Nhiều nhà đầu tư đã trải qua các mức độ bất thường về hiệu suất đầu tư bất thường trong các giai đoạn khác nhau của chu kỳ thị trường. Mặc dù sự biến động có thể lớn hơn dự đoán trong một khoảng thời gian nhất định nhưng cũng có thể có một trường hợp được thực hiện theo cách thức mà sự biến động thường được đo lường đóng góp cho vấn đề biến động bất ngờ. Mục đích của bài viết này là để thảo luận các vấn đề liên quan đến các biện pháp biến động truyền thống và để giải thích một cách tiếp cận trực quan mà các nhà đầu tư có thể sử dụng để giúp họ đánh giá mức độ rủi ro đầu tư.

Hầu hết các nhà đầu tư nên biết rằng độ lệch tiêu chuẩn là thống kê điển hình dùng để đo lường sự biến động. Độ lệch chuẩn chỉ đơn giản được định nghĩa là căn bậc hai của độ lệch bình phương trung bình của dữ liệu từ mức trung bình của nó. Mặc dù thống kê này tương đối dễ tính, các giả định đằng sau việc giải thích của nó là phức tạp hơn, điều này làm tăng lo ngại về tính chính xác của nó. Kết quả là, có một mức độ hoài nghi nhất định xung quanh tính hợp lệ của nó như một thước đo chính xác về rủi ro. (Để tìm hiểu thêm, xem

Sử dụng và giới hạn của sự biến động
.)

Để giải thích, để độ lệch tiêu chuẩn là một thước đo chính xác về rủi ro, cần phải giả định rằng dữ liệu hiệu suất đầu tư theo phân bố bình thường. Theo thuật ngữ đồ họa, một sự phân bố dữ liệu bình thường sẽ được vẽ trên một biểu đồ giống như đường cong hình chữ nhật. Nếu tiêu chuẩn này là đúng, thì khoảng 68% các kết quả dự kiến ​​sẽ nằm giữa ± 1 độ lệch chuẩn so với lợi nhuận kỳ vọng của đầu tư, 95% nên nằm giữa ± 2 độ lệch chuẩn, và 99% phải nằm ± ± 3 độ lệch chuẩn.

Ví dụ: trong khoảng thời gian từ ngày 1 tháng 6 năm 1979 đến ngày 1 tháng 6 năm 2009, hiệu suất trung bình hàng năm của S & P 500 là 9,5% và độ lệch chuẩn của nó là 10%. Với các thông số cơ bản về hiệu suất này, người ta mong đợi rằng 68% thời gian hiệu suất mong đợi của chỉ số S & P 500 sẽ rơi vào khoảng -0. 5% và 19,5% (9,5% ± 10%).

Thật không may, có ba lý do chính khiến dữ liệu hiệu suất đầu tư có thể không được phân phối bình thường. Thứ nhất, hiệu suất đầu tư thường bị lệch, có nghĩa là phân phối trả lại thường không đối xứng. Kết quả là, các nhà đầu tư có khuynh hướng trải qua những giai đoạn hoạt động cao và thấp bất thường. Thứ hai, hiệu suất đầu tư thường biểu hiện một tài sản được gọi là kurtosis, có nghĩa là hiệu suất đầu tư biểu hiện một số lượng lớn các khoảng thời gian hoạt động tích cực và / hoặc tiêu cực bất thường. Cùng với nhau, những vấn đề này làm biến dạng đường cong hình chữ nhật và làm sai lệch độ chính xác của độ lệch chuẩn như một thước đo rủi ro.

Ngoài sự chệch hướng và kurtosis, một vấn đề được biết đến như tính không thay đổi không đều cũng là một nguyên nhân quan tâm. Độ co giãn không đều chỉ đơn giản có nghĩa là sự khác biệt của dữ liệu hiệu suất đầu tư mẫu không phải là không đổi theo thời gian. Do đó độ lệch tiêu chuẩn có xu hướng dao động dựa trên khoảng thời gian được sử dụng để tính toán, hoặc khoảng thời gian được chọn để tính toán.

Giống như skewness và kurtosis, sự phân nhánh của dị dạng không đều sẽ gây ra độ lệch tiêu chuẩn là một biện pháp không đáng tin cậy của rủi ro. Nhìn chung, ba vấn đề này có thể khiến các nhà đầu tư hiểu sai tiềm năng biến động của các khoản đầu tư và làm họ có nguy cơ nhiều hơn dự kiến. (Để tìm hiểu thêm, hãy xem

CFA Cấp độ 1- Hướng dẫn Phương pháp Định lượng

của chúng tôi.)

Đo lường sự biến động đơn giản May mắn thay, có một cách dễ dàng và chính xác hơn để đo lường và kiểm tra rủi ro . Thông qua một quá trình được gọi là phương pháp lịch sử, rủi ro có thể được thu thập và phân tích theo cách thức thông tin hơn thông qua việc sử dụng độ lệch tiêu chuẩn. Để sử dụng phương pháp này, các nhà đầu tư chỉ cần biểu đồ hiệu suất lịch sử của khoản đầu tư của họ, bằng cách tạo ra một biểu đồ được gọi là biểu đồ. Biểu đồ là một biểu đồ tính tỷ lệ các quan sát nằm trong phạm vi các loại. Ví dụ, trong biểu đồ dưới đây, kết quả trung bình hàng năm của S & P 500 trong khoảng thời gian từ ngày 1 tháng 6 năm 1979 đến ngày 1 tháng 6 năm 2009 đã được xây dựng. Trục đứng tượng trưng cho mức độ hiệu quả của chỉ số S & P 500, và trục ngang thể hiện tần số trong đó chỉ số S & P 500 có hiệu suất như vậy.

Hình 1: Biểu đồ Hiệu suất Chỉ số S & P 500
Nguồn: Investopedia 2009

Theo biểu đồ minh hoạ, việc sử dụng biểu đồ cho phép các nhà đầu tư xác định phần trăm thời gian trong đó hiệu quả của một khoản đầu tư nằm trong phạm vi , hoặc dưới một phạm vi nhất định. Chẳng hạn, 16% trong số các quan sát về hiệu suất của S & P 500 đã đạt được lợi nhuận từ 9% đến 11%. Về mặt hiệu suất dưới hoặc trên ngưỡng, cũng có thể xác định được chỉ số S & P 500 bị tổn thất lớn hơn hoặc bằng 1,1%, 16% thời gian và hiệu suất trên 24. 8%, 7. 7 % thời gian.

So sánh các phương pháp

Sử dụng phương pháp lịch sử thông qua biểu đồ có ba lợi thế chính so với việc sử dụng độ lệch tiêu chuẩn. Thứ nhất, phương pháp lịch sử không đòi hỏi hiệu suất đầu tư phải được phân phối bình thường. Thứ hai, tác động của độ lệch và kurtosis được ghi lại rõ ràng trong biểu đồ biểu đồ, cung cấp cho các nhà đầu tư những thông tin cần thiết để giảm thiểu sự bất ổn bất ngờ bất ngờ. Thứ ba, các nhà đầu tư có thể kiểm tra mức độ lợi nhuận và tổn thất kinh nghiệm.

Hạn chế duy nhất của phương pháp lịch sử là biểu đồ, giống như việc sử dụng độ lệch tiêu chuẩn, chịu ảnh hưởng tiềm ẩn của sự bất đối xứng.Tuy nhiên, điều này không phải là một điều ngạc nhiên, vì các nhà đầu tư nên hiểu rằng hoạt động trong quá khứ không chỉ là lợi nhuận trong tương lai. Trong bất kỳ trường hợp nào, ngay cả với điều này, phương pháp lịch sử vẫn là thước đo cơ bản về rủi ro đầu tư và cần được các nhà đầu tư sử dụng để đánh giá mức độ và tần suất lợi ích tiềm tàng và tổn thất liên quan đến cơ hội đầu tư của họ.

Việc áp dụng phương pháp luận
Bây giờ các nhà đầu tư hiểu rằng phương pháp lịch sử có thể được sử dụng như là một cách để đánh giá và phân tích rủi ro thông tin, thì câu hỏi sau đó sẽ trở thành: Nhà đầu tư tạo ra biểu đồ như thế nào để giúp họ kiểm tra rủi ro thuộc tính của khoản đầu tư của họ?

Một khuyến cáo là yêu cầu thông tin về hiệu suất đầu tư từ các công ty quản lý đầu tư. Tuy nhiên, thông tin cần thiết cũng có thể thu được bằng cách thu thập giá đóng cửa hàng tháng của lựa chọn đầu tư, thường được tìm thấy thông qua nhiều nguồn khác nhau, và sau đó tự tính kết quả đầu tư.

Sau khi đã thu thập thông tin về hiệu suất, hoặc tính theo cách thủ công, một histogram có thể được xây dựng bằng cách nhập dữ liệu vào một gói phần mềm, chẳng hạn như Microsoft Excel, và sử dụng tính năng phân tích dữ liệu của phần mềm. Bằng cách sử dụng phương pháp này, các nhà đầu tư có thể dễ dàng tạo ra một biểu đồ, do đó sẽ giúp họ đánh giá sự biến động thực sự của cơ hội đầu tư của họ.
Kết luận

Về mặt thực tế, việc sử dụng biểu đồ sẽ cho phép các nhà đầu tư kiểm tra rủi ro đầu tư của mình theo cách giúp họ đánh giá số tiền họ kiếm được để thực hiện hoặc mất hàng năm. Với khả năng áp dụng trong thế giới thực này, các nhà đầu tư nên ít ngạc nhiên hơn khi thị trường dao động mạnh, và vì vậy họ sẽ cảm thấy có nhiều nội dung hơn với sự đầu tư của họ trong mọi môi trường kinh tế. (Để biết thêm thông tin, xem

Hiểu các phép đo biến động

.)