투자 자문가가 포트폴리오에 필요한 다각화의 양을 결정하는 효과적인 도구 중 하나는 현대 포트폴리오 이론 (MPT)입니다. MPT는 포트폴리오 최적화를위한 효율적인 프론티어를 결정하는 데 사용되며이 목표를 달성하기 위해 다양 화를 사용합니다. 효율적인 프론티어는 특정 위험을 감수 할 수있는 최대 수익을 제공합니다.
MPT는 주어진 자산 포트폴리오에 대해 주어진 위험 수준에 대해 가장 큰 수익을 제공하기 위해 주식과 자산의 최적화 된 조합이 있다고 말합니다. MPT는 다양 화, 자산 할당 및 주기적 재조정을 사용하여 포트폴리오를 최적화합니다. MPT는 1950 년대 Harry Markowitz에 의해 처음 만들어졌으며 결국 노벨상을 수상했습니다. MPT의 또 다른 혁신은 재무부 채권 (T-bonds)과 재무 부서 (T-bills)의 계산을 효율적인 프론티어를 변화시키는 무위험 자산으로 추가했습니다.
상관 관계
MPT는 통계적 상관 측정을 사용하여 포트폴리오의 자산 간 관계를 결정합니다. 상관 계수는 두 자산이 함께 이동하는 방법 사이의 관계를 측정 한 것으로 -1에서 +1 사이의 척도로 측정됩니다. 상관 계수 1은 자산이 같은 방향으로 같은 정도로 이동하는 완벽한 양의 관계를 나타냅니다. 상관 계수 -1은 두 자산 간의 완벽한 음의 상관 관계를 나타내며 서로 반대 방향으로 이동합니다.
상관 계수는 두 자산의 공분산을 두 자산의 표준 편차 곱으로 나눈 값으로 계산됩니다. 상관 관계는 본질적으로 다양 화의 통계적 척도입니다. 상관 관계가 마이너스 인 포트폴리오에 자산을 포함하면 해당 자산 조합에 대한 전체 변동성과 위험을 줄이는 데 도움이됩니다. 관련 읽기에 대해서는 "Excel을 사용하여 상관 관계를 계산하는 방법"을 참조하십시오.
비 체계적 위험을 줄이기위한 최적의 다양 화 달성
MPT는 포트폴리오에 더 많은 자산을 결합함으로써 포트폴리오의 표준 편차 또는 변동성이 감소하는 동안 다양 화가 증가 함을 보여줍니다. 그러나 최대 30 개의 주식으로 포트폴리오를 다양 화하여 최대 다각화를 달성 할 수 있습니다. 그 후, 더 많은 자산을 포함하면 무시할 정도의 다각화가 추가됩니다. 다양 화는 비 체계적인 위험을 줄이는 데 유용합니다. 비 체계적 위험은 특정 주식 또는 부문과 관련된 위험입니다.
예를 들어, 포트폴리오의 각 주식은 해당 주식에 영향을 미치는 부정적인 뉴스와 관련된 위험이 있습니다. 다른 주식과 부문으로 다각화함으로써 한 자산의 감소는 더 큰 포트폴리오에 영향을 미치지 않습니다. 그러나 다각화는 체계적인 위험, 즉 전체 시장과 관련된 위험을 줄일 수 없습니다. 변동성이 높은시기에 자산은 더 상관성이 높아지고 같은 방향으로 이동하는 경향이 더 큽니다. 보다 정교한 헤징 전략 만이 체계적인 위험을 완화 할 수 있습니다.
수년 동안 MPT에 대한 비판이있었습니다. 주요 비판 중 하나는 MPT가 가우스 분포의 자산 수익률을 가정한다는 것입니다. 재무 수익은 종종 가우스 분포와 같은 대칭 분포를 따르지 않습니다. MPT는 또한 자산 간의 상관 관계가 변동될 수있는 경우 자산 간의 상관 관계는 정적이라고 가정한다. 효율적인 프론티어는 MPT가 정확하게 표현하지 못하는 변화에 영향을받습니다.
(관련 자료는 "주식을 넘어 포트폴리오를 다양 화하는 방법"을 참조하십시오.)
