203:历史风险,第一部分

介绍

  大多数天生爱冒险的登山者、极限运动员、摩托车冒险家都喜欢谈论工作完成、冒险结束、自由落体等等之类的高潮。他们不太可能老是想着骨折、损坏的设备和沉重的保险费用。

  投资者的行为往往有点像这些极限运动员,至少在他们刚起步的时候是这样的:他们更愿意谈论他们的基金所产生的回报,而不是他们为获得这些回报所承担的风险或他们所蒙受的损失。以大型股Cambiar机会基金为例。这只相当集中的基金在2001年至2004年进入了同类基金的前10%,但在2007年和2008年情况发生了逆转,分别进入了最差的5%和25%,然后在2009年和2010年又恢复了盈利模式。巨大的收益只能通过承担巨大的风险来获得,这通常意味着短期回报的起起落落。这叫做波动。

  虽然没有一种单一的风险衡量方法可以100%准确地预测基金未来的波动性,但研究表明,过去的风险是未来风险的一个很好的指标。换句话说,如果一只基金在过去一直波动,那么它在未来也很可能波动。

  在这节课中,我们将讨论衡量共同基金风险的两个常用标准:标准差和贝塔系数。这两项指标都会出现在晨星基金的报告页面上。

标准偏差

  标准偏差可能是衡量基金风险的最常用指标。标准偏差简单地量化了一系列数字(如基金回报率)在其均值或平均值附近的变化程度。投资者喜欢使用标准差,因为它提供了一个精确的指标,可以衡量在一个特定的时间范围内,一只基金的收益在上涨和下跌时的变化程度。有了这些信息,你可以判断你的基金未来可能产生的回报范围。晨星公司(Morningstar)计算一只基金最近36个月的标准差。基金的月回报率波动越大,其标准差就越大。

  例如,一只共同基金在过去36个月里每月增长1%,其标准差为零,因为它的月回报率不会随着月份的变化而变化。但这里有个棘手的地方:每个月损失1%的共同基金的标准差也是0。为什么?因为它的回报没有变化。与此同时,一个月涨5%,一个月涨25%,一个月跌7%的基金,其标准差会高得多;它的回报更加多样化。

  标准偏差允许基金的业绩波动被捕捉到一个单独的数字。对于大多数基金来说,未来的月度回报率在68%的情况下会落在其平均回报率的一个标准差范围内,在95%的情况下会落在两个标准差范围内。

  让我们翻译。假设一只基金的标准偏差为4,年平均回报率为10%。大多数情况下(或者更准确地说,68%的情况下),我们可以预期该基金未来的回报率在6%到14%之间,或者10%的平均回报率加上或减去4的标准差。几乎在所有情况下(95%的情况下),它的回报率都在2%到18%之间,或者在均值的两个标准差之内。

  使用标准偏差作为风险度量有其缺陷。拥有一个低标准差的基金仍然有可能赔钱。事实上,这种情况很少见。与标准差高的基金相比,标准差小的基金在短时间内的损失更少。例如,超短期债券基金(除货币市场基金外)属于风险最低的基金之一,其一年期平均标准差仅为0.64%。

  标准偏差更大的缺陷是它不是直观的。当然,7的标准偏差明显高于5的标准偏差,但这些数字是高还是低呢?因为一个基金的标准差并不是一个相对的衡量标准也就是说,它并没有与其他基金或基准进行比较如果没有一些背景的话,它对你来说并不是很有用。

  所以你需要为标准差找到一个合适的环境。为了帮助确定您的基金的标准差是高还是低,我们建议您从查看类似基金的标准差开始,这些基金与您所研究的基金属于同一类别。以2011年5月为例,中盘成长型基金平均标准差为26.4,而典型的大市值基金标准差为22.5。您还可以将基金的标准差与相关指数的标准差进行比较。例如,大型股基金常用的基准标准普尔500指数(S&P 500)在2011年5月的标准差为21.7。

β系数

  与此同时,贝塔系数是一个相对的风险衡量指标,因为它描述了基金相对于基准的波动性。晨星(Morningstar)以标准普尔500指数(S&P 500 Index)为基准计算股票基金的贝塔系数。我们还使用所谓的基金最佳适合指数(best-fit index)来计算贝塔系数,该指数是表现与基金表现最相似的基准。例如,对于债券基金,我们使用巴克莱资本综合债券指数和最佳适合指数。

  Beta相当容易解释。基金的贝塔系数越高,其相对于基准的波动性就越大。贝塔系数大于1.0意味着该基金的波动性大于基准指数。贝塔系数小于1.0意味着该基金的波动性小于指数。

  理论上,如果市场上涨10%,贝塔系数为1.0的基金应该上涨10%;如果市场下跌10%,该基金应下跌相同的数额。如果市场上涨10%,贝塔系数为1.1的基金预计将上涨11%,而市场下跌10%应导致该基金下跌11%。相反,当市场上涨10%时,贝塔系数为0.9的基金应该有9%的回报率,但当市场下跌10%时,它应该只有9%的损失。beta最大的缺点是,它实际上只在根据相关基准计算时才有用。如果将一只基金与一个不合适的基准进行比较,那么它的贝塔系数就毫无意义。

  在关于波动性的讨论中,还有一个经常被忽视的统计数据:R-squared,你可以在晨星公司(Morningstar.com)的基金报告的评级与风险栏目中找到它。r平方越小,作为衡量基金波动性的贝塔系数就越不可靠。r的平方越接近100,就越有意义。例如,黄金基金与标准普尔500指数的平均r平方仅为0.26,这表明它们与标准普尔500指数的贝塔系数作为风险衡量指标是相当无用的。除非基金对指数的r平方是75或更高,否则忽略贝塔系数。

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