Portfóliókockázat: amit a súlyok elfednek
Számítsd ki az együttes volatilitást, és azonosítsd a közös mozgatórugókat, amelyeket egy eszközlista nem mutat meg.
A portfólió nem elszigetelt fogadások gyűjteménye
Két azonos önálló volatilitású pozíció nagyon eltérő mértékben járulhat hozzá egy meglévő portfólió kockázatához. A különbséget hozamaik és a többi befektetés kölcsönhatása okozza. A legnagyobb kitettséggel rendszerint együtt mozgó pozíció felerősítheti annak ingadozását; egy másik részben ellensúlyozhatja. A kereskedési szimbólumok megszámolása nem méri ezt a kapcsolatot.
A klasszikus átlag–variancia keret súlyokkal, egyedi varianciákkal és páronkénti kovarianciákkal írja le a portfólió varianciáját. Hasznos rendszerező modell, nem a veszély teljes meghatározása. Közvetlenül nem ragadja meg a nemteljesítést, a piacbezárást, a pénzkivételi korlátozásokat vagy a vásárlóerő tartós elvesztését. Először döntsük el, mely kockázatokat világíthatja meg a számítás, és melyek igényelnek külön elemzést.
Tedd láthatóvá a kereszttagot
Két eszköz esetén, w1 és w2 súlyokkal, s1 és s2 volatilitással, r korrelációval a variancia: w1²s1² + w2²s2² + 2w1w2rs1s2. Az utolsó tag miatt a volatilitások egyszerű átlagolása általában hibás. Minden bemenetnél következetes időtávot, hozamszámítási szokást és pénznemkezelést kell alkalmazni.
Két, egyenként 20%-os évesített volatilitású eszköz egyenlő súlyú portfóliójának modellezett volatilitása nulla korreláció mellett körülbelül 14,14%. Egyes korrelációnál az eredmény 20%. Mínusz egyes korreláció és azonos nagyságok mellett az idealizált variancia nulla. Ez az utolsó számítás a modell aritmetikáját szemlélteti, nem azt, hogy a valóságban elérhető kockázatmentes portfólió.
A korreláció becslés, nem szerződés
A mintakorreláció a megfigyelési ablakkal és a piaci környezettel változik. A nyugodt időszakok elrejthetik az inflációval, finanszírozási hiánnyal vagy kényszereladással szembeni közös sérülékenységet. A hétköznapokon függetlennek tűnő eszközök együtt reagálhatnak, amikor a befektetőknek készpénz kell. A becslési bizonytalanság ezért legyen látható, ne egyetlen mátrixba rejtve szerepeljen.
Hasonlítson össze több hihető korrelációt, és vizsgáljon konkrét stresszidőszakokat. Vigyázzon az elavult árakkal: egy ritkán értékelt eszköz mesterségesen stabilnak és gyengén korrelálónak látszhat pusztán azért, mert nyilvántartott értéke késve igazodik. Hangolja össze a megfigyelési időpontokat, és értse meg az értékelési módszereket, mielőtt az alacsony számot diverzifikációnak tekinti. Az eltérő kereskedési idő hasonló problémát okoz akkor is, ha mindkét instrumentummal aktívan kereskednek.
A kovarianciamátrixnak matematikailag összhangban kell állnia önmagával. Eltérő dátumokból becsült páronkénti korrelációk nem pozitív szemidefinit mátrixot adhatnak, így egyes súlyokkal negatív variancia jönne ki. Ez hiba, nem tökéletes fedezés. Egyeztesd a megfigyeléseket, ellenőrizd a mátrixot, és dokumentáld a regularizálást.
Fordítsd le a neveket gazdasági kitettségekre
Egy technológiai részvényalap, egy szoftvervállalat részvénye és egy növekedésérzékeny devizapozíció különböző elnevezésük ellenére egyaránt érzékeny lehet a kockázatvállalási hajlandóságra. A külföldi eszközöket tartó belföldi számla devizakitettséget is hordoz, hacsak azt ténylegesen nem fedezik. Bontsuk a pozíciókat olyan mozgatórugókra, mint a részvénypiaci béta, a kamatok, a devizák, a hitelkockázat és a nyersanyagárak.
A származtatott ügyletek névértéke és a készpénzallokáció különös figyelmet igényel. Kis marginbefizetés is nagy gazdasági kitettséget tarthat fenn, miközben egy opció érzékenysége az árral és az idővel változik. A kizárólag kifizetett készpénzre épülő portfóliósúlyok súlyosan félreábrázolhatják ezeket az eszközöket. Az elsőrendű faktorszemlélet hasznos, de a nemlineáris kitettségeket továbbra is újra kell értékelni forgatókönyvenként, nem lehet örökre rögzített érzékenységgel számolni.
Használj marginális változásokat az elemzéshez
Kérdezd meg, mi történik a teljes modellezett kockázattal, ha egy pozícióból kis mennyiséget hozzáadsz vagy eltávolítasz. Ez a marginális nézőpont feltárhatja, hogy a legnagyobb állomány nem feltétlenül a legnagyobb többletkockázat. Azt is megakadályozza, hogy az önálló volatilitási rangsort portfóliódöntésnek tekintsük.
A kovarianciaszámítást a koncentrációs korlátokkal, likviditási mutatókkal és veszteségforgatókönyvekkel együtt kezelje. Egy matematikailag alacsony volatilitású összetétel használhat egyetlen közös letétkezelőt, vagy függhet stresszt túl nem élő tőkeáttételtől. A gyakorlati eredmény a sérülékenységek és bizonytalanságok térképe legyen, ne a látszólag végleges kockázat egyetlen tizedesjegye. Érdemi kitettségváltozás után számoljon újra, és vizsgálja meg, miért mozdul az eredmény.
A súlyok mutassák a kitettséget és a finanszírozást
A súlyhoz nevező kell. Százezer dollár saját tőke mellett a 60 000 dolláros hosszú és 40 000 dolláros rövid pozíció súlya +0,60 és −0,40. A nettó kitettség 20 %, a bruttó 100 %. Egyre normalizálásuk megváltoztatná a gazdasági léptéket. A pénzállományt és finanszírozást a tényleges konstrukció szerint kezeld.
Mindkét eszköz 20 %-os éves volatilitása és 0,8 korreláció mellett a variancia 0,00544, a saját tőkéhez viszonyított volatilitás körülbelül 7,38 %. Nulla korrelációnál 14,42 %-ra nő. A pozitív korreláció segíti ezt a hosszú–rövid párt, szemben két hasonló hosszú pozícióval.
A devizaátváltás szorzatot tartalmaz. Ha a külföldi eszköz helyben 5 %-ot emelkedik, a deviza pedig 10 %-ot gyengül a számla pénzneméhez képest, a hozam 1,05 × 0,90 − 1 = −5,5 % költségek előtt. Az egyszerű összeadás kihagyja a kereszttagot. A megfelelő pénznembeli hozamokat használd.
A modell állandó súlyai nem jelentenek ingyenes folyamatos újrasúlyozást. Az árak elmozdítják a súlyokat, amíg ügyletek vissza nem állítják őket. A mai becslés nem írja le automatikusan a következő hónap portfólióját. A fenntartási költség, likviditás és finanszírozás külön vizsgálatot kíván.