى إجمالي المخاطرة ، تذكر فقط: عدم التقلب ليس بالضرورة خطرًا.