Для иллюстрации я выбрал шесть базовых активов, состоящих из акций, которые составляют часть портфелей большинства глобальных инвесторов (известно им это или нет): акции S&P 500, акции мелких компаний США, акции европейских компаний, акции японских компаний, акции компаний Азиатско-Тихоокеанского региона и акции компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов. И опять я выбрал 5-летние казначейские билеты для разбавления риска. Я (или, если быть более точным, мой коллега Дэвид Уилкинсон) сгенерировал 800 случайных портфелей, состоящих из этих семи активов. Затем я рассчитал годовую доходность и стандартные отклонения для этих портфелей за пятилетний период, с 1992 по 1996 г. На получившемся графике, представленном на рис. 4.9, изображено облако портфелей с различной доходностью и рисками (стандартными отклонениями).
Могут ли некоторые из этих портфелей быть лучше других? Безусловно. Заметьте, что этот график разделен горизонтальной и вертикальной линиями. Вертикальная линия представляет все портфели со стандартным отклонением в 15 %, что имеет примерно такую же степень риска, как портфель акций крупных компаний США. Заметьте, что некоторые из портфелей вдоль этой линии имеют столь низкую доходность, как 6 %, в то время как другие имеют высокую доходность, до 14 %. Очевидно, что лучше находиться наверху облака, чем внизу. Если вы собираетесь принять на себя риск на уровне 15 %, то вы можете также получить и максимально возможную доходность.
Рис. 4.9.
Горизонтальная линия очерчивает все портфели с доходностью в 10 %. Заметьте, что некоторые из этих портфелей имеют низкое стандартное отклонение в 8 %, в то время как другие портфели вдоль этой линии имеют стандартное отклонение выше 20 %. Очевидно, что в этом случае лучше находиться с левой стороны облака.
Теперь отойдите и посмотрите на облако в целом. Заметьте, насколько хорошо прорисован его левый верхний край. Именно здесь мы хотим находиться – и либо получать максимальную доходность при данной степени риска, либо подвергаться минимальному риску при данной доходности. Этот край облака называется границей эффективности. Концепция границы эффективности лежит в центре теории портфелей. К сожалению, она также является источником немалых неприятностей.
Санта-Клаус
Многие инвесторы и финансовые аналитики проводят много времени, размышляя о границе эффективности. Они напоминают детей, мечтающих о Санта-Клаусе. В конце концов, это же и есть тот самый «бесплатный сыр»: высокая доходность при низком риске или изрядная доходность почти при полном отсутствии риска. Есть лишь одна проблема.
Для иллюстрации этой позиции я попросил своего коллегу Дэвида Уилкинсона сгенерировать еще 800 портфелей с этими же семью активами, но в этот раз за 27-летний период, с 1970 по 1996 г. Результаты представлены на рис. 4.10. Сначала обратите внимание, что данное облако портфелей имеет совершенно иные очертания, чем первое облако: оно гораздо более плоское. Это происходит потому, что за короткие периоды времени годовая доходность активов бывает совершенно разной, но эти различия имеют тенденцию исчезать за более длительные периоды. Иными словами, при очень малых временных горизонтах точное распределение акций имеет большое значение, но оно становится менее важным при очень больших временных горизонтах.
Гораздо важнее то, что не показано на графиках. Портфели с границей эффективности за период с 1992 по 1996 г. включали большую часть акций S&P 500 и европейских компаний, в то время как портфели с границей эффективности за более длительный период содержали большую долю акций японских компаний, мелких компаний США и компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов. По сути, если бы вы рассчитали границу эффективности за первую половину всего периода (1970–1983) и использовали бы ее для определения своего портфеля за вторую половину периода (1984–1996), то пиши пропало. Портфель с рассчитанной границей эффективности в первом периоде, состоящий из акций японских компаний, акций компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов, и акций мелких компаний США, обесценился бы во второй половине периода.
Рис. 4.10.