Taula de continguts
- MPT i Frontera Eficient
- Ratios alfa i beta
- Model de preus d’actius de capital
- Quadrat R
- Desviació estàndar
- La proporció Sharpe
- Fronteres eficients
- Valor en risc
- La línia de fons
Si bé la diversificació i l’assignació d’actius poden millorar els rendiments, els riscos sistemàtics i no sistemàtics són inherents a la inversió. No obstant això, juntament amb la frontera eficient, les mesures i mètodes estadístics, incloent el valor en risc (VaR) i el model de preus d’actius de capital (CAPM) són formes útils per mesurar el risc. Entendre aquestes eines pot ajudar a un inversor a diferenciar les inversions d’alt risc de les estables.
Cartera moderna i frontera eficient
Invertir en mercats financers pot comportar riscos importants. La teoria moderna de cartera (MPT) avalua el màxim rendiment de cartera previst per a una quantitat determinada de risc de cartera. En el marc de MPT, es construeix una cartera òptima a partir de l'assignació d'actius, la diversificació i el reequilibri. L'assignació d'actius, juntament amb la diversificació, és l'estratègia de dividir una cartera entre diverses classes d'actius. La diversificació òptima consisteix en mantenir diversos instruments que no estan correlacionats positivament.
Punts clau
- Els inversors poden utilitzar models per ajudar a diferenciar les inversions arriscades i les estables. La teoria de la cartera moderna s'utilitza per comprendre el risc d'una cartera respecte al seu retorn. La diversificació pot reduir el risc i la diversificació òptima s'aconsegueix mitjançant la creació d'una cartera d'actius no correlacionats. és un conjunt de carteres optimitzades en termes d'assignació i diversificació d'actius. Beta, desviacions estàndard i VaR mesuren el risc, però de maneres diferents.
Ratios alfa i beta
Quan es tracta de quantificar el valor i el risc, són útils per als inversors dues mètriques estadístiques, alfa i beta. Ambdues són relacions de risc utilitzades en MPT i ajuden a determinar el perfil de risc / recompensa dels títols d'inversió.
Alpha mesura el rendiment d’una cartera d’inversions i la compara amb un índex de referència, com el S&P 500. La diferència entre els rendiments d’una cartera i la referència es coneix com a alfa. Una alfa positiva d’un significa que la cartera ha superat el nivell de referència en un 1%. Així mateix, una alfa negativa indica la subperformació d'una inversió.
Beta mesura la volatilitat d’una cartera en comparació amb un índex de referència. La mesura estadística beta s’utilitza al CAPM, que utilitza el risc i el retorn al preu d’un actiu. A diferència de l’alfa, la beta capta els moviments i els canvis en els preus dels actius. Una beta superior a una indica una volatilitat més elevada, mentre que una beta sota un significa que la seguretat serà més estable.
Per exemple, Starbucks (SBUX), amb un coeficient beta de 0, 50, representa una inversió menys arriscada que Nvidia (NVDA), que té una beta de 2, 47 a partir del 14 d’octubre de 2019. Probablement, un experimentat assessor o administrador de fons. Eviteu grans inversions alfa i beta per a clients inversors.
Model de preus d’actius de capital
El CAPM és una teoria d'equilibri basada en la relació entre risc i rendibilitat esperada. La teoria ajuda als inversors a mesurar el risc i el retorn esperat d’una inversió per tal de preuar l’actiu adequadament. En particular, els inversors han de ser compensats pel valor de temps i els diners. La tarifa lliure de risc s’utilitza per representar el valor del temps per ingressar diners en qualsevol inversió.
En poques paraules, el rendiment mitjà d’un actiu s’hauria de relacionar linealment amb el seu coeficient beta: això demostra que les inversions més arriscades guanyen una prima per sobre del tipus de referència. Després d’un marc de risc a recompensa, el rendiment previst (sota un model CAPM) serà més elevat quan l’inversor tingui majors riscos.
Quadrat R
En estadístiques, el quadrat R representa un component notable de l'anàlisi de regressió. El coeficient R representa la correlació entre dues variables: a efectes d'inversió, el quadrat R mesura el moviment explicat d'un fons o una seguretat en relació amb un punt de referència. Un alt quadrat en R demostra que el rendiment d’una cartera s’ajusta a l’índex. Els assessors financers poden utilitzar els quadrats R en conjunt amb la beta per proporcionar als inversors una imatge completa del rendiment dels actius.
Desviació estàndar
Per definició, la desviació estàndard és una estadística usada per quantificar qualsevol variació a partir del retorn mitjà d’un conjunt de dades. En finances, la desviació estàndard utilitza el retorn d'una inversió per mesurar la volatilitat de la inversió. La mesura difereix lleugerament de la beta perquè compara la volatilitat amb els rendiments històrics de la seguretat en lloc d’un índex de referència. Desviacions estàndard altes són indicatives de la volatilitat, mentre que les desviacions estàndard més baixes estan associades a actius estables.
La proporció Sharpe
Una de les eines més populars en l’anàlisi financera, la proporció Sharpe és una mesura del rendiment de l’excés previst d’una inversió en relació amb la seva volatilitat. La proporció Sharpe mesura el rendiment mitjà superior a la taxa lliure de risc per unitat d’incertesa per determinar quina rendibilitat addicional pot rebre un inversor amb la volatilitat afegida de tenir actius més arriscats. Es considera que una proporció nítida d'un o més gran presenta un equilibri entre el risc i la recompensa.
Fronteres eficients
La frontera eficient, que és un conjunt de carteres ideals, fa tot el possible per minimitzar l’exposició d’un inversor a aquest risc. Presentat per Harry Markowitz el 1952, el concepte identifica un nivell òptim de diversificació i assignació d'actius donats els riscos intrínsecs d'una cartera.
Les fronteres eficients es deriven de l’anàlisi de la variància mitjana que intenta crear opcions d’inversió més eficients. L'inversor típic prefereix els rendiments esperats elevats amb una baixa variació. La frontera eficient es construeix en conseqüència mitjançant un conjunt de carteres òptimes que ofereixen el màxim rendiment esperat per a un nivell de risc específic.
El risc i la volatilitat no són el mateix. La volatilitat es refereix a la velocitat de moviment del preu de la inversió i el risc és la quantitat de diners que es pot perdre en una inversió.
Valor en risc
L’aproximació del valor en risc (VaR) a la gestió de la cartera és una manera senzilla de mesurar el risc. VaR mesura la pèrdua màxima que no es pot superar en un nivell de confiança determinat. Les estadístiques de VaR, que es calculen en funció del període de temps, el nivell de confiança i la quantitat predeterminada de pèrdues, proporcionen als inversors una anàlisi del cas pitjor.
Si una inversió té un 5% de VaR, l'inversor té una possibilitat del 5% de perdre tota la inversió en un determinat mes. La metodologia VaR no és la mesura més completa del risc, però segueix sent una de les mesures més populars en la gestió de la cartera a causa del seu enfocament simplista.
La línia de fons
Invertir en mercats financers és inherentment arriscat. Moltes persones utilitzen assessors financers i gestors de riquesa per augmentar els rendiments i reduir el risc d'inversions. Aquests professionals financers utilitzen mesures estadístiques i models de risc / recompensa per diferenciar els actius volàtils dels estables. La moderna teoria de la cartera utilitza cinc indicadors estadístics (alfa, beta, desviació estàndard, quadrats R i la proporció Sharpe) per fer-ho. De la mateixa manera, el model de fixació de preus d’actius de capital i el valor en risc s’utilitzen àmpliament per mesurar el risc per recompensar la despesa amb actius i carteres.
