Saf çeşitlendirme en iyi, sofistike matematiksel modellerle uğraşmadan, bir portföyün kaba ve az çok içgüdüsel sağduyu bölümü olarak tanımlanır. En kötüsü, bazı uzmanlar, bu yaklaşım portföyleri çok riskli hale getirebilir. Daha sonra, son zamanlarda yapılan bazı araştırmalar, bu tür bilgilendirilmiş, ancak gayri resmi mantıksal bölünmenin, bu süslü ve optimize edici formüller kadar etkili olduğunu göstermektedir.
Naif Vs. sofistike
Beklendiği gibi, bireysel yatırımcılar nadiren karmaşık varlık tahsisi metodolojileri kullanırlar. Bunların hepsi, yatırımcının hayali olan minimum riskle maksimum getiri sağlayan optimum portföy üretmek üzere tasarlanan ortalama varyans optimizasyonu, Monte Carlo simülasyonu veya Treynor-Black modeli gibi göz korkutucu isimlere sahip..
Aslında, London Business School'dan Dr. Victor DeMiguel ve arkadaşları tarafından yürütülen "Optimal Versus Naif Çeşitlendirme: 1 / N Portföy Stratejisi Ne Kadar Verimlidir?" Gibi optimizasyon teorisi üzerine yapılan birkaç araştırma, gelişmiş modeller. Onlarla saf yaklaşım arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlı değildir; gerçekten temel modellerin oldukça iyi performans gösterdiğine dikkat çekiyorlar.
Ortalama bir özel yatırımcının basitçe bundan biraz ve gerçekten de daha az uygulanabilir bir yolu var mı? Bu son derece önemli bir konudur ve yatırımın merkezinde yer almaktadır. Bir haham, Issac bar Aha, dördüncü yüzyıl civarında birinin "üçte biri karada, üçte biri malda, üçte biri de nakit olarak koyulması" gerektiğini öne sürerek, büyükbabası gibi görünüyor. 1600 yıl sonra hala yeterince sağlam bir tavsiye!
Bazı alaycılar ve bilim adamları için, gerçek olamayacak kadar basit görünüyor ki, paranızın üçte birini gayrimenkul, üçte biri menkul kıymetlerde (modern eşdeğeri) ve nakit olarak dinlenin. Alternatif olarak, yüksek, orta ve düşük riskli portföylere ayrılan klasik pasta grafikleri çok basittir ve bunlarda yanlış bir şey olmayabilir.
Optimizasyon modelleri nedeniyle Nobel Ekonomi Bilimi Ödülü'nü kazanan Harry Markowitz bile, açıkça "psikolojik nedenlerle" parasını tahvil ve hisse senetleri arasında eşit olarak paylaştırdı. Basit ve şeffaftı; pratikte, kendi fonları söz konusu olduğunda kendi ödüllü teorilerini geride bırakmaktan mutluluk duyuyordu.
Saflık ve Terimin Kendisi
Ancak bu konuda daha fazlası var. Alman bankacılık ve finans profesörü Martin Weber, bazıları diğerlerinden çok daha iyi olan farklı naif modeller olduğunu açıklıyor. UCLA'dan Profesör Shlomo Benartzi, saf yatırımcıların tekliflerinden büyük ölçüde etkilendiğini de doğruladı. Bu nedenle, bir borsacıya giderse, çok fazla hisse senedi ile sonuçlanabilir veya tahvil uzmanına giderse borçlanma araçlarında aşırı ağırlıklı olabilirler. Ayrıca, herhangi bir önyargı felakete ya da en azından en uygun şekilde naif bir portföye yol açabilecek şekilde, küçük ve büyük kapaklı, yabancı ve yerel, vb.
Aynı şekilde, naiflik kavramının kendisi basit ve bir şekilde haksız olabilir. Saf ve bilgisiz anlamında naif, gerçekten de felakete yol açması muhtemeldir. Bununla birlikte, saf, doğal ve etkilenmemiş orijinal anlamını alırsa - eğer mantıksız, mantıklı olmayan bir yaklaşıma (teknik modelleme tekniklerinden habersiz) çevirmek, başarısız olmasının gerçek bir nedeni yoktur. Başka bir deyişle, tartışmasız bir etiket olan "naivety" kelimesinin buradaki asıl sorun olan olumsuz çağrışımlarıdır.
Karmaşıklık Her Zaman Yardımcı Olmaz
Diğer taraftan, metodolojik karmaşıklık ve sofistike modeller, uygulamada mutlaka yatırım tercihine yol açmaz. Bu konuda literatür oldukça açıktır ve finansal piyasaların karmaşıklığı göz önüne alındığında, şaşırtıcı değildir. Ekonomik, politik ve insan faktörlerinin karışımları göz korkutucu, öyle ki modeller her zaman öngörülemeyen bir şoka ya da bir modele etkili bir şekilde entegre edilemeyen faktörlerin kombinasyonuna her zaman açıktır.
Dr. Victor DeMiguel ve ortak araştırmacıları, karmaşık yaklaşımların tahmin problemleriyle ciddi şekilde kısıtlandığına karar verdiler. İstatistiksel olarak düşünülmüşse, "varlık getirilerinin gerçek anları" bilinmemektedir ve bu da potansiyel olarak büyük tahmin hatalarına yol açmaktadır.
Sonuç olarak, düzenli olarak izlenen ve o sırada meydana gelen yeniden dengelenen, sadece sezgisel çekiciliğe sahip olmakla kalmayıp, aynı zamanda kendi karmaşıklığı ve opaklığı ile kısıtlanan çok daha karmaşık yaklaşımlar da gerçekleştirebilir.. Yani, model gerekli tüm faktörleri entegre etmeyebilir veya meydana geldikçe çevresel değişikliklere yeterince yanıt vermeyebilir.
Benzer şekilde, varlık sınıfı çeşitlendirmesinin yanı sıra, hepimiz bir özsermaye portföyünün kendi içinde de çeşitlendirilmesi gerektiğini biliyoruz. Bu bağlamda, naif tahsisin savunucuları, 15'ten fazla hisse senedine sahip olmanın daha fazla çeşitlendirme faydası olmadığını göstermiştir. Bu nedenle, gerçekten karmaşık bir özkaynak karışımı muhtemelen verimsizdir.
Alt çizgi
Herkesin hemfikir olduğu tek şey çeşitlendirmenin kesinlikle gerekli olduğudur. Ancak ileri matematiksel modellemenin faydaları belirsizdir; çoğu yatırımcı için nasıl işledikleri daha da az açıktır. Bilgisayarlı modeller etkileyici görünse de, bilim tarafından kör olma tehlikesi vardır. Bu tür bazı modeller iyi çalışabilir, ancak diğerleri sadece mantıklı olmaktan daha iyi değildir. Eski atasözü "bildiğiniz ve anladığınız şeylere sadık kalın", çeşitli yapılandırılmış yatırım ürünlerine olduğu kadar basit, şeffaf varlık tahsisleri için de geçerli olabilir.