Разумное распределение активов. Как построить портфель с максимальной доходностью и минимальным риском
Шрифт:
Рис. 3.3. Акции S&P 500 / акции мелких компаний США, корреляция 0,777
На рис. 3.4 представлено два слабо коррелированных актива – акции крупных компаний США (индекс S&P 500) и акции крупных иностранных компаний (индекс EAFE). Хотя связь между этими активами не кажется слабой, она далека от совершенной. Коэффициент корреляции этой пары равен 0,483.
Рис. 3.4. Акции S&P 500 / акции EAFE, корреляция 0,483
Рис. 3.5.
Наконец, на рис. 3.5 представлено два очень слабо коррелированных актива (коэффициент корреляции 0,068): акции мелких японских компаний и REITs. Этот график представляет собой рассеянную диаграмму, в которой отсутствует видимая модель. Хороший или плохой результат по одному из этих активов ничего не говорит нам о результате по другому активу.
Математические подробности: как рассчитать коэффициент корреляции
В предыдущее издание этой книги я включил раздел по расчету коэффициента корреляции вручную. В эпоху персональных компьютеров это мучительное упражнение. Самый простой способ расчетов – использование электронной таблицы. Предположим, что у вас есть значения ежемесячной доходности (за 36 месяцев) двух активов, А и В. Введите значения доходности в колонки А и В, одну рядом с другой, и создайте ряды с 1-го по 36-й для каждой пары значений.
В Excel введите в отдельную ячейку формулу CORREL (A1:A36, В1:В36)
В Quattro Pro формула будет такая: @CORREL (А1..А36, В1..В36)
В обоих пакетах есть инструмент для расчета «корреляционной сетки» для всех корреляций набора данных более чем по двум активам. Те из вас, кто хотел бы посмотреть объяснение шагов, связанных с расчетом коэффициента корреляции, могут почитать стандартный учебник по статистике.
Почему это так важно? Как мы уже говорили, большинство выгод диверсификации связано с некоррелированными активами. Вышеприведенный анализ позволяет предположить, что не слишком выгодно сочетать акции мелких и крупных компаний США и что очень выгодно сочетать REITs и акции мелких японских компаний. В реальном мире инвестиций дело обстоит именно так.
Резюме
1. Концепция корреляции активов лежит в основе теории портфелей: чем ниже корреляция, тем лучше.
2. Диверсификация вашего портфеля с помощью некоррелированных активов уменьшает риск и увеличивает доходность. Необходимо периодически восстанавливать баланс вашего портфеля, чтобы увеличивать доходность.
4. Поведение реальных портфелей
До сих пор мы исследовали два основных блока теории инвестиций: поведение отдельных классов акций и облигаций и поведение портфелей, сформированных по очень простой модели. Настало время изучить поведение портфелей реальных акций и облигаций. Тогда мы начнем подходить к основному вопросу анализа портфелей: какие портфели приносят максимальную доходность при минимальном уровне риска?
Изучение поведения сложных портфелей: график соотношения доходности и риска
До сих пор мы имели дело только с простыми портфелями, состоящими из двух компонентов с нулевой корреляцией. Сложный портфель состоит из многих компонентов, корреляция между которыми сильно варьируется. И, к сожалению, корреляции редко бывают нулевыми; они могут принимать любые значения в диапазоне между 0 и 1, но большинство значений находится в диапазоне 0,3 и 0,8. Именно с портфелями такого типа вы встречаетесь в реальном мире. При методическом подходе к проблеме изучить, или «смоделировать», поведение сложных портфелей несложно. Возьмем два наиболее распространенных рискованных актива: акции крупных компаний и долгосрочные (20-летние) казначейские облигации США. Величины годовой доходности этих активов можно получить из издания SBBI компании Ibbotson, о которой упоминалось в главе 2. Предположим, что мы желаем изучить поведение соотношения этих двух активов 50/50. За любой отдельный год доходность такого портфеля – сумма доходностей каждого из активов, умноженных на долю актива в портфеле, в данном
Для соотношения 60/40 доходность составит:
Мы можем рассчитать доходность портфеля для любого сочетания активов за каждый год в период с 1926 по 1998 г. Годовую доходность и стандартное отклонение каждого портфеля можно рассчитать на основе 73 величин годовой доходности портфеля. Кажется утомительным? Да, если вы делаете это вручную. Те из вас, кто знаком с компьютерами и электронными таблицами, понимают, что файл для решения этой задачи можно создать в считаные минуты. Можно легко подготовить файл с электронными таблицами так, чтобы вам оставалось лишь задать состав портфеля, и для этого сочетания активов мгновенно появятся данные о доходности и стандартном отклонении. (Те, кому это интересно, могут посмотреть пример файла с электронной таблицей по ссылке:
Мы начнем с портфеля, состоящего на 100 % из акций, затем рассмотрим соотношение акций и облигаций 95/5, затем 90/10, затем 85/15 и т. д., дойдя, таким образом, до портфеля, состоящего на 100 % из облигаций. Электронная таблица будет вычислять значения годовой доходности и стандартного отклонения с той же скоростью, с какой в нее будут вводить данные о составе портфеля. Можно использовать то же самое программное обеспечение для электронной таблицы при создании графиков с осями x-y по каждому из 21 состава портфеля: значения стандартного отклонения можно откладывать по оси x, а годовую доходность – по оси y. Результат приведен на рис. 4.1.
Такие графики необходимы для понимания вами инвестиционной стратегии. Вы видели похожие графики в предыдущих главах. Помните, что при смещении вверх по графику возрастает доходность, а при смещении вправо возрастает риск.
Рис. 4.1. Соотношение акций и 20-летних казначейских облигаций, 1926–1998 гг.
Треугольники (точки графика) связаны, и мы можем пройти по описанному пути. Начнем с левого нижнего угла – с точки, обозначенной «100 % облигаций». Мы будем двигаться из этой точки по направлению к точке «акций» в правом верхнем углу графика. Сначала линия идет почти вертикально вверх. Это означает, что добавление около 15 % (три точки) акций не добавляет риска, в то время как доходность увеличивается. При добавлении еще около 10 % (две точки) акций линия начинает слегка закругляться вправо: это означает, что дальнейшее повышение доходности сопровождается небольшим увеличением риска. К тому моменту, как мы преодолеем отметку 50/50, добавление дополнительного количества акций приводит лишь к небольшому увеличению доходности, в то время как риск увеличивается значительно. Если посмотреть на это с иной точки зрения, то можно начать с другой стороны, от точки «100 % акций». Отсюда ведет почти прямая линия влево. Добавление небольшого количества облигаций к акциям резко уменьшает риск, почти не затрагивая доходность. Обратите внимание, что данные графика доходности по отношению к риску для различных соотношений акций и облигаций на рис. 4.1 описывают кривую, изогнутую вверх, что говорит нам о получении дополнительной доходности в результате диверсификации. На левом экстремуме кривой наблюдается более резкая изогнутость, смещенная влево, что говорит нам о возможности существенно снизить риск, добавив небольшое количество акций в портфель, целиком состоящий из облигаций. Далее вы увидите еще подобные кривые. Можно оценить выгоду диверсификации для любой пары активов по изогнутости кривой. Чем больше изогнутость, тем лучше.
Можно видеть, что рис. 4.1 выглядит почти так же, как и рис. 3.1 в предыдущей главе. Вспомните, что он выведен из примера 1 об акциях и облигациях. Примечательно, что такая простая модель столь точно описывает поведение акций и облигаций в реальном мире.
Вспомните, что база данных Ibbotson за 1926–1998 гг. содержит и другие активы, включая краткосрочные казначейские обязательства США, а также акции мелких компаний. Их можно просто добавить в нашу электронную таблицу и построить для них графики соотношения доходности и риска.