什麼是風險?談Risk Metrics(Beta、Treynor ratio)

Beta值則可以用來評估一個投資組合和市場整體的相對起伏程度。譬如一支基金的Beta值是0.9，那代表它所投入的市場上升1%時，基金上升0.9%。市場下跌1%時，基金下跌0.9%。

值得注意的是，Beta值要有意義，選用的指數非常重要。舉個例子，假如拿一個完全由股票組成的投資，去計算它和債券指數間的Beta值，那實在沒什麼意義。看Beta值之前，一定要先看是對應什麼指數算出來的。

另外，Beta值也不是固定不動的。你看某支基金現在的Beta值0.9，不代表以後它不會變成1.2。

還有一個Risk-adjusted return的表現方式，就是Treynor ratio。和Sharpe ratio一樣，Treynor ratio也是以一個無風險資產為比較基準，通常是用美國國庫券(Treasury bills) 。要計算Treynor ratio，要將該投資組合與無風險資產間的excess return除以該投資組合報酬的Beta。(ps Sharpe ratio是除以標準差)

譬如某基金的excess return是0.8%，Beta值是1.2，那麼它的Treynor ratio就是0.67。在比較的時候，Treynor ratio愈高愈好。

Treynor ratio有個缺點。因為它風險評量的部位是採用Beta值，而Beta值代表的是系統性風險(或說是市場風險)。假如投資組合中，有非系統性風險(或說是company-specific risk)，Beta值就未能估算到。所以，Treynor ratio只適用於評估相當分散(well-diversified)的投資。

在”什麼是風險”這三篇文章中，第一篇提到的Standard Deviation、Risk of Loss、Value at Risk是絕對風險指標(Absolute risk measures)，第二和第三篇提到的 Excess Return、Tracking Error、Information Ratio、Sharpe Ratio、Beta、Treynor ratio是相對風險指標(Relative risk measures)。

不管是相對還是絕對，在看這些數值時，假如未能體會到它們的侷限性，會導致相當錯誤的投資決策。

首先，這些風險度量皆立足於過去資料。但未來，不見得會重覆過去。以美國股市為例，在1987十月19號之前，美國股市單日最糟狀況的VaR是-12.8%(以道瓊工業指數計算)。但就在十月19號這天，道瓊下跌了22.6%。過了一天，股市就變得更加危險嗎?在1980年代，看了過去80年資料，以為單日最糟狀況就是-12.8%的投資人，會不會大吃一驚呢?

再來就是那些Risk-adjusted return的表現數值。很多投資人表較主動型基金，常拿Sharpe ratio出來比較。但其實，這都是過去。你有看過那家基金公司、那位基金經理人跟你保證，他們的Sharpe ratio可以維持?或者，你有沒有想過，過去的Sharpe ratio對未來的Sharpe ratio的預測性如何?答案是，這些金融界人士沒有人敢跟投資人保證Sharpe ratio是可以維持的。但他們也不明說。相關資料上就印出Sharpe ratio給你看。很多勤勞的投資人就呆呆的直接拿這些數字來比較。很多人連這些問題都沒想過，以為比較Sharpe ratio叫做作功課，其實要拿Sharpe ratio來比較過去表現，那OK。以為Sharpe ratio高的，以後就會高，請再想一想吧。太多人以為買基金就像買汽車。你看到外型怎樣，性能怎樣，買下去，它就是這樣子。很抱歉，基金的表現從來不是定型的。

不僅投資在同一市場的基金，它的Sharpe ratio會變動，各種資產它的Sharpe ratio也是會變的。有時候REIT高，有時候某地區市場高，有時候原物料高，但投資人千萬不要天真的以為，它會一直維持下去。各類資產的Sharpe ratio是個會隨時間變動的數字。

面對這許許多多的風險度量，投資人就自己的投資目標進行選擇。譬如你要的是貼近市場的報酬，你要看的是tracking error。譬如你對超出或低於平均的機率一樣在意，那麼你要看的是標準差。譬如你在意的是，每分風險可以換取多少報酬，那麼你要看的是Risk-adjusted return的數值。

使用這些風險度量，不是比大小就好。風險度量不僅是定量，更是定性的工作。投資人必需對這些數值的性質有所瞭解，才能正確詮釋它的意義。


回到首頁:請按這裡

初來乍到:請看”如何使用本部落格”

相關文章:
什麼是風險?談Risk Metrics(Standard Deviation、Risk of Loss、Value at Risk)

什麼是風險?談Risk Metrics(Excess Return、Tracking Error、Information Ratio、Sharpe ratio)

The Cross Section of Expected Stock Return讀後感----Beta的危機