Рассмотрим дисперсию и стандартное отклонение, — две наиболее широко используемые меры дисперсии для анализа финансовых данных, — в рамках изучения количественных методов по программе CFA.
Среднее абсолютное отклонение позволяет решить проблему, заключающуюся в том, что сумма отклонений от среднего равна нулю. Для этого при расчете среднего используется абсолютное значение отклонений.
Второй подход к расчету отклонений состоит в их возведении в квадрат.
Дисперсия и стандартное отклонение, основанные на квадрате отклонений, являются двумя наиболее широко используемыми мерами дисперсии:
Дисперсия определяется как среднее квадратов отклонений от среднего значения.
Стандартное отклонение — это положительный квадратный корень дисперсии.
Далее обсуждается расчет и использования дисперсии и стандартного отклонения.
Дисперсия генеральной совокупности.
Если нам известен каждый элемент генеральной совокупности, мы можем вычислить дисперсию генеральной совокупности или просто дисперсию (англ. ‘population variance’).
Она обозначается символом σ 2 [сигма] и представляет собой среднее арифметическое квадратов отклонений от среднего значения.
где μ [мю] — это среднее генеральной совокупности, а N — размер генеральной совокупности.
Зная среднее значение μ, мы можем использовать Формулу 11 для вычисления суммы квадратов отклонений от среднего с учетом всех N элементов в генеральной совокупности, а затем для определения среднего квадратов отклонений путем деления этой суммы на N.
Независимо от того, является ли отклонение от среднего положительным или отрицательным, возведение в квадрат этой разности дает положительное число.
Таким образом, дисперсия решает проблему отрицательных отклонений от среднего значения, устраняя их посредством операции возведения в квадрат этих отклонений.
Рассмотрим пример.
Прибыль в процентах от выручки для оптовых клубов BJ’s Wholesale Club, Costco и Walmart за 2012 год составляла 0.9%, 1.6% и 3.5% соответственно. Мы рассчитали среднюю прибыль в процентах от выручки как 2.0%.
Следовательно, дисперсия прибыли в процентах от выручки составляет:
Поскольку дисперсия измеряется в квадратах, нам нужен способ вернуться к исходным единицам. Мы можем решить эту проблему, используя стандартное отклонение, т.е. квадратный корень из дисперсии.
Стандартное отклонение легче интерпретировать, чем дисперсию, поскольку стандартное отклонение выражается в той же единице измерения, что и наблюдения.
Формула стандартного отклонения генеральной совокупности.
Стандартное отклонение генеральной совокупности (или просто стандартное отклонение, а также среднеквадратическое отклонение, от англ. ‘population standard deviation’), определяемое как положительный квадратный корень из дисперсии генеральной совокупности, составляет:
где μ [мю] — это среднее генеральной совокупности, а N — размер генеральной совокупности.
Используя пример прибыли в процентах от выручки для оптовых клубов BJ’s Wholesale Club, Costco и Walmart за 2012 год, в соответствии с Формулой 12, мы вычислим дисперсию 1.21, а затем возьмем квадратный корень: \( \sqrt <1.21>\) = 1.10.
Как дисперсия, так и стандартное отклонение являются примерами параметров распределения. В последующих чтениях мы введем понятие дисперсии и стандартного отклонения как меры риска.
Занимаясь инвестициями, мы часто не знаем среднего значения интересующей совокупности, обычно потому, что мы не можем практически идентифицировать или провести измерения для каждого элемента генеральной совокупности.
Поэтому мы рассчитываем среднее значение по генеральной совокупности и среднее выборки, взятой из совокупности, и вычисляем выборочную дисперсию или стандартное отклонение выборки, используя формулы, немного отличающиеся от Формул 11 и 12.
Мы обсудим эти вычисления далее.
Однако в инвестициях у нас иногда есть определенная группа, которую мы можем считать генеральной совокупностью. Для четко определенных групп наблюдений мы используем Формулы 11 и 12, как в следующем примере.
Пример расчета стандартного отклонения для генеральной совокупности.
В Таблице 20 представлен годовой оборот портфеля из 12 фондов акций США, которые вошли в список Forbes Magazine Honor Roll 2013 года.
Журнал Forbes ежегодно выбирает американские взаимные фонды, отвечающие определенным критериям для своего почетного списка Honor Roll.
сохранение капитала (эффективность на медвежьем рынке),
непрерывность управления (у фонда должен управлять менеджер непрерывно, в течение не менее 6 лет), диверсификация портфелей,
доступность (дисквалификация фондов, которые закрыты для новых инвесторов), и
долгосрочные показатели эффективности после уплаты налогов.
Оборачиваемость или оборот портфеля, показатель торговой активности, является меньшим значением из стоимости продаж или покупок за год, деленным на среднюю чистую стоимость активов за год. Количество и состав списка Forbes Honor Roll меняются из года в год.
Таблица 20. Оборот портфеля: взаимные фонды Forbes Honor Roll за 2013 год.
Годовой оборот портфеля (%)
Bruce Fund (BRUFX)
CGM Focus Fund (CGMFX)
Hotchkis And Wiley Small Cap Value A Fund (HWSAX)
Aegis Value Fund (AVALX)
Delafield Fund (DEFIX)
Homestead Small Company Stock Fund (HSCSX)
Robeco Boston Partners Small Cap Value II Fund (BPSCX)
Hotchkis And Wiley Mid Cap Value A Fund (HWMAX)
T Rowe Price Small Cap Value Fund (PRSVX)
Guggenheim Mid Cap Value Fund Class A (SEVAX)
Wells Fargo Advantage Small Cap Value Fund (SSMVX)
Stratton Small-Cap Value Fund (STSCX)
Основываясь на данных из таблицы 20, сделайте следующее:
Рассчитайте среднее по совокупности для оборота портфеля за период, используя данные для 12 фондов из Honor Roll.
Рассчитайте дисперсию и стандартное отклонение совокупности для оборота портфеля.
Для расчета стандартного отклонения находим квадратный корень:
Единицей измерения дисперсии является процент в квадрате, поэтому единицей измерения стандартного отклонения также является процент.
Решение для части 3:
Если генеральная совокупность четко определена как фонды Forbes Honor Roll за один конкретный год (2013 г.), и если под оборотом портфеля понимается конкретный одногодичный период, о котором отчитывается Forbes, то применение формул генеральной совокупности для дисперсии и стандартного отклонения уместно.
Результаты 8,932.50 и 94.51 представляют собой, соответственно, перекрестную дисперсию и стандартное отклонение годового оборота портфеля для фондов Forbes Honor Roll за 2013 год.
Фактически, мы не могли должным образом использовать фонды Honor Roll для оценки дисперсии оборота портфеля (например) любой другой по-разному определенной генеральной совокупности, потому что фонды Honor Roll не являются случайной выборкой из какой-либо большей генеральной совокупности взаимных фондов США.
Выборочная дисперсия.
Во многих случаях в управлении инвестициями подгруппа или выборка из генеральной совокупности — это все, что мы можем наблюдать. Когда мы имеем дело с выборками, сводные показатели называются статистикой.
Статистика, которая измеряет дисперсию по выборке, называется выборочной дисперсией или дисперсией выборки (англ. ‘sample variance’).
В приведенном ниже обсуждении обратите внимание на использование латинских букв вместо греческих для обозначения объема выборки.
где \( \overline X \) — среднее значение выборки, а n — количество наблюдений в выборке.
Формула 13 предписывает нам предпринять следующие шаги для вычисления выборочной дисперсии:
Рассчитать выборочное среднее значение, \( \overline X \).
Рассчитать квадратичное отклонение каждого наблюдения от среднего значения по выборке, \( ( X_i — \overline X )^2 \)
Найти сумму квадратов отклонений от среднего: \( \sum_^ ( X_i — \overline X )^2 \).
Разделить сумму квадратов отклонений от среднего на (n — 1).
Мы проиллюстрируем расчет выборочной дисперсии и выборочного стандартного отклонения на примере ниже.
Отличие выборочной дисперсии от дисперсии генеральной совокупности.
Мы используем обозначение s 2 для выборочной дисперсии, чтобы отличить ее от дисперсии генеральной совокупности σ 2 .
Формула для выборочной дисперсии почти такая же, как и для дисперсии генеральной совокупности, за исключением использования среднего значения выборки \( \overline X \) вместо среднего значения генеральной совокупности μ и другого делителя.
В случае дисперсии генеральной совокупности мы делим числитель на размер совокупности N. Однако для дисперсии выборки мы делим ее на размер выборки минус 1 или n — 1. Используя n — 1 (а не n) в качестве делителя мы улучшаем статистические свойства выборочной дисперсии.
В статистических терминах выборочная дисперсия, определенная в Формуле 13, является несмещенной оценкой (англ. ‘unbiased estimator ‘) дисперсии генеральной совокупности σ 2 .
Мы обсудим эту концепцию далее в чтении о выборке.
Величина n — 1 также называется числом степеней свободы (англ. ‘number of degrees of freedom’) при оценке дисперсии генеральной совокупности. Чтобы оценить дисперсию s 2 , мы должны сначала вычислить среднее. После того как мы вычислили среднее значение выборки, существует только n — 1 независимых отклонений от него.
Стандартное отклонение выборки.
Для стандартного отклонения генеральной совокупности мы аналогичным образом можем вычислить стандартное отклонение выборки, взяв квадратный корень из положительной дисперсии выборки.
Формула стандартного отклонения выборки.
Стандартное отклонение выборки (выборочное стандартное отклонение, выборочное среднеквадратическое отклонение, англ. ‘sample standard deviation’), обозначается символом s и рассчитывается следующим образом:
\(\mathbf< s = \sqrt< \sum_^ ( X_i — \overline X )^2 \over n-1 > >\) (формула 14),
где \( \overline X \) — среднее значение выборки, а n — количество наблюдений в выборке.
Чтобы рассчитать стандартное отклонение выборки, мы сначала вычисляем дисперсию выборки, используя приведенные выше шаги. Затем мы берем квадратный корень из выборочной дисперсии.
Пример, приведенный ниже, иллюстрирует расчет выборочной дисперсии и стандартного отклонения выборки для двух взаимных фондов, представленных ранее.
Пример расчета выборочной дисперсии и стандартного отклонения выборки.
После расчета геометрических и арифметических средних доходностей двух взаимных фондов в Примере (1) мы вычислили две меры дисперсии для этих фондов, размах и среднее абсолютное отклонение доходности (см. Пример расчета размаха и среднего абсолютного отклонения для оценки риска).
Теперь мы вычислим выборочную дисперсию и стандартное отклонение выборки для доходности тех же двух фондов.
Таблица 15. Совокупная доходность двух взаимных фондов, 2008-2012 гг. (повтор).
Фонд Selected American Shares (SLASX)
Фонд T. Rowe Price Equity Income (PRFDX)
Источник
Asset Allocation: риск и доходность
Автор: Алексей Мартынов · Опубликовано 10.05.2016 · Обновлено 05.12.2017
В предыдущей статье мы с вами говорили, какие существуют классы активов и зачем их нужно диверсифицировать. В этой статье мы более подробно рассмотрим, что такое риск и как он связан с доходностью.
Активам свойственно не только расти, но и падать. А компании не существуют вечно, иногда они банкротятся. Инвестируя, вы гарантированно столкнетесь с теми или иными рисками. Безрисковых инвестиций не бывает — такова их природа.
Риски могут проявляться по-разному: в виде колебания цен, в потери части капитала, в обесценивании денег в результате инфляции и т.д. Частично риски можно снизить, но в любом случае какой-то риск всегда остается, полностью риск устранить нельзя.
Характер каждого человека очень индивидуален, и если один инвестор может принять на себя один уровень риска, для другого он может оказаться неприемлемым. Стратегия Asset Allocation может снизить риски с помощью распределения активов в портфеле в определенной пропорции, и контролировать риск так, чтобы он не выходил за рамки комфортных границ. Сочетание различных активов позволяет инвестору создать портфель с уникальным сочетанием риска и доходности, которое подходит именно этому инвестору. Для этого тщательным образом изучается риск и доходность активов, речь о которых пойдет в этой статье.
Все риски можно поделить на две основные группы: системные и несистемные. Несистемные риски — это риски, присущие конкретной компании или отрасли. К таким рискам относятся риск плохого менеджмента компании, локальный кризис в отрасли, катастрофы и аварии на производстве. То есть это риски, которые касаются только конкретной компании или отрасли. Про несистемные риски и способы их снижения речь шла в предыдущей статье.
Системные риски — это риски, которые обусловлены факторами, влияющими на весь рынок в целом, на все ценные бумаги. К таким рискам относится валютный риск, рыночный риск, риск процентных ставок, инфляционный риск. Подробнее про них вы можете прочитать в здесь. В стратегии Asset Allocation под риском в первую очередь понимают рыночный риск.
Рыночный риск
Рыночный риск означает риск снижения цены актива. Риск измеряется волатильностью — это степень колебаний рыночной стоимости или доходности актива. Чем сильнее меняется цена актива, тем больше его волатильность. Например, можно сказать, что акция, цена которой за год колебалась в диапазоне от -5% до +5%, менее волатильная, чем акция, цена которой колебалась от -10% до +10%.
Акции А более волатильны, чем акции В.
Ниже на графике показана динамика акций США крупной и малой капитализации, государственных облигаций США и краткосрочных векселей. Хорошо видно, что график акций очень неровный: их цена сильно падала и сильно росла, но зато они принесли самую большую доходность с 1926 года. График облигаций более сглаженный, но их цена тоже подвержена колебаниям, хотя и в меньше степени, а доход значительно ниже. Линия казначейских векселей самая плавная из всех, но их доходность самая низкая.
Акции — самый волатильный актив, так каких цена может сильно колебаться, облигации менее волатильны и менее доходны. Казначейские векселя меньше всего подвержены волатильности, но приносят самый маленький доход.
Волатильность еще можно интерпретировать как предсказуемость доходности: чем сильнее колебания цены актива, тем сложнее предсказать его доходность. Соответственно, чем ниже предсказуемость доходности актива, тем выше его риск.
Когда вы кладете деньги на депозит, вы почти со 100% уверенностью можете сказать, что получите заявленный банком доход. Поэтому депозит имеет низкий риск. Когда вы инвестируете в акции, их цена может сильно колебаться, поэтому практические невозможно точно предсказать их будущую доходность. Поэтому когда говорят, что у актива высокий риск, это означает, что его доходность сложно заранее предсказать.
Стандартное отклонение — мера риска
Волатильность математически измеряется стандартным отклонением . Оно показывает величину отклонения доходности актива от среднего значения. Для расчета СО берут множество доходностей, например за несколько месяцев, дней или лет и рассчитывают среднее арифметическое значение. Затем по формуле стандартного отклонения рассчитывают, в какой степени значения доходности отклоняются от среднего арифметического. Я сейчас не буду углубляться в эту математику, но кому интересно, могут прочить про это в Википедии.
Стандартное отклонение можно изобразить графически в виде кривой нормального распределения. По горизонтали откладывается степень отклонения, а по вертикали частота попадания в указанный отрезок. Форма кривой имеет вид колокола, середина которого — это среднее арифметическое значение. Кривая показывает, что при нормальном распределении большинство значений лежит рядом со средним арифметическим. Но чем больше отклонение от среднего арифметического, теме меньше значений попадает в эти отрезки.
Кривая нормального распределения
Теперь посмотрим на реальное распределение доходности акций и облигаций. Если взять годовые доходности индекса S&P500 и 10-летних трежерис с 1928 по 2015 год, то их распределение будет выглядеть следующим образом:
Распределение доходностей напоминает форму колокола, большинство значений находится вблизи среднего арифметического и уменьшается по мере отклонения от него.
Если сравнить форму колокола акций и облигаций, можно заметить, что колокол S&P 500 имеет более широкое основание и приплюснут сверху, а колокол трежерис наоборот: имеет более узкое основание и вытянут вверх. Это говорит о том, что значения доходности индекса S&P500 лежат в более широком диапазоне по сравнению с доходностью трежерис (иначе говоря, имеют более высокое стандартное отклонение), а доходности облигаций наоборот, приближены к среднему значению (низкое СО).
Ниже в таблице можно увидеть доходность и стандартное отклонение индекса S&P 500, 10-летних государственных облигаций США и 3-месячных казначейских векселей.
Например, средняя арифметическая доходность индекса S&P 500 за 88 лет составила 11,4%, стандартное отклонение 19,7%. Это означает, что доходность отклонялась от средней на 19,7%, то есть примерно в 70% случаев годовая доходность находилась в диапазоне от -8,3% до 31,1%.
Чем сильнее значения доходности отклоняются от среднего значения, тем больше СО, а значит больше риск. Низкое СО означает, что годовые доходности лежат вблизи среднего значения и диапазон отклонения небольшой.
Инвестируйте на долгий срок
Один из способов уменьшить риск и увеличить предсказуемость результата — инвестировать на долгий срок. На графике ниже изображены диапазоны реальной доходности (за вычетом инфляции) 5-летних трежерис и акций США на сроке с 1972 по 2015 год. На горизонтальной оси отложен срок удержания актива от 1 года до 40 лет. На вертикальной — историческая доходность актива на конкретном сроке удержания. Синяя линия — максимальная доходность, которую можно было получить, красная линия — минимальная доходность, зеленая — средняя годовая.
Например, на сроке удержания 1 год по акциям можно было получить доходность от -37% до +34%, и в среднем около 10%. Но с увеличением срока инвестирования, нижний и верхний пределы сближаются друг к другу и стремятся к средней величине. Например, на сроке 20 лет максимальная и минимальная доходности находятся гораздо ближе: от +5% до +14%. У облигаций разброс доходности на сроке 1 год значительно ниже акций: от -8% до +24%, но тенденция чем дольше срок, тем ниже разброс, наблюдается и здесь.
Картинка ниже демонстрирует то же самое только на более длительном промежутке времени с 1926 по 2010 для четырех классов активов: акции малой капитализации (small stocks), акции крупной капитализации (large stocks), государственные облигации (government bonds) и краткосрочные векселя (treasury bills).
С увеличением срока инвестирования разброс доходности сужается, а сама доходность стремится к средней величине. Таким образом можно сделать вывод: чем больше срок инвестирования, тем выше предсказуемость результата и ниже риск.
Акции сильно волатильный инструмент и могут проносить отрицательную доходность. Даже на сроке в 10 лет акции могут не принести никакой прибыли. Но исторически на сроке от 14 лет и более акции всегда выходили в плюс. Поэтому акции — инструмент долгосрочного инвестора, на продолжительном сроке доходность акций значительно опережает темпы инфляции. И чем больше срок, тем акции выгоднее всех остальных инструментов.
Связь риска и доходности
Риск означает не получить ожидаемую доходность. Волатильность дает инвестору представление о возможном риске. Когда вы инвестируете в банковский депозит или в государственные облигации вы почти со 100% вероятностью получите ожидаемую доходность. Но когда вы инвестируете в акции или недвижимость, чей денежный поток может сильно колебаться и зависит от множества факторов вроде прибыли компании и состояния экономики, вы не можете быть полностью уверены, что получите ожидаемый доход. Поэтому такие активы более рискованны, но способны приносить большую доходность. Риск и доходность актива неразрывно связаны друг с другом.
На диаграмме ниже изображены разные классы активов в зависимости от их риска и доходности на сроке с 1973 до 2013 года. Горизонтальная линия — это стандартное отклонение (риск), вертикальная линия — средняя годовая доходность. Можно заметить, что акции находятся в области высокой доходности и высокого риска, а облигации и краткосрочные векселя в области низкой доходности и низкого риска.
Некоторые эксперты объясняют это тем, что доход по акциям или недвижимости является неопределенным, поэтому их доходность должна быть высокой. Доход по облигациям более предсказуем, поэтому они приносят меньшую доходность. Разница в доходности между акциями и облигациями называется премия за риск — это дополнительная доходность по сравнению с «безрисковым» активом, которую получает инвестор, беря на себя риск.
Источник: Mebane T. Faber, A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation. S&P 500 — акции США, NAREIT — недвижимость США, MSCI EAFE — акции развитых стран, GSCI — товарные активы, US 10 YR — десятилетние трежерис, T-Bills — краткосрочные векселя, CPI — потребительская инфляция.
Источник: Meb Faber, Global Asset Allocation
Каждый актив имеет свое сочетание риска и доходности. Акции способны приносить большую доходность, но при этом имеют большой риск. Например, акции крупной капитализации США с 1973 года приносили в среднем 10,21% в год при стандартном отклонении 15,57%. Облигации наоборот — их доходность была меньше, так же как и риск. Данное правило наблюдается и в разрезе категорий: акции малой капитализации более прибыльны и рискованны, чем акции крупной капитализации. Краткосрочные векселя (T-bills) имеют самую низкую волатильность, но и самую низкую доходность. Таким образом можно прочертить четкую линию тренда — с ростом доходности актива возрастает и его риск.
Номинальная и реальная доходность
Активы, которые включаются в портфель, должны иметь положительную реальную доходность, то есть опережать инфляцию. Нет смысла включать в портфель активы, которые не приносят реальной прибыли, они не будут увеличивать покупательную способность инвестированного капитала.
Обычно доходность, которую вы видите на различных сайтах и в таблицах — номинальная. К сожалению, номинальную доходность на хлеб не намажешь. Номинальная доходность — понятие относительное. Какая доходность больше: 10% или 8%? На первый взгляд конечно же 10%. Но если инфляция в первом случае 9%, а во втором 6%, то номинальные 10% превращаются в реальный 1%, а 8% в реальные 2%. В итоге выходит, что 8% больше, чем 10%. Поэтому номинальная доходность понятие очень относительное.
На графике ниже показана динамика стоимости одного доллара, вложенного в 1900 году в акции США, облигации и краткосрочные векселя, а так же динамика потребительской инфляции. Дивиденды и проценты реинвестировались. За 101 год 1 доллар США в акциях вырос до 16 тысяч долларов, в облигациях до 119, в краткосрочных векселях до 57. Инфляция выросла в 24 раза. В среднегодовых процентах такой рост составил 10,1% в акциях, 4,8% в облигациях и 4,1% в векселях.
Реальная доходность тех же активов за вычетом инфляции составила 6,7% в год у акций, 1,6% у облигаций и 0,9% у векселей. В реальном выражении покупательная способность 1$ в акциях выросла до 710 долларов, в облигациях до $5, в векселях до $2,4.
Оба графика демонстрируют доминирование акций на длительном сроке инвестирования. Данный период включает первую мировую войну, великую депрессию и нефтяной кризис 1970-х. Несмотря на кризисы и войны акции по доходности значительно обогнали остальные активы в реальном выражении, тем самым обеспечив наибольшее увеличение покупательной способности вложений.
То же самое наблюдается и на зарубежных рынках — везде акции за последние 100 лет значительно обгоняли инфляцию.
Выше была рассмотрена доходность в основном трех активов, которые представляют только американский рынок. Но помимо них, существуют еще другие активы, в том числе и зарубежные. В таблице ниже представлена номинальная и реальная доходность различных классов активов за 40-летний период с 1973 по 2013. Например, номинальная доходность акций развивающихся рынков была 12,05%, но после вычета инфляции снизилась до 7,5%. В целом реальная доходность акций 5%-7%, облигаций 1%-5%, других активов 3%-5%. Важно отметить, что все активы в таблице показали долгосрочную положительную доходность.
Источник: Meb Faber, Global Asset Allocation
Реинвестирование доходов
По акциям выплачиваются дивиденды. Если вы будете инвестировать в акции напрямую или через зарубежные ETF, то будете регулярно их получать. То же самое касается облигаций и недвижимости — по ним тоже выплачиваются проценты. Все выплаты дивидендов и процентов должны реинвестироваться. Реинвестирование значительно увеличивает доходность портфеля активов. Реинвестирование доходов создает эффект сложных процентов, когда проценты начисляется на проценты.
Эффект от реинвестирования дивидендов и процентов
Например, акции с реинвестированием дивидендов за период с 1991 по 2010 принесли среднюю годовую доходность 9,1%. Если бы дивиденды тратились, доходность была бы на 2,3% меньше.
Инвестиции неразрывно связаны с риском.
Есть два типа риска: несистемный, который связан с риском отдельных ценных бумаг, и системный, которому подвержен весь рынок в целом.
Несистемный риск можно снизить с помощью диверсификации.
Рыночный риск заключается в волатильности — колебании рыночных цен и доходности.
Математически оценить волатильность можно с помощью стандартного отклонения доходности. Высокое СО означает высокий рыночный риск, низкое СО — низкий риск.
Чем выше волатильность, тем труднее предсказать доходность актива.
Рыночный риск полностью устранить нельзя. Но с увеличением срока инвестирования предсказуемость результатов увеличивается.
Риск и доходность неразрывно связаны друг с другом. Чем больше риск, тем больше доходность.
Каждый класс активов имеет свое уникальное сочетание риска и доходности на взятом промежутке времени.
Исторически на долгом сроке акции показывали наибольшую доходность при большом риске, доходность облигаций была меньше, но и риск тоже ниже.
Активы, которые включаются в портфель, должны иметь положительную реальную доходность, то есть опережать инфляцию. Исторически на длительном сроке наибольшую реальную доходность приносили акции.
Для увеличения доходности все дивиденды и проценты должны реинвестироваться. Так создается эффект сложного процента.
Например, средняя арифметическая доходность индекса S&P 500 за 88 лет составила 11,4%, стандартное отклонение 19,7%. Это означает, что доходность отклонялась от средней на 19,7%, то есть примерно в 70% случаев годовая доходность находилась в диапазоне от -8,3% до 31,1%.
Оба графика демонстрируют доминирование акций на длительном сроке инвестирования. Данный период включает первую мировую войну, великую депрессию и нефтяной кризис 1970-х. Несмотря на кризисы и войны акции по доходности значительно обогнали остальные активы в реальном выражении, тем самым обеспечив наибольшее увеличение покупательной способности вложений.
