Portfelio optimizavimas (apibrėžimas ir pavyzdys) Apribojimai ir pranašumai

Kas yra portfelio optimizavimas?

Portfelio optimizavimas yra ne kas kita, kaip procesas, kai investuotojas gauna tinkamas rekomendacijas dėl turto pasirinkimo iš kitų galimybių ir šioje teorijoje projektai / programos nėra vertinami individualiai, o tas pats yra vertinamas kaip dalis konkretų portfelį.

Paaiškinimas

Teigiama, kad optimalus portfelis turi didžiausią „Sharpe“ santykį, kuris matuoja perteklinę grąžą, gaunamą už kiekvieną prisiimamą rizikos vienetą.

Portfelio optimizavimas pagrįstas šiuolaikine portfelio teorija (MPT). MPT yra pagrįstas principu, kad investuotojai nori didžiausios grąžos už mažiausią riziką. Norėdami tai pasiekti, portfelio turtas turėtų būti parenkamas įvertinus, kaip jie veikia vienas kito atžvilgiu, t. jų koreliacija turėtų būti menka. Bet koks optimalus portfelis, pagrįstas MPT, yra gerai diversifikuotas, kad būtų išvengta avarijos, kai tam tikras turtas ar turto klasė veikia blogiau.

Optimalaus portfelio procesas

Turto paskirstymas optimaliam portfeliui iš esmės yra dviejų dalių procesas:

  1. Turto klasių pasirinkimas - portfelio valdytojai pirmiausia pasirenka turto klases, kurioms nori skirti lėšų, ir tada nusprendžia įtraukti kiekvienos turto klasės svorį. Bendrosios turto klasės apima akcijas, obligacijas, auksą, nekilnojamąjį turtą.
  2. Turto pasirinkimas klasėje - nusprendęs turto klases, valdytojas nusprendžia, kiek konkrečios akcijos ar obligacijos ji nori įtraukti į portfelį. Efektyvi siena grafike nurodo efektyvaus portfelio rizikos ir grąžos santykį. Kiekvienas šios kreivės taškas atspindi efektyvų portfelį.

Portfelio optimizavimo pavyzdžiai

Pažiūrėkime keletą praktinių portfelio optimizavimo pavyzdžių, kad geriau jį suprastume.

1 pavyzdys

Jei imtume „Apple“ ir „Microsoft“ pavyzdį, remdamiesi jų mėnesio grąža už 2018 metus, šioje diagramoje parodyta tik šių dviejų akcijų portfelio efektyvi riba:

X ašis yra standartinis nuokrypis, o y ašis - portfelio grąža pagal rizikos lygį. Jei sujungsime šį portfelį su nerizikingu turtu, taškas šiame grafike, kuriame maksimaliai padidintas Sharpe santykis, reiškia optimalų portfelį. Tai yra taškas, kuriame kapitalo paskirstymo linija liečia efektyvią sieną. To priežastis yra ta, kad tuo metu Šarpės santykis (kuris įvertina tikėtinos grąžos padidėjimą kiekvienam papildomam rizikos vienetui) yra didžiausias.

2 pavyzdys

Tarkime, kad norime derinti rizikingą portfelį, turintį tik „BestBuy“ ir „AT&T“ akcijas bei nerizikingą turtą su 1% grąža. Mes apskaičiuosime efektyvią sieną, remdamiesi šių atsargų grąžos duomenimis, ir tada paimsime liniją, kuri prasideda ties Y ašimi 1,5 ir yra liestinė šiai efektyviai sienai.

X ašis rodo standartinį nuokrypį, o Y ašis - portfelio grąžą. Investuotojas, norintis prisiimti mažesnę riziką, gali judėti kairiau nuo šio taško, o didelę riziką prisiimantys investuotojai - šio taško dešinėje. Investuotojas, visiškai nenorintis prisiimti jokios rizikos, visus pinigus tiesiog investuotų į nerizikingą turtą, tačiau tuo pačiu apribotų savo portfelio grąžą iki 1%. Papildoma grąža bus uždirbta rizikuojant.

Portfelio optimizavimo pranašumai

Toliau pateikiami keli pagrindiniai portfelio optimizavimo pranašumai:

  • Maksimali grąža - pirmas ir pagrindinis portfelio optimizavimo tikslas yra maksimali grąža tam tikram rizikos lygiui. Rizikos ir grąžos kompromisas yra maksimalus tuo metu, kai efektyvi siena yra optimalus portfelis. Taigi vadovai, vykdantys portfelio optimizavimo procesą, savo investuotojams dažnai gali pasiekti didelę grąžą už rizikos vienetą. Tai padeda patenkinti klientą.
  • Diversifikacija - optimalūs portfeliai yra gerai diversifikuoti, kad būtų panaikinta nesisteminga rizika ar ne kaina. Diversifikacija padeda apsaugoti investuotojus nuo neigiamų padarinių tuo atveju, jei konkretus turtas yra nepakankamas. Kitas portfelio turtas apsaugos investuotojo portfelį nuo kritimo, o investuotojas lieka patogioje zonoje.
  • Rinkos galimybių nustatymas - kai vadovai įsitraukia į tokį aktyvų portfelio valdymą, jie stebi daugybę rinkos duomenų ir nuolat atnaujina rinkas. Ši praktika gali padėti jiems nustatyti rinkos galimybes prieš kitus ir pasinaudoti tomis galimybėmis savo investuotojų labui.

Portfelio optimizavimo apribojimai

Toliau pateikiami keli pagrindiniai portfelio optimizavimo apribojimai:

  • „Frictionless Markets“ - šiuolaikinė portfelio teorija, kuria grindžiama portfelio optimizavimo koncepcija, daro tam tikras prielaidas, kad galėtų pasitvirtinti. Viena iš prielaidų yra ta, kad rinkos yra be trinties, ty rinkoje nėra vyraujančių sandorių išlaidų, apribojimų ir pan. Iš tikrųjų tai dažnai būna netiesa. Rinkoje yra trinties, ir šis faktas apsunkina šiuolaikinės portfelio teorijos taikymą.
  • Normalus paskirstymas - dar viena šiuolaikinės portfelio teorijos prielaida yra ta, kad grąža paprastai paskirstoma. Naudojant grįžtamuosius duomenis kaip įvestį, nepaisoma iškrypimo, kurtozės ir kt. Dažnai nustatoma, kad grąža paprastai nėra paskirstoma. Šis prielaidos pažeidimas pagal šiuolaikinę portfelio teoriją vėl kelia iššūkį naudoti.
  • Dinaminiai koeficientai - koeficientai, naudojami duomenims portfelio optimizavimui, pvz., Koreliacijos koeficientas, gali keistis keičiantis rinkos situacijai. Daroma prielaida, kad šie koeficientai lieka nepakitę, ne visais atvejais.

Išvada

Portfelio optimizavimas yra naudingas tiems investuotojams, kurie nori maksimaliai padidinti rizikos ir grąžos kompromisą, nes šis procesas yra skirtas maksimaliai padidinti kiekvieno papildomo portfelio rizikos vieneto grąžą. Valdytojai sujungia rizikingo turto derinį su nerizikingu turtu, kad valdytų šį kompromisą. Rizikingo turto ir nerizikingo turto santykis priklauso nuo to, kiek investuotojas nori prisiimti riziką. Optimalus portfelis neduoda portfelio, kuris generuotų kuo didesnę grąžą iš derinio. Tai tik padidina prisiimamos rizikos vieneto grąžą. Šio portfelio „Sharpe“ santykis yra didžiausias.

Įdomios straipsniai...