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作家相片陳仕緯

如何減少投資失常?從認識風險與報酬"分布關係"開始

已更新:6月23日

風險溢酬(risk premium)在證券投資是相當重要的觀念。簡單來說,如果投資人期望獲取更高報酬,那麼比起選擇定存、債券等保守型工具,投資人必須選擇像是股票更具風險的工具。


高風險高報酬,是嗎?


然而,高風險是否代表一定的高報酬呢?尤其在多頭行情時,常聽到:「高風險投資會帶來更高的收益。如果你想要賺更多的錢,那就去承擔更高的風險。」然而這樣的說法,在《投資最重要的事》一書中,作者 Howard Marks 提醒,過於直觀簡化「風險與報酬關係」的線性曲線(如下圖):「暗示承擔更多風險會賺更多錢,結果讓很多人因此陷入極大的痛苦。


風險與報酬關係
風險與報酬關係

什麼意思呢?這是因為若光從下圖會忽略以下幾點:


一、對於風險溢酬的合理認知

正確來說,為了吸引資金,高風險投資必須提供更高的潛在報酬,但絕不表示更高的潛在報酬一定會實現。「事實上不可能靠著高風險投資帶來高收益,因為如果高風險投資可以可靠的創造高收益,那它們的風險就不高。


二、其實是報酬分布的機率

高風險投資會導致更不確定的結果,也就是說,報酬的機率分布更廣。」所以作者更以為報酬與風險的關係應該更像是下圖(註)──在不同風險下,報酬範圍呈現鐘形分布,而隨著風險愈高、報酬分布的範圍也愈廣。亦即一個投資標的,它有可能是第二個微軟,但也很有可能是另一張壁紙。不過在損失趨避的人性下,投資人傾向相信和重視報酬分布的上半部(賺錢),而忽略下半部(虧錢)。


風險與報酬分佈的關係
風險與報酬分佈的關係

三、競相追逐導致風險溢酬縮水

另外弔詭的是,原本因高風險而應有更多風險溢酬,卻因為許多投資人追捧某標的、哄抬價格,讓未來才可能出現的價格加速提前到現在,進而拉低預期報酬。在投資氛圍影響下,「投資人變得大膽無畏,進而停止要求適當的風險溢酬,最終帶來諷刺的結果。隨著愈多人承擔新增的風險,承擔新增風險的補償報酬事實上卻在縮水。」簡單來說,就是留心不要追高、而變成被割的韭菜。


如何減少投資績效大起大落?


所以「投資報酬」是一個機率分布,但投資人期待"持續"取得優異報酬。但實際上是有好日、也有壞日。所以重點在於如何「控制」這個報酬區間?以生理數值比喻,血壓或血糖都有正常區間,過高或過低都是警訊。前面提到,若希望取得高報酬,必須承擔高風險,等於報酬分布區間更廣。也就是雖然可能獲得25%正報酬,但也可能獲得-20%負報酬。


呈現在實際績效面,以投資100萬舉例,假如第1年虧損20%,第2年要回本需要賺25%。但若第1年賺25%,第2年虧損20%就把賺的全吐了(如下圖)。代表無論是正負報酬,若變動的區間很大,相對需要花更大的力氣把它扳平、或實際上就萬劫不復了。另外是隨著我們投資部位越來越大,從一個月薪水、數十萬、到幾百幾千萬,當面臨虧損時,我們的心理能否承受?投資紀律能否堅持?


年度

帳面價值

報酬率

帳面價值

報酬率

第0年

100

#N/A

100

#N/A

第1年

80

-20%

125

25%

第2年

100

25%

100

-20%


設定目標報酬才能抱得長久


那意思是我們就不能追求高報酬了嗎?在《傳統投資流程的三大盲點,和需求導向投資的優勢》一文中,我們提倡的投資原則是依據需求設定所需的「目標年化報酬率」,而透過投資策略的三大原則,可以隨著投資時間盡可能貼近,將報酬率維持在一定區間。可用以下圖片說明。

不同目標報酬投組隨時間報酬收斂情形
不同目標報酬投組隨時間報酬收斂情形

左圖代表"較低"目標報酬的投資組合,右圖是"較高"目標報酬的投資組合。若需較高目標報酬,代表投資組合中成長性資產比重較多,例如股票。無論左右圖,可以看到報酬區間是從一開始喇叭型,隨著時間逐漸朝中間集中。這說明了以下事項:


  1. 持有期間越短,報酬率分佈的區間越廣;持有期間越長,報酬率分佈則越集中。也就是說,投資期間越長,虧損的機會越低,獲利的機會越大。

  2. 投資初期,投組1報酬區間約是-5%~17%,投組2是-10%~30%。代表成長性資產比例愈高,初期報酬區間愈廣而且即使經過相對長的時間,投資成果的變動空間(報酬區間),投組2一定總是大於投組1。

  3. 設定目標報酬率是抵換(trade-off),意思是選擇投組1可以加速趨近目標報酬,雖然失去獲取較高報酬的可能,但相對也避免更多虧損

  4. 但當我們需要的是更高目標報酬的投資組合(投組2),應該給予更長的投資時間。


結論


  • 風險與報酬的重點是報酬分布區間的機率。

  • 風險與報酬存在抵換關係,依照需求設定目標報酬率,能夠對於投資策略和報酬區間有合理期待。


 

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註:附上書中原圖。作者認為風險與報酬呈現「鐘形分布」,但並非「常態分布」。由情緒驅動極端行為、由人塑造的金融發展,機率分布也許應該有著肥尾現象(fatter tail),也就是較多的極端值。作者舉例衍生性金融商品在創造和定價時並未考量極端事件的發生,然而最終卻爆發當初沒料想到的大規模抵押貸款違約。當投資人投資在以常態分佈為基礎所建構的金融工具時,並沒有對尾部事件(黑天鵝事件)有太多認識,常常就會投資失利。


《投資最重要的事》書中原圖
《投資最重要的事》書中原圖

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