많은 투자자들이 시장주기의 다양한 기간 동안 비정상적인 수준의 투자 성과 변동성을 경험했습니다. 변동성은 때때로 예상되는 것보다 클 수 있지만, 변동성이 일반적으로 측정되는 방식이 예상치 못한, 휘발성으로 보이는 주식의 문제에 기여하는 경우도 있습니다.
이 기사의 목적은 전통적인 변동성 측정과 관련된 문제를 논의하고 투자자가 리스크의 규모를 평가하기 위해 사용할 수있는보다 직관적 인 접근 방식을 설명하는 것입니다.
변동성 계산에 대한 단순화 된 접근법
변동성의 전통적인 측정
대부분의 투자자는 표준 편차가 변동성을 측정하는 데 사용되는 일반적인 통계량이라는 것을 알고 있습니다. 표준 편차는 단순히 평균과 데이터의 평균 분산의 제곱근으로 정의됩니다. 이 통계량은 비교적 계산하기 쉽지만 해석에 대한 가정은 더 복잡하므로 정확도에 대한 우려가 높아집니다. 결과적으로, 위험의 정확한 척도로서 그 유효성을 둘러싼 특정 수준의 회의론이 있습니다.
표준 편차가 정확한 위험 측정 수단이 되려면 투자 성과 데이터가 정규 분포를 따르는 것으로 가정해야합니다. 그래픽 용어로, 데이터의 정규 분포는 종 모양의 곡선처럼 보이는 방식으로 차트에 표시됩니다. 이 표준이 참이면 예상 결과의 약 68 %가 투자의 기대 수익률에서 ± 1 표준 편차 사이에 있어야하고 95 %는 ± 2 표준 편차 사이에 있어야하며 99.7 %는 ± 3 표준 편차 사이에 있어야합니다.
예를 들어, 1979 년 6 월 1 일부터 2009 년 6 월 1 일까지 S & P 500 지수의 3 년 연속 연간 평균 성능은 9.5 %이며 표준 편차는 10 %입니다. 이러한 기본 성능 매개 변수를 고려할 때 S & P 500 지수의 예상 성능이 -0.5 % ~ 19.5 % (9.5 % ± 10 %) 범위에있는 시간의 68 %가 예상됩니다.
불행하게도, 투자 성과 데이터가 정상적으로 분배되지 않을 수있는 세 가지 주요 이유가 있습니다. 첫째, 투자 성과는 일반적으로 비뚤어집니다. 이는 수익 분포가 일반적으로 비대칭적임을 의미합니다. 결과적으로 투자자는 비정상적으로 높고 낮은 기간의 성과를 경험하는 경향이 있습니다. 둘째, 투자 성과는 일반적으로 첨도 (kurtosis)라는 속성을 나타내며, 이는 투자 성과가 비정상적으로 많은 양의 및 / 또는 음의 성과 기간을 나타냄을 의미합니다. 이 문제들을 종합하면 종 모양의 곡선 모양이 왜곡되고 위험 측정 기준으로 표준 편차의 정확도가 왜곡됩니다.
왜도 및 첨도 외에, 이분산성 (heteroskedasticity)으로 알려진 문제도 우려의 원인입니다. 이분산성은 단순히 샘플 투자 성과 데이터의 분산이 시간이 지남에 따라 일정하지 않음을 의미합니다. 결과적으로 표준 편차는 계산에 사용 된 기간의 길이 또는 계산에 선택된 기간에 따라 변동하는 경향이 있습니다.
왜도 및 첨도와 같이, 이 분산의 결과는 표준 편차가 신뢰할 수없는 위험 척도가 될 것입니다. 종합하면, 이 세 가지 문제로 인해 투자자는 투자의 잠재적 변동성을 오해하고 예상보다 훨씬 더 많은 위험을 감수 할 수 있습니다.
변동성의 단순화 된 측정
다행히 역사적 방법으로 알려진 프로세스를 통해 위험을 측정하고 검사하는 훨씬 쉽고 정확한 방법이 있습니다. 이 방법을 사용하려면 투자자는 히스토그램으로 알려진 차트를 생성하여 투자의 과거 성과를 그래프로 나타내면됩니다.
히스토그램은 다양한 범주 범위에 속하는 관측치 비율을 나타내는 차트입니다. 예를 들어, 아래 차트에서 1979 년 6 월 1 일부터 2009 년 6 월 1 일까지 S & P 500 지수의 3 년 연속 연간 평균 성과가 구성되었습니다. 세로축은 S & P 500 지수의 성능의 크기를 나타내고 가로축은 S & P 500 지수가 이러한 성능을 경험 한 빈도를 나타냅니다.
그림 1: S & P 500 지수 성과 히스토그램
차트에서 알 수 있듯이 히스토그램을 사용하면 투자자가 투자 성과가 주어진 범위 내, 위 또는 아래에있는 시간의 백분율을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 S & P 500 지수 성과 관찰의 16 %가 9 %와 11.7 % 사이의 수익을 달성했습니다. 임계 값 이하의 성능 측면에서 S & P 500 지수는 1.1 % 이상, 16 %의 시간 손실, 24.8 % 이상, 7.7 % 이상의 성능 손실을 경험 한 것으로 판단 할 수 있습니다.
방법 비교
히스토그램을 통한 히스토리 방법의 사용은 표준 편차 사용에 비해 세 가지 주요 장점이 있습니다. 첫째, 역사적 방법은 투자 성과의 정규 분포를 요구하지 않습니다. 둘째, 왜도 및 첨도의 영향이 히스토그램 차트에 명시 적으로 포착되어 예상치 못한 변동성 놀라움을 완화하는 데 필요한 정보를 투자자에게 제공합니다. 셋째, 투자자는 경험 한 손익의 규모를 조사 할 수 있습니다.
역사적인 방법의 유일한 단점은 표준 편차의 사용과 같이 히스토그램이이 분산의 잠재적 영향을 겪고 있다는 것입니다. 그러나 과거 실적이 미래 수익을 나타내는 것이 아님을 투자자들이 이해해야하므로 이는 놀라운 일이 아닙니다. 어쨌든, 이러한 하나의 경고에도 불구하고, 역사적 방법은 여전히 투자 위험의 훌륭한 기준 척도 역할을하며, 투자 기회와 관련된 잠재적 인 손익의 규모와 빈도를 평가하기 위해 투자자가 사용해야합니다.
방법론의 적용
투자자는 투자의 위험 속성을 조사하기 위해 어떻게 히스토그램을 생성합니까?
한 가지 권장 사항은 투자 관리 회사에 투자 성과 정보를 요청하는 것입니다. 그러나 필요한 정보는 일반적으로 다양한 소스를 통해 찾은 투자 자산의 월별 마감 가격을 수집 한 다음 수동으로 투자 성과를 계산하여 얻을 수 있습니다.
성능 정보를 수집하거나 수동으로 계산 한 후 데이터를 Microsoft Excel과 같은 소프트웨어 패키지로 가져오고 소프트웨어의 데이터 분석 추가 기능을 사용하여 히스토그램을 구성 할 수 있습니다. 이 방법론을 활용하여 투자자는 히스토그램을 쉽게 생성 할 수 있어야하며, 이는 투자 기회의 진정한 변동성을 측정하는 데 도움이됩니다.
결론
실제로 히스토그램을 활용하면 투자자가 매년 발생하거나 잃을 돈의 양을 측정하는 데 도움이되는 방식으로 투자 위험을 조사 할 수 있어야합니다. 이러한 유형의 실제 적용 가능성을 고려할 때 시장이 급격히 변동 할 때 투자자는 놀라지 않아야하므로 모든 경제 환경에서 투자 노출에 더 많은 만족감을 느끼게됩니다.
