귀하는 많은 재무 고문으로부터 귀하의 위험 허용 범위가 귀하의 투자 시간 범위에 따라 결정되어야한다고 말했을 것입니다. 이 믿음은 금융 서비스 업계의 거의 모든 사람들이 선전합니다. 왜냐하면 장기간 투자를 계획한다면 더 위험한 투자를 할 수 있다는 것이 널리 인정되기 때문입니다. 그러나이 이론을 맹목적으로 사실적 진실로 받아들이 기 전에 위험을 정의 할 수있는 네 가지 방법을 살펴 보겠습니다. 이 네 가지 다른 관점에서 위험을 생각한 후에는 투자에 대한 다른 결론에 도달 할 수 있습니다. (진부한 표현은 잊어 버리고 실제로 일어날 수있는 변동성을 발견하십시오. 자세한 내용은 위험 감수도 맞춤화 를 참조하십시오.)

위험 이론 1 : 위험을 되 찾을 수있는 시간이 더 많으면 위험이 줄어 듭니다.

사람들은 오랜 시간이 지났 으면 더 많은 위험을 감수 할 수 있다고 생각합니다. 투자에 문제가 발생하면 손실을 보상 할 수있는 시간을 갖게됩니다. 이러한 방식으로 리스크가 검토 될 때, 리스크는 실제로 시간 범위가 증가함에 따라 감소합니다. 그러나 이러한 위험 정의를 수락하면 위험 부담이없는 보안에 투자하지 않아 포기한 기회 비용은 물론 투자 손실을 추적하는 것이 좋습니다. 이것은 귀하의 투자 손실을 보상하는 데 걸리는 시간뿐만 아니라 보장 된 이자율을 산출 할 수있는 제품에 투자하지 않는 것과 관련된 손실을 보상하는 데 얼마나 걸릴지를 알아야하기 때문에 중요합니다. 정부 채권과 같은 수익. 위험 이론 2 : 더 긴 시간 수평선은 투자의 표준 편차를 줄임으로써 위험을 감소시킵니다.

표준 편차 투자의 복합 연평균 수익의 평균은 반전으로 인해 시간이 갈수록 감소합니다. 이 위험의 정의는 두 가지 중요한 통계 이론에 기초합니다. 첫 번째 이론은 시간이 지남에 따라 투자자의 실제 평균 수익률이 오랜 역사적 평균 수익률을 달성 할 가능성이 있음을 나타내는 큰 숫자의 법칙으로 알려져 있습니다. 기본적으로 표본 크기가 클수록 평균 결과가 발생합니다. 두 번째 이론은 확률 이론의 중심 극한 정리로서, 표본 크기가 증가함에 따라,이 맥락에서 시간의 지평이 증가함에 따라, 표본 평균의 표집 분포가 정규 분포의 표본 분포에 이른다.

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투자에 대한 암시를 이해하기 전에 일정 기간 동안 논문 개념을 숙고해야 할 수도 있습니다. 그러나 많은 수의 법칙은 단순히 투자가 기대 한 수익을 중심으로 한 수익률 분산이 시간대가 증가함에 따라 감소한다는 것을 의미합니다.이 개념이 사실이라면,이 경우에는 평균 주위의 변동으로 측정 된 분산이 위험 측정이기 때문에 시간 범위가 증가함에 따라 위험도 감소해야합니다. 한 단계 더 나아가, 확률 이론의 중심 극한 정리의 실질적인 의미는 투자가 1 년 동안 20 %의 표준 편차를 갖는다면, 시간이 증가함에 따라 그 변동성이 기대 값으로 감소한다는 것을 규정합니다. 이 예제에서 알 수 있듯이, 큰 수의 법칙과 확률 이론의 중앙 한계 정리가 고려 될 때 표준 편차로 측정 된 위험은 실제로 시간 범위가 길어짐에 따라 감소하는 것처럼 보입니다. 불행하게도, 많은 이론들이 실생활에 영향을주기 전에 너무 많은 시간을 투자해야하기 때문에, 이론적으로는 투자 이론에 적용 할 수 없다. 더욱이 확률 이론의 중심 극한 정리는 경험적 증거에 따르면 일정한 표준 편차는 투자 성과가 일반적으로 왜곡되어 첨도를 나타낸다는 사실로 인해 투자 위험의 부정확 한 측정임을 보여주기 때문에 이러한 맥락에서는 적용되지 않는다. 이는 결국 투자 성과가 정상적으로 분배되지 않는다는 것을 의미하며, 이는 차례로 확률 이론의 중심 극한 정리를 무효로 만듭니다. 또한 투자 성과는 일반적으로 이분 산성에 영향을 받기 때문에 표준 편차를 측정 위험으로 사용하는 유용성을 크게 저해합니다. 이러한 문제를 감안할 때 적어도이 두 이론의 전제에 근거하지 않고 시간에 따라 위험이 감소한다고 가정하면 안됩니다. (통계가 투자하는 데 도움이되는 방법에 대한 자세한 내용은

주식 시장 리스크 : 꼬리 따기>

참조).

투자 위험이 표준 편차를 사용하여 측정되는 경우 추가 문제가 발생합니다. 당신은 일회성 투자를하고 그 투자 기간을 일정 기간 동안 유지하게 될 것입니다. 대부분의 투자자가주기적인 투자 기여를 수반하는 달러 비용 평균화 전략을 사용한다고 가정 할 때, 이론은 적용되지 않습니다. 새로운 투자 기여가 이루어질 때마다 그 부분은 나머지 투자보다 다른 표준 편차가 있기 때문입니다. 또한 대부분의 투자자는 뮤추얼 펀드와 같은 투자 상품을 사용하는 경향이 있으며 이러한 유형의 상품은 시간이 지남에 따라 지속적으로 기본 증권을 변경합니다. 결과적으로이 이론과 관련된 기본 개념은 투자 할 때 적용되지 않습니다. 위험 이론 3 : 시간이 지남에 따라 위험 증가 위험을 특정 시점에 예상되는 것과 가까운 종료 값을 가질 확률로 정의하면 실제로 위험이 발생합니다 시간이 갈수록 증가합니다. 이 현상은 잠재적 인 손실의 크기가 시간 간격이 증가함에 따라 증가한다는 사실에 기인합니다.이 관계는 지속적으로 합성 된 총 수익을 사용하여 위험을 측정 할 때 제대로 포착됩니다.대부분의 투자자들은 특정 포트폴리오 할당을 고려할 때 특정 기간에 일정 금액의 돈을 가질 확률에 대해 염려하므로 이러한 방식으로 위험을 측정하는 것이 합리적입니다. 몬테카를로 시뮬레이션 관측 분석에 기초하여 잠재적 포트폴리오 결과에서의 더 큰 분산은 시뮬레이션에 포함 된 확률 위아래 움직임이 증가하고 시간 간격이 길어짐에 따라 나타납니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 금융 시장 수익률이 불확실하기 때문에이 결과를 창출 할 것이며, 따라서 다년간의 복합 효과로 인해 예상 중간 수익률의 어느 쪽의 수익률 범위가 확대 될 수 있습니다. 또한 나쁜 해에 여러 해를 신속하게 쓸어 버릴 수 있습니다.

위험 이론 제 4 호 : 상식의 관점에서 위험과 시간의 관계

학문 이론에서 벗어나서, 상식은 시간의 길이가 단순히 길어지면서 투자의 위험이 증가한다는 것을 의미한다 미래의 사건을 예측하기가 어렵 기 때문입니다. 이 점을 증명하기 위해 다우 존스 산업 평균 지수가 1896 년에 결성되었을 때의 기업리스트를 볼 수 있습니다. 1896 년 인덱스의 일부인 유일한 회사는 여전히 오늘 지수의. 그 회사는 General Electric입니다. 다른 회사들은 정부에 의해 파산되거나, 다우 존스 지수위원회 (Dow Jones Index Committee)에서 삭제되거나 사업을 중단했다. 이러한 경험적 입장을 뒷받침하는 최근의 사례는 최근의 Lehman Brothers와 Bear Sterns의 종말이다. 이들 두 회사는 모두 월 스트리트 은행 이었지만 운영 및 비즈니스 위험으로 인해 결국 파산으로 이어졌습니다. 이러한 사례를 감안할 때 투자와 관련된 비 체계적 위험을 줄이지 못한다고 추측 할 수 있습니다. (이 회사는 오랜 역사에서 많은 금융 위기에서 살아 남았습니다. 결국 파산으로 이어진 원인을 찾아보십시오. 사례 연구 : 리먼 브러더스의 붕괴

)

관계에 대한 역사적인 관점에서 벗어남 위험과 시간의 진정한 관계를 이해하는 데 도움이 될 수있는 시각과 위험과 시간 사이에 두 가지 간단한 질문을 던지십시오. 첫째, "올해 말 금의 온스는 얼마라고 생각합니까?" 둘째로, "금의 온스가 지금부터 30 년을 들일 것이라고 생각합니까?" 시간이 지남에 따라 금 가격에 복합적인 영향을 미칠 수있는 잠재적 요인이 많기 때문에 먼 미래에 금이 얼마나들 것인가를 정확하게 추정하려고 할 때 훨씬 더 많은 위험이 있음이 분명해야합니다. 결론 이러한 경험적 사례는 시간이 위험을 감소시키지 않는다는 강력한 사례를 만든다. 이 입장을 감안할 때 투자자는 투자의 관점에서 위험과 시간의 관계를 살펴볼 때 매우 중요한 결론에 도달해야합니다. 시간의 범위를 길게하여 위험을 줄일 수는 없습니다. 따라서 체계적이지 않은 위험의 영향을 완화 할 수있는 유일한 방법은 광범위하게 분산 된 포트폴리오를 개발하는 것입니다.