अस्थिरता जोखिम नहीं है

मैट मैककोय द्वारा

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आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत (एमपीटी) के आंकड़ों के मानक पैकेज के हिस्से के रूप में, मानक विचलन निवेश समुदाय के भीतर कुल जोखिम का उपाय है। निवेशकों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग और स्वीकार्य होने पर, मेरा अनुभव यह है कि यह अभी भी एक गलतफहमी है और अक्सर मेट्रिक का दुरुपयोग किया जाता है। आइए सबसे पहले मानक विचलन उपायों के माध्यम से चलें।

मानक विचलन समय की एक निश्चित अवधि के दौरान औसत रिटर्न के आसपास भिन्नता या फैलाव की मात्रा को मापता है। अंतर्निहित धारणाओं में से एक यह है कि रिटर्न सामान्य रूप से माध्य के बारे में वितरित होते हैं (बस याद रखें कि आपके आंकड़े वर्ग से प्रसिद्ध घंटी वक्र)। एक छोटे मानक विचलन का मतलब है कि रिटर्न औसत के आसपास कसकर फैल जाते हैं - दूसरे शब्दों में, अधिकांश एहसास रिटर्न औसत रिटर्न के अपेक्षाकृत करीब थे।

एक पल के लिए "औसत के आसपास भिन्नता या फैलाव" वाक्यांश पर विचार करें। मापने वाला भिन्नता या फैलाव है औसत से ऊपर और नीचे दोनों । उसके बारे में एक मिनट सोचें। कुल जोखिम का हमारा व्यापक स्वीकार्य उपाय न केवल सकारात्मक परिणामों को शामिल करता है, बल्कि यह सकारात्मक और नकारात्मक परिणामों के बीच चित्रित नहीं करता है - केवल यह कि औसत औसत से अलग था। मैं आपके बारे में नहीं जानता, लेकिन मुझे अभी तक जोखिम की परिभाषा दिखाई नहीं दे रही है जिसमें सकारात्मक परिणाम शामिल हैं।

कुल जोखिम को मापने के लिए मानक विचलन का उपयोग करने के साथ एक और चुनौती एक संदर्भ बिंदु के रूप में औसत रिटर्न का उपयोग है। मुझे कुछ भी मापने के लिए औसत उपयोग करने के साथ कई मुद्दों हैं (सैम एल। सैवेज के "मेरे लिए यह पुष्टि करने के लिए" फ्लो ऑफ एवरेज "के लिए धन्यवाद) हालांकि मैं इस चर्चा को मानक विचलन पर प्रभावों तक सीमित कर दूंगा। यह मानते हुए कि एक निवेश की औसत वापसी सकारात्मक है, औसत से नीचे मानक विचलन का एक हिस्सा अभी भी एक सकारात्मक संख्या है। जबकि जो भाग नीचे है लेकिन अभी भी सकारात्मक है, उसे कम प्रदर्शन के रूप में लेबल किया जा सकता है, लेकिन मैं उस पूर्ण जोखिम में जोखिम पर विचार नहीं करता। अनुमोदित, यदि आप अपनी योजना धारणाओं के भीतर औसत रिटर्न का उपयोग कर रहे हैं, तो औसत प्राप्त करने में विफलता आपके वित्तीय लक्ष्यों तक पहुंचने का जोखिम पैदा कर सकती है। लेकिन मैं अभी भी बहस करता हूं कि सकारात्मक वापसी खुद ही जोखिम नहीं है।

ऐतिहासिक (या एहसास) डेटा का उपयोग भी एक चुनौती बन गया है। यदि आप अस्थिरता और वर्तमान आर्थिक स्थितियों को मापने के लिए पिछले पांच वर्षों के डेटा का उपयोग करते हैं तो क्या महत्वपूर्ण है? क्या यह भविष्य में अस्थिरता का आकलन करने के लिए एक उचित तुलना है? संभावना नहीं है, लेकिन निवेशक भविष्य में अस्थिरता का अनुमान लगाने के प्रयास में लगातार ऐतिहासिक अस्थिरता का उपयोग करते हैं। तो क्या इसका मतलब यह है कि मानक विचलन एक बेकार उपाय है और किसी भी उद्देश्य के लिए कभी भी इसका उपयोग नहीं किया जाना चाहिए? बिलकुल नहीं। हमें केवल सीमाओं को समझने और इसे सही तरीके से उपयोग करने की आवश्यकता है। इंसानों के रूप में, हम में से अधिकांश जोखिम से बचते हैं - मूल्य को खोने की संभावना - जितना संभव हो सके लेकिन निवेशकों के रूप में, अस्थिरता हमारे दोस्त हो सकती है (केवल किसी को पूछने वाले विकल्प पूछें)।

प्रत्येक वित्तीय और सांख्यिकीय उपाय में अंतर्निहित धारणाएं होती हैं जो इसके साथ आती हैं। इन मान्यताओं को समझना प्रत्येक उपाय की सीमाओं को समझने की कुंजी है। इन उपायों में से कई का उपयोग स्टैंडअलोन आधार पर नहीं किया जाना चाहिए; पूरी तस्वीर देखने के लिए उन्हें अन्य उपायों के उपयोग की आवश्यकता होती है।

तो भ्रम के लिए दोषी कौन है? वित्तीय और सांख्यिकीय उपायों की गलतफहमी और दुरुपयोग को हम में से प्रत्येक पर दोषी ठहराया जा सकता है जो खुद को वित्तीय पेशेवर बनने के लिए मजबूर करता है। जबकि उद्योग के अंदरूनी (उम्मीद है) अस्थिरता और जोखिम के बीच अंतर को समझते हैं, इन शर्तों को एक दूसरे के रूप में इस्तेमाल किया जा रहा है। उद्योग को संचार करने का बेहतर काम करने की जरूरत है कि जोखिम एक नंबर नहीं है। हम विश्वसनीय रूप से सामान्य बाजार जोखिम, क्रेडिट जोखिम, भू-राजनीतिक जोखिम, तरलता जोखिम, मुद्रास्फीति जोखिम और उद्योग जोखिम को एक सार्थक संख्या में शामिल नहीं कर सकते हैं। अगली बार जब आप कुल जोखिम का संदर्भ देने वाले मानक विचलन को सुनते हैं, तो बस याद रखें: अस्थिरता आवश्यक रूप से जोखिम नहीं है।