Naïeve Diversificatie Vs. optimalisatie

Naïeve diversificatie kan het best worden omschreven als een ruwe en, min of meer, instinctieve gezond verstandverdeling van een portefeuille, zonder zich bezig te houden met geavanceerde wiskundige modellen. In het slechtste geval, zeggen sommige experts, kan deze aanpak portefeuilles zeer riskant maken. Anderzijds blijkt uit recent onderzoek dat dit soort geïnformeerde, maar informeel logische indeling net zo effectief is als die chique, optimaliserende modellen.

Naïeve Vs. Geavanceerde

Het is niet verrassend dat individuele beleggers zelden gebruik maken van complexe methodes voor activaspreiding. Deze hebben intimiderende namen, zoals gemiddelde variantieoptimalisatie, Monte Carlo-simulatie of het Treynor-Black-model, die allemaal zijn ontworpen om een ​​optimale portefeuille te produceren, die het maximale rendement oplevert bij het minimale risico, wat inderdaad de droom van de belegger is. (Zie ook:Grote blunders in portefeuilleconstructie.)

Is de manier van de gemiddelde particuliere belegger om hier gewoon een beetje van te hebben, echt iets minder levensvatbaar? Dit is een uiterst belangrijke kwestie en vormt de kern van beleggen. Eén rabbijn, Issac-bar Aha, lijkt de grootvader van dit alles te zijn geweest en had rond de vierde eeuw voorgesteld dat men 'een derde in land, een derde in koopwaar en een derde in contanten' zou moeten stoppen. Het is een behoorlijk goed advies dat nog steeds goed genoeg is, 1600 jaar later!

Een aantal onderzoeken naar de optimalisatietheorie, zoals "Optimale versus naïeve diversificatie: hoe efficiënt is de 1 / N-portfoliostrategie", uitgevoerd door Dr. DeMiguel et al., Hebben de effectiviteit van geavanceerde modellen beargumenteerd. Het verschil tussen hen en de naïeve benadering is niet statistisch significant; ze wijzen erop dat echt basismodellen behoorlijk goed presteren.

Voor sommige cynici en wetenschappers lijkt het te eenvoudig om waar te zijn, dat iemand alles in de buurt van een optimum kan bereiken door slechts een derde van uw geld in aandelen of onroerend goed te steken, een derde in obligaties en de rest in contanten. Als alternatief zijn de klassieke cirkeldiagrammen die zijn onderverdeeld in portefeuilles met een hoog, gemiddeld en laag risico zeer eenvoudig, en er is misschien niets mis mee.

Zelfs Harry Markowitz, die de Nobelprijs voor de economische wetenschappen won voor zijn optimalisatiemodellen, heeft zijn geld blijkbaar om 'psychologische redenen' gelijkelijk verdeeld tussen obligaties en aandelen. Het was eenvoudig en transparant; in de praktijk was hij blij zijn eigen bekroonde theorieën achter te laten als het ging om zijn eigen middelen.

Shades of Naivety en de term zelf

Er is echter meer aan de hand. De Duitse professor in bankieren en financiën, Martin Weber, legt uit dat er verschillende soorten naïeve modellen zijn, waarvan sommige een stuk beter zijn dan andere. Professor Shlomo Benartzi van UCLA bevestigt ook dat naïeve beleggers sterk worden beïnvloed door wat ze worden aangeboden. Om deze reden kunnen ze, als ze naar een effectenmakelaar gaan, te veel aandelen krijgen, of een obligatiespecialist kan te veel van die aandelen pushen. Bovendien zijn er veel verschillende soorten aandelen, zoals kleine en grote kapitalisaties, buitenlandse en lokale enz., Zodat eventuele vertekening een rampzalige, of althans suboptimaal naïeve portefeuille zou kunnen leiden.

In dezelfde geest kan het concept van naïviteit zelf simplistisch en een beetje oneerlijk zijn. Naïef in de zin van goedgelovig en slecht geïnformeerd zal inderdaad zeer waarschijnlijk tot een ramp leiden. Maar als naïef als een verstandige en logische benadering wordt beschouwd, maar zonder geavanceerde modellen, is er geen echte reden om te falen. Met andere woorden, het zijn aantoonbaar de negatieve connotaties van het woord 'naïviteit' die hier het echte probleem vormen; het gebruik van een afwijkend etiket.

Complexiteit helpt niet altijd

Van de andere kant komen methodologische complexiteit en geavanceerde modellen in de praktijk niet noodzakelijkerwijs tot investeringsoptimaliteit. De literatuur is hierover vrij duidelijk en gezien de complexiteit van de financiële markten is dit niet verwonderlijk. De combinatie van economische, politieke en menselijke factoren is ontmoedigend, zodat modellen altijd kwetsbaar zijn voor een vorm van onvoorspelbare shock, of een combinatie van factoren die niet effectief in een model kunnen worden geïntegreerd.

Dr. Victor DeMiguel en zijn mede-onderzoekers geven toe dat complexe benaderingen ernstig worden beperkt door schattingsproblemen. Voor de statistisch ingestelde mensen zijn de "echte momenten van activarendement" onbekend, wat kan leiden tot potentieel grote schattingsfouten.

Bijgevolg heeft een verstandig geconstrueerde portefeuille, die regelmatig wordt gemonitord en opnieuw in balans gebracht in termen van wat er op dat moment gebeurt, niet alleen een intuïtieve aantrekkingskracht, het kan even goed presteren als een aantal veel geavanceerdere benaderingen die worden beperkt door hun eigen complexiteit en ondoorzichtigheid . Dat wil zeggen dat het model mogelijk niet alle noodzakelijke factoren integreert, of mogelijk niet voldoende reageert op veranderingen in het milieu wanneer deze zich voordoen.

Evenzo weten we allemaal, afgezien van diversificatie van activaklassen, dat een aandelenportefeuille ook op zichzelf moet worden gediversifieerd. Ook in deze context hebben de voorstanders van naïeve allocatie aangetoond dat het hebben van meer dan ongeveer 15 aandelen geen verder diversificatievoordeel oplevert. Een echt ingewikkelde aandelenmix is ​​dus waarschijnlijk contraproductief. (Zie ook:Optimale assetallocatie realiseren.)

Het komt neer op

Hoewel computermodellen er indrukwekkend uit kunnen zien, bestaat het gevaar dat ze worden verblind door de wetenschap. Sommige van dergelijke modellen werken misschien goed, maar andere zijn niet beter dan gewoon verstandig te zijn. Het enige waarover iedereen het eens is, is dat diversificatie absoluut essentieel is, maar de voordelen van geavanceerde wiskundige modellen zijn onduidelijk; voor de meeste beleggers is hun werking nog minder duidelijk. Het oude gezegde "blijf bij wat u weet en begrijpt", kan zowel van toepassing zijn op duidelijke, transparante activatoewijzingen als op verschillende vormen van gestructureerde beleggingsproducten.

Loading...