목차
- MPT와 효율적인 프론티어
- 알파 및 베타 비율
- 자본 자산 가격 모델
- R- 제곱
- 표준 편차
- 샤프 비율
- 효율적인 프론티어
- 위험에 처한 가치
- 결론
다양 화 및 자산 배분은 수익을 향상시킬 수 있지만, 체계적이고 비 체계적인 위험은 투자에 내재되어 있습니다. 그러나 효율적인 프론티어와 함께 VaR (Value at Risk) 및 자본 자산 가격 책정 모델 (CAPM)을 포함한 통계적 측정 및 방법은 위험을 측정하는 유용한 방법입니다. 이러한 도구를 이해하면 투자자가 고위험 투자를 안정적인 투자와 차별화 할 수 있습니다.
현대적인 포트폴리오와 효율적인 프론티어
금융 시장에 투자하면 상당한 위험이 따릅니다. MPT (현대 포트폴리오 이론)는 주어진 양의 포트폴리오 위험에 대한 최대 예상 포트폴리오 수익을 평가합니다. MPT의 틀 내에서 자산 할당, 다각화 및 재조정을 기반으로 최적의 포트폴리오가 구성됩니다. 다각화와 함께 자산 배분은 포트폴리오를 다양한 자산 클래스로 나누는 전략입니다. 최적의 다각화에는 양의 상관 관계가없는 여러 기기를 보유하는 것이 포함됩니다.
주요 테이크 아웃
- 투자자는 모델을 사용하여 위험한 투자와 안정적인 투자를 구분할 수 있습니다. 현대 포트폴리오 이론은 수익과 비교하여 포트폴리오의 위험을 이해하는 데 사용됩니다. 자산 할당 및 다양 화 측면에서 최적화 된 포트폴리오 세트로 베타, 표준 편차 및 VaR은 위험을 측정하지만 다른 방식으로 측정합니다.
알파 및 베타 비율
가치와 위험을 정량화 할 때 두 가지 통계적 지표 인 알파와 베타가 투자자에게 유용합니다. 둘 다 MPT에서 사용되는 위험 비율이며 투자 유가 증권의 위험 / 보상 프로파일을 결정하는 데 도움이됩니다.
알파는 투자 포트폴리오의 성과를 측정하고이를 S & P 500과 같은 벤치 마크 지수와 비교합니다. 포트폴리오 수익률과 벤치 마크의 차이를 알파라고합니다. 1의 양의 알파는 포트폴리오가 벤치 마크를 1 % 초과 달성했음을 의미합니다. 마찬가지로, 음의 알파는 투자의 저 성과를 나타냅니다.
베타는 벤치 마크 지수와 비교하여 포트폴리오의 변동성을 측정합니다. 통계 측정 베타는 CAPM에서 사용되며 위험을 사용하고 자산 가격을 반환합니다. 알파와 달리 베타는 자산 가격의 움직임과 변동을 포착합니다. 1보다 큰 베타는 변동성이 높고, 1보다 작은 베타는 보안이 더 안정적임을 의미합니다.
예를 들어, 베타 계수가 0.50 인 스타 벅스 (SBUX)는 2019 년 10 월 14 일 현재 베타가 2.47 인 엔비디아 (NVIA)보다 덜 위험한 투자를 나타냅니다. 위험 회피 고객을위한 높은 알파 및 베타 투자를 피하십시오.
자본 자산 가격 모델
CAPM은 위험과 기대 수익 간의 관계를 기반으로하는 평형 이론입니다. 이 이론은 투자자가 자산의 적절한 가격을 책정하기 위해 위험과 예상 투자 수익을 측정하는 데 도움이됩니다. 특히 투자자는 돈과 위험의 시간 가치에 대해 보상을 받아야합니다. 무위험 비율은 투자에 돈을 투자하기위한 시간 가치를 나타내는 데 사용됩니다.
간단히 말해서 자산의 평균 수익률은 베타 계수와 선형으로 관련되어야합니다. 이는 위험한 투자가 벤치 마크 속도보다 프리미엄을 얻는다는 것을 보여줍니다. 위험 보상 프레임 워크에 따라 투자자가 더 큰 위험을 감수 할 때 예상 수익 (CAPM 모델 하에서)이 높아집니다.
R- 제곱
통계에서 R- 제곱은 주목할만한 회귀 분석 구성 요소를 나타냅니다. 계수 R은 두 변수 사이의 상관 관계를 나타냅니다. 투자 목적으로 R- 제곱은 벤치 마크와 관련하여 설명 된 펀드 또는 증권의 움직임을 측정합니다. 높은 R- 제곱은 포트폴리오의 성능이 지수와 일치 함을 나타냅니다. 재무 고문은 베타와 함께 R- 제곱을 사용하여 투자자에게 자산 성과에 대한 포괄적 인 그림을 제공 할 수 있습니다.
표준 편차
정의에 따르면 표준 편차는 데이터 세트의 평균 수익률에서 변동을 수량화하는 데 사용되는 통계입니다. 재무에서 표준 편차는 투자 수익을 사용하여 투자의 변동성을 측정합니다. 변동성은 벤치 마크 지수가 아니라 유가 증권의 과거 수익률과 변동성을 비교하기 때문에 베타와 약간 다릅니다. 높은 표준 편차는 변동성을 나타내며, 낮은 표준 편차는 안정적인 자산과 관련이 있습니다.
샤프 비율
재무 분석에서 가장 많이 사용되는 도구 중 하나 인 Sharpe 비율은 변동성과 관련하여 예상되는 초과 투자 수익을 측정 한 것입니다. Sharpe 비율은 불확실성 단위당 무위험 비율을 초과하는 평균 수익률을 측정하여 위험 자산 보유의 변동성으로 투자자가받을 수있는 추가 수익률을 결정합니다. Sharpe 비율이 1 이상이면 더 나은 보상 대 상충 관계가있는 것으로 간주됩니다.
효율적인 프론티어
이상적인 포트폴리오의 집합 인 효율적인 프론티어는 이러한 위험에 대한 투자자의 노출을 최소화하기 위해 최선을 다합니다. 1952 년 Harry Markowitz가 도입 한이 개념은 포트폴리오의 본질적인 위험을 고려하여 최적의 다각화 및 자산 할당 수준을 식별합니다.
효율적인 프론티어는보다 효율적인 투자 선택을 시도하는 평균-분산 분석에서 파생됩니다. 전형적인 투자자는 낮은 분산으로 높은 기대 수익률을 선호합니다. 효율적인 프론티어는 특정 위험 수준에 대해 가장 높은 기대 수익률을 제공하는 최적의 포트폴리오를 사용하여 구성됩니다.
위험과 변동성은 동일하지 않습니다. 변동성은 투자의 가격 이동 속도를 나타내며 위험은 투자에서 손실 될 수있는 금액입니다.
위험에 처한 가치
포트폴리오 관리에 대한 VaR (Value at Risk) 접근 방식은 위험을 측정하는 간단한 방법입니다. VaR은 주어진 신뢰 수준에서 초과 할 수없는 최대 손실을 측정합니다. 기간, 신뢰 수준 및 사전 결정된 손실량을 기반으로 계산 된 VaR 통계는 투자자에게 최악의 시나리오 분석을 제공합니다.
투자에 5 %의 VaR이있는 경우, 투자자는 5 %의 확률로 주어진 달에 전체 투자를 잃을 수 있습니다. VaR 방법론은 가장 포괄적 인 위험 척도는 아니지만 단순한 접근 방식으로 인해 포트폴리오 관리에서 가장 인기있는 척도 중 하나입니다.
결론
금융 시장에 투자하는 것은 본질적으로 위험합니다. 많은 개인이 재무 고문 및 자산 관리자를 사용하여 수익을 늘리고 투자 위험을 줄입니다. 이 재무 전문가들은 통계적 측정 및 위험 / 보상 모델을 사용하여 변동 자산을 안정적인 자산과 구별합니다. 현대 포트폴리오 이론은이를 위해 5 가지 통계 지표 (알파, 베타, 표준 편차, R 제곱 및 샤프 비율)를 사용합니다. 마찬가지로, 자본 자산 가격 책정 모델과 위험에 처한 가치는 자산 및 포트폴리오와의 트레이드 오프를 보상하기 위해 위험을 측정하기 위해 널리 사용됩니다.
