금융 시장에 대한 투자는 중대한 위험과 장기적인 악영향을 가져올 수 있습니다. 현대 포트폴리오 이론 (MPT)은 주어진 포트폴리오 위험 금액에 대해 예상되는 최대 포트폴리오 수익을 평가합니다. MPT의 틀 내에서 최적의 포트폴리오는 자산 배분, 분산 및 재조정을 기반으로 구축됩니다. 자산 배분은 다양 화와 함께 포트폴리오를 다양한 자산 클래스로 나누는 전략입니다. 최적의 다각화에는 긍정적 인 상관 관계가없는 여러 계측기를 보유하는 것이 포함됩니다.

다각화 및 자산 배분이 수익을 개선 할 수 있지만 체계적이고 체계적인 위험은 투자에 내재되어 있습니다. 효율적인 프론티어는 그러한 위험에 대한 투자자의 노출을 최소화하기 위해 최선을 다합니다. 1952 년 해리 마르코 위츠 (Harry Markowitz)가 소개 한이 개념은 포트폴리오의 본질적 위험을 감안할 때 최적의 분산 및 자산 배분 수준을 식별합니다. 효율적인 프론티어와 함께 VaR (Value At Risk) 및 CAPM (Capital Asset Price Model)과 같은 통계적 방법과 방법을 사용하여 위험을 측정 할 수 있습니다.

알파와 베타는 가치와 위험을 정량화 할 때 두 가지 통계 도구 인 알파와 베타가 투자자에게 유용합니다. 두 위험 비율은 MPT에서 사용되며 투자 유가 증권의 위험 / 보상 프로필을 결정하기 위해 고안되었습니다.

Alpha는 투자 포트폴리오의 성과를 측정하고 S & P 500과 같은 벤치 마크 지수와 비교합니다. 포트폴리오 수익률과 벤치 마크의 차이를 α라고합니다. 긍정적 인 알파 1은 포트폴리오가 벤치 마크에서 1 % 초과 달성 한 것을 의미합니다. 마찬가지로, 음수 알파는 투자 성과가 저조한 것을 나타냅니다.

베타는 벤치 마크 지수와 비교하여 포트폴리오의 변동성을 측정합니다. 통계적 측정 베타는 CAPM에서 사용됩니다. CAPM은 위험을 사용하고 자산 가격을 반환합니다. 알파와 달리 베타는 자산 가격의 움직임과 변동을 포착합니다. 1보다 큰 베타는 변동성이 높음을 의미하고 1 미만의 베타는 보안이보다 안정적이라는 것을 의미합니다. 예를 들어,

Apple의

(AAPL AAPLApple Inc174.25 + 1.01 % Highstock 4. 2. 6 로 작성) 베타 계수는 다음과 같습니다. 93은 베타 버전이있는 아메리칸 익스프레스 (AXP AXPAmerican Express Co96.29-0.15 % Highstock 4. 2. 6 로 만든 것)보다 안전한 투자입니다. 1. 잘 아는 재무 고문 또는 펀드 매니저는 위험 회피 성향의 고객을 위해 높은 알파 및 베타 투자를 피할 것입니다. R-squared 통계에서 R-squared는 회귀 분석의 주목할만한 구성 요소입니다. 계수 R은 두 변수 간의 상관 관계를 나타냅니다. 투자 목적의 경우 R- 제곱은 벤치 마크와 관련하여 설명 된 기금 또는 증권의 움직임을 측정합니다.높은 R 제곱은 포트폴리오의 성과가 지수와 일치 함을 보여줍니다. 재무 고문은 R- 제곱을 베타와 함께 사용하여 투자자에게 자산 성과에 대한 포괄적 인 그림을 제공 할 수 있습니다.

표준 편차

정의에 따르면, 표준 편차는 데이터 세트의 평균 수익률로부터의 변동을 정량화하는 데 사용되는 통계적 절차입니다. 금융에서 표준 편차는 투자의 변동성을 측정하기 위해 투자 수익을 사용합니다. 측정 값은 벤치 마크 지수가 아닌 보안의 역사적 수익률과 변동성을 비교하기 때문에 베타 버전과 약간 다릅니다. 표준 편차 및 기타 기술 지표는 역사가 반복되는 경향이 있다고 주장합니다. 높은 표준 편차는 변동성을 나타내며 표준 편차가 낮 으면 안정된 자산과 관련됩니다.

Sharpe Ratio

재무 분석에서 가장 많이 사용되는 도구 중 하나 인 Sharpe Ratio는 수익 변동성과 관련하여 예상되는 초과 투자 수익의 척도입니다. Sharpe Ratio는 불확실성 단위당 무위험 이자율을 초과하는 평균 수익을 측정하여 투자자가 위험 자산 보유의 추가 변동성으로 얼마나 많은 추가 수익을 얻을 수 있는지 결정합니다. 비율이 1 이상이면 보상에 대한 보상의 위험이 더 큰 것으로 간주됩니다. 예를 들어, 시가 총액이 큰 시가 총액의 경우 Sharpe ratio는 처음에는 더 안전한 채권보다 우월합니다. 그러나 장기적으로 채권 포트폴리오는 필연적으로 주식을 능가 할 것이다.

효율적인 프론티어 (Fiscal Frontier) 효율적인 프론티어는보다 효율적인 투자 선택을 시도하는 평균 분산 분석에서 파생됩니다. 전형적인 투자자는 변동이 적은 높은 기대 수익률을 선호합니다. 특정 프론티어는 특정 위험 수준에 대해 가장 높은 기대 수익률을 제공하는 최적 포트폴리오 세트를 사용하여 구성됩니다. 프론티어 곡선 아래의 포트폴리오는 차선책으로 간주되지만 위의 포트폴리오는 달성 불가능한 것으로 간주됩니다. 효율적인 프론티어 접근법과 관련하여 최적의 선택은 위험이없는 자산의 직선이 위험 자산의 경계에 접할 때 발생합니다.

자본 자산 가격 모델

CAPM은 리스크와 기대 수익 사이의 관계에 기초한 평형 이론이다. 이 이론은 투자자가 자산 가격을 적절히 책정하기 위해 투자 위험과 예상 수익을 측정하는 데 도움이됩니다. 특히 투자자는 돈과 위험의 시간 가치에 대해 보상을 받아야합니다. 무위험 이자율, 일반적으로 재무부 채권 또는 주가 지수는 투자에 돈을 넣기위한 시간 가치를 나타냅니다. 간단히 말해서, 보안의 평균 수익률은 베타 계수와 선형 적으로 관련되어야합니다. 이는 위험한 투자가 기준 금리보다 프리미엄을 받는다는 것을 보여줍니다. 리스크 - 투 - 보상 체계에 따라, CAPM 모델 하에서 기대 수익률은 투자자가 더 큰 위험을 부담 할 때 더 높을 것입니다.

Value-at-Risk

포트폴리오 관리에 대한 VaR (Value-at-Risk) 접근법은 위험을 측정하는 간단한 방법입니다.VaR은 주어진 신뢰 수준에서 초과 할 수없는 최대 손실을 측정합니다. VaR 통계는 기간, 신뢰 수준 및 미리 결정된 손실 금액을 기반으로 계산되며 최악의 시나리오 분석을 투자자에게 제공합니다. 투자에 5 % VaR이있는 경우 투자자는 매월 전체 투자를 잃을 확률이 5 %입니다. VaR 방법론은 가장 포괄적 인 위험 척도가 아닙니다. 그러나 단순한 접근 방식으로 인해 여전히 포트폴리오 관리에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다.

결론

금융 시장에 대한 투자는 본질적으로 위험합니다. 많은 개인이 재정적 자문 및 자산 관리자를 통해 수익을 높이고 투자 위험을 줄입니다. 이러한 금융 전문가는 통계적 조치 및 위험 / 보상 모델을 사용하여 변동 자산을 안정 자산과 차별화합니다. 현대 포트폴리오 이론에서는 알파, 베타, 표준 편차, R 제곱 및 샤프 비율과 같은 5 가지 통계 지표를 사용하여이를 수행합니다. 마찬가지로 자본 자산 가격 결정 모델과 가치 가치는 자산 및 포트폴리오와의 상충 관계에 대한 보상 위험을 측정하는 데 널리 사용됩니다.