투자자들이 포트폴리오를 위험으로부터 보호하기 위해해야 할 일이 몇 가지 있습니다. 포트폴리오를 보호하는 중요한 방법 중 하나는 다양 화하는 것입니다. 간단히 말해, 투자자는 다양한 발행사 및 산업계의 다양한 유형의 유가 증권 및 투자를 포함하도록 선택합니다. 여기에있는 아이디어는 구식 격언“계란을 한 바구니에 넣지 마십시오”와 같습니다. 많은 지역에 투자 할 때 실패하면 나머지는 포트폴리오 전체를 안전하게 유지합니다. 이러한 추가 보안은 동일한 크기의 개별 투자와 비교할 때 다각화 된 포트폴리오가 가져 오는 경향이있는 이익 증가로 측정 될 수 있습니다.
다각화는 장기적으로 투자에 대한 위험을 줄이려는 모든 사람들에게 훌륭한 전략입니다. 다양 화 과정에는 여러 유형의 자산에 투자하는 것이 포함됩니다. 즉, 포트폴리오에 채권, 주식, 상품, REIT, 하이브리드 등이 포함됩니다.
- 각 자산 내에서 여러 가지 증권에 투자합니다. 다각화 된 포트폴리오는 동일한 자산 유형의 다른 유가 증권에 투자를 분산 시키는데, 이는 다른 발행인의 여러 채권, 다른 산업의 여러 회사의 주식 등을 의미합니다. 여기서 아이디어는 포트폴리오에 부정적인 영향을 줄 수있는 부정적인 조건의 영향을 최소화하기 위해 수명과주기가 다른 다양한 자산 클래스와 증권을 선택하는 것입니다.
이 마지막 요점은 다양한 포트폴리오를 구성 할 때 명심해야합니다. 그것 없이는, 당신의 자산 유형이 아무리 다양해져도 동일한 위험에 취약 할 수 있으므로, 당신의 포트폴리오는 일제히 반응 할 것입니다. 따라서, 투자자들은 상관 관계가 높은 포트폴리오에 대한 투자를 선택하지 않는 것이 중요합니다. 포트폴리오 관리 관행에서 순진한 다양 화와 효과적인 다양 화 (최적의 다양 화라고도 함) 사이에는 차이가 있습니다.
순진하고 최적의 다양 화
다각화가 일반적으로 성공적인 전략 인 이유는 개별 자산이 항상 가격이 함께 이동하는 것은 아닙니다. 따라서 다소 순진한 다각화가 도움이 될 수 있습니다 (그러나 최악의 경우에는 비생산적 일 수도 있습니다). 순진 다각화는 투자자가 무작위로 다른 유가 증권을 선택하여 선택한 유가 증권의 다양한 성격으로 인해 포트폴리오의 위험을 낮추는 다각화 전략의 한 유형입니다. 순진한 다양 화는 통계 모델링을 사용하는 다양 화 방법만큼 정교하지 않습니다. 그러나 경험, 각 보안에 대한 신중한 조사 및 상식에 따라 순진한 다각화는 포트폴리오 위험을 줄이기위한 입증 된 효과적인 전략입니다.
반면에 최적의 다각화 (Markowitz 다각화라고도 함)는 다각화 된 포트폴리오를 만드는 데 다른 접근법을 사용합니다. 여기서, 서로의 상관 관계가 완전히 긍정적이지 않은 자산을 찾는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 유가 증권의 위험을 최소화하고 수익을 극대화 할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 컴퓨터는 복잡한 모델과 알고리즘을 실행하여 자산 간의 이상적인 상관 관계를 찾아 위험을 최소화하고 수익을 극대화합니다.
위에서 언급했듯이 투자 자산을 다른 자산에 분산시킬 때 다양 화가 발생하기 때문에 두 형태의 다양 화 (순수 및 최적 다양 화)가 효과적 일 수 있습니다.
순진 다각화는 복잡한 계산을 사용하지 않고 포트폴리오에서 다른 자산을 무작위로 선택하여 선택하는 프로세스를 말합니다. 무작위적인 특성에도 불구하고, 이는 여전히 다수의 법칙에 따라 위험을 줄이는 효과적인 전략입니다.
상관 관계의 의의
다양 화하는 "더 나은"방법이 있습니다. 특히 투자하려는 자산을 조사하여 서로 상관 관계가 위아래로 움직이지 않는 자산을 찾습니다. 이렇게하면 포트폴리오의 위험을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 통계에서 중요한 개념 인 상관 관계로 인해 작동합니다. 상관 관계는 두 개의 개별 숫자 값이 함께 이동하는 정도 또는 범위를 측정 한 것입니다. 여기서 우리가 관심을 갖는 가치는 자산입니다. 가능한 최대 상관 관계는 100 %이며 1.0으로 표시됩니다. 두 자산의 상관 관계가 1.0 인 경우 한 자산이 이동하면 다른 자산이 항상 이동합니다. 이러한 자산의 이동량은 다를 수 있지만 1.0의 상관 관계는 항상 같은 방향으로 이동 함을 나타냅니다. 반대로 두 자산이 반대 방향으로 움직일 때 상관 관계는 음수입니다. 항상 반대 방향으로 100 % 이동하면 -100 % 또는 -1로 간주됩니다. 따라서 자산의 상관 관계를 조사 할 때 -1.0에 가까울수록 다양 화 효과가 커집니다.
결론
투자자는 위험으로부터 보호하기 위해 포트폴리오를 다양 화해야합니다. 극한 상황에서 다양 화하는 것이 비효율적이기는하지만 일반적인 시장 조건은 거의 항상 잘 분산 된 포트폴리오가 투자자가 직면하는 위험을 크게 줄일 수 있음을 의미합니다. 따라서 포트폴리오의 다양 화를 지속적으로 개선하거나 최적화하여 투자에 대한 보호 기능을 극대화하는 것이 중요합니다. 이는 단순하고 순진한 다각화가 아닌 서로 상관 관계가없는 자산을 찾기 위해 실사를 수행한다는 의미입니다.
반면에 복잡한 수학적 다각화가 제공한다고 가정 한 이점은 비교적 불분명합니다. 이러한 복잡한 모델을 적용하고 운영하는 방법은 일반 투자자에게 더 명확하지 않습니다. 물론 전산화 된 모델은 설득력 있고 인상적인 것처럼 보일 수 있지만 그것이 단순히 현명한 것보다 더 정확하거나 통찰력이있는 것은 아닙니다. 결국 모델이 매우 복잡한 알고리즘을 기반으로하는 것보다 결과를 생성하는지 여부가 더 중요합니다.
