Наївна диверсифікація найкраще описується як грубий і більш-менш інстинктивний здоровий глузд поділу портфеля, не турбуючись про складні математичні моделі. У гіршому випадку, скажімо, деякі мотиви, такий підхід може зробити портфелі дуже ризикованими. Знову ж таки, деякі останні дослідження вказують на те, що такий тип усвідомленого, але неофіційно логічного поділу настільки ж ефективний, як і ті фантазії, оптимізуючі формули.
Наївна Vs. Витончений
Не дивно, що окремі інвестори рідко використовують складні методики розподілу активів. Вони мають залякуючі назви, такі як оптимізація середньої дисперсії, моделювання Монте-Карло або модель Трейнора-Чорного, усі вони розроблені для створення оптимального портфеля, який дає максимальну віддачу при мінімальному ризику, що справді є мрією інвестора..
Насправді, кілька досліджень теорії оптимізації, таких як "Оптимальна версивна наївна диверсифікація: наскільки ефективною є стратегія портфоліо 1 / N", проведена доктором Лондонської бізнес-школи доктором Віктором Демігелем та ін., Суперечили ефективності роботи витончені моделі. Різниця між ними та наївним підходом не є статистично значущою; вони зазначають, що дійсно базові моделі працюють досить добре.
Чи спосіб середньостатистичного приватного інвестора просто мати трохи цього і трохи цього насправді менш життєздатний? Це надзвичайно важливе питання та є основою інвестування. Один рабин, Іссак-бар Аха, здається, був дідом усього, запропонувавши приблизно в четвертому столітті, що "треба покласти третину в землю, третину на товари та третю готівкою". Це досить гарна порада, яка все ще достатньо звучить, 1600 років потому!
Деяким цинікам і вченим здається, що це правда занадто просто, що можна досягти всього, що є наближеним до оптимального, просто поклавши третину своїх грошей у нерухомість, третину цінних паперів (сучасний еквівалент товарів) та відпочинок готівкою. Крім того, класичні кругові діаграми, які поділяються на портфелі високого, середнього та низького ризику, дуже прості, і з ними може бути нічого поганого.
Навіть Гаррі Марковіц, який отримав Нобелівську меморіальну премію з економічних наук за свої оптимізаційні моделі, очевидно просто розділив свої гроші порівну між облігаціями та акціями з "психологічних причин". Це було просто і прозоро; на практиці він із задоволенням залишав після себе власні нагородні теорії, коли справа стосувалася його власних коштів.
Відтінки наївності та самого терміна
Однак до цього питання більше. Німецький професор банківської справи та фінансів Мартін Вебер пояснює, що існують різні типи наївних моделей, деякі з яких набагато кращі за інші. Професор Шломо Бенарці з UCLA також підтверджує, що наївні інвестори сильно впливають на те, що їм пропонується. З цієї причини, якщо вони переходять до біржового посередника, вони можуть закінчитися занадто великою кількістю акцій або перенаситити боргові інструменти, якщо вони звернуться до спеціаліста з облігацій. Крім того, існує багато різних типів акцій, таких як невеликі та великі, зовнішні та місцеві тощо, так що будь-які упередження можуть призвести до катастрофічного або, принаймні, недостатньо оптимального наївного портфеля.
У цьому ж сенсі сама концепція наївності може бути спрощеною і дещо несправедливою. Наївне в сенсі довірливе та малоінформоване, насправді, дуже ймовірно, призведе до катастрофи. І все ж, якщо наївно сприймати своє первісне значення природного та невпливового - перекладаючи на розумний та логічний, якщо ненадуманий, підхід (незнаючи техніку технічного моделювання), то немає справжньої причини для його невдачі. Іншими словами, справді проблемою є, мабуть, негативні конотації слова "наївність" - використання зневажливої етикетки.
Складність не завжди допомагає
Якщо вийти з іншого боку, методологічна складність та складні моделі не обов'язково призводять до інвестиційної оптимальності на практиці. Література про це досить чітка і враховуючи складність фінансових ринків, це навряд чи дивно. Їх поєднання економічних, політичних та людських факторів викликає загрозу, так що моделі завжди вразливі до якоїсь форми непередбачуваного шоку або поєднання факторів, які не можуть ефективно інтегруватися в модель.
Доктор Віктор Демігель та його співавтори визнають, що складні підходи серйозно обмежені проблемами оцінки. Для статистично обґрунтованих "справжні моменти повернення активів" невідомі, що призводить до потенційно великих помилок оцінки.
Отже, розумно побудований портфель, який регулярно контролюється і врівноважується, зважаючи на те, що відбувається в той час, має не лише інтуїтивну привабливість, він може виконувати так само, як і деякі куди більш складні підходи, обмежені власною складністю та непрозорістю.. Тобто модель може не інтегрувати всі необхідні фактори або може не реагувати в достатній мірі на зміни навколишнього середовища в міру їх виникнення.
Крім того, крім диверсифікації класу активів, ми всі знаємо, що портфель власних капіталів також повинен бути диверсифікований сам по собі. І в цьому контексті прихильники наївного розподілу продемонстрували, що наявність понад 15 акцій не дає додаткової переваги від диверсифікації. Таким чином, дійсно складна суміш акцій, ймовірно, контрпродуктивна.
Суть
Єдине, на що всі згодні - це диверсифікація абсолютно необхідна. Але переваги розширеного математичного моделювання незрозумілі; для більшості інвесторів, як вони працюють, ще менш зрозуміло. Хоча комп'ютеризовані моделі можуть виглядати вражаюче, існує небезпека бути засліпленою наукою. Деякі такі моделі можуть спрацювати добре, але інші - не краще, ніж просто бути розумними. Стара приказка «дотримуйтесь того, що ви знаєте і розумієте» може застосовуватися як до прямого, прозорого розподілу активів, так і до різних форм структурованих інвестиційних продуктів.
