波动性不是风险

马特麦考伊

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作为现代投资组合理论（MPT）统计标准包的一部分，标准差是投资界内总风险的最佳衡量标准。虽然被投资者广泛使用和接受，但我的经验是，它仍然是一个被误解和经常被滥用的指标。让我们首先看看究竟是什么标准差测量。

标准偏差测量在规定的时间段内平均回报附近的方差或离差量。其中一个基本假设是回报通常是围绕均值分布的（只需记住统计类中的着名钟形曲线）。较小的标准差意味着回报紧密地分散在平均值附近 - 换句话说，大多数已实现的回报都相对接近平均回报。

暂时考虑“平均值附近的方差或离差”这一短语。测量的方差或离差是 均高于和低于平均水平 。想一想。我们广泛接受的总风险度量不仅包含积极的结果，而且也没有描述积极和消极的结果 - 只是回报与平均值不同。我不了解你，但我还没有看到包含积极结果的风险定义。

使用标准差来衡量总风险的另一个挑战是使用平均收益作为参考点。我使用平均值来测量任何东西都存在多个问题（感谢Sam L. Savage的“平均缺陷”为我确认这一点）但是我将这个讨论局限于对标准偏差的影响。假设投资的平均收益为正，则低于平均值的标准差的一部分仍为正数。虽然低于平均值但仍然为正的部分可能被标记为表现不佳，但我绝对不会考虑这种风险。当然，如果您在规划假设中使用平均回报，未达到平均值可能会对达到您的财务目标带来风险。但我仍然认为，积极回报本身并不是一种风险。

历史（或实现）数据的使用也带来了挑战。如果您使用过去五年的数据来衡量波动率并且当前的经济状况有显着差异怎么办？这是估算未来波动率的公平比较吗？可能没有，但投资者一直使用历史波动来试图估计未来的波动性。那么这是否意味着标准偏差是一种无用的措施，绝不应该用于任何目的？绝对不。我们只需要了解这些限制并正确使用它。作为人类，我们大多数人尽可能地避免风险 - 失去价值的可能性 - 但作为投资者，波动性可以成为我们的朋友（只要问任何交易期权的人）。

每项财务和统计指标都有其潜在的假设。理解这些假设是理解每项措施局限性的关键。其中许多措施并不是单独使用的;他们需要使用其他措施才能看到整体情况。

那么谁应该为这种混乱负责呢？财务和统计措施的误解和滥用可以归咎于我们每个坚持自己成为金融专业人士的人。虽然业内人士（希望）了解波动性和风险之间的差异，但这些术语仍然可以互换使用。行业需要更好地沟通，风险不是一个单一的数字。我们无法将一般市场风险，信用风险，地缘政治风险，流动性风险，通胀风险和行业风险可靠地纳入一个有意义的数字。下次您听到引用总风险的标准差时，请记住：波动性不一定是风险。