Можно ли измерить риск?

Надеюсь, все знают, что существует много способов измерить риск на финансовых рынках. Чаще всего используют волатильность, но если ценовые приращения скошены, вам будет лучше сфокусироваться лишь на нижнем хвосте распределения, а если ваши убытки «с толстым хвостом», то лучше будет использовать что-то вроде «Ожидания условного хвостового риска». Но какую бы меру вы не использовали, вы все равно не сможете измерить риск.

Прежде, чем я расскажу почему, давайте противопоставим риск чему-то, что вы иногда можете отчасти измерить: доходность. На самом деле измерять доходность очень трудно, потому что, чтобы измерить общую доходность вашего портфеля, вы должны измерить стоимость ваших активов. А это тяжело сделать. Просто вспомните об американских банках, когда они пытались оценить свои активы с ипотечным покрытием в середине финансового кризиса. Было практически невозможно оценить активы на рынке, потому что не было никакого рынка – никто не покупал. Но «оценка на основе модели», т.е. использование некоторой теории для оценки активов, это не лучшая идея, точнее ее можно назвать «оценка на основе мифа».

И как будто этого не достаточно – также существует воздействие на цены или проскальзывание. Когда вы пытаетесь что-то продать, цена имеет тенденцию к изменению. Это операционные издержки, непрогнозируемые операционные издержки. То есть, если у меня есть сто тонн золота, трудно оценить, сколько я мог получить за это золото, если бы продал его все, даже если я знаю текущую цену.

Но если вы ликвидируете все свои инвестиции, то получите за них наличные деньги, и поскольку наличные деньги – это единица, в которой выражается стоимость (пожалуйста, без высказываний, что «деньги – это пузырь»), то в этом случае вы сможете узнать свою номинальную прибыль… если, конечно, вы принимаете во внимание непродаваемые активы в своем «портфеле», такие как человеческий капитал. И никогда нельзя точно подсчитать реальную доходность, которая зависит от будущей инфляции.

Но по сравнению с риском, доходность это еще очень простая величина для измерения. Почему? Потому что риск – это нечто, чего нельзя вывести из фактов.

Очевидно, что прибыль не может быть известна заранее, но если вы можете оценить рынок и если вы игнорируете свое воздействие на цены, то можете измерить прибыль по факту. Но с риском дела обстоят по-другому. О риске вы не только не знаете заранее, но и не можете его вывести из истории. Предположим, я купил акции General Motors (GM), держал их в течение года, а затем продл. Какому риску я подвергся за этот период? Прежде всего… кого это волнует? Дело сделано. Но даже если меня это волнует, я не смогу ответить на вопрос, потому что то, что фактически произошло с моим активом мало скажет о том, что могло произойти.

Например, реализованная волатильность актива за период держания акций мало о чем мне говорит. Во-первых, для моей окончательной доходности она не имеет значения. Во-вторых, я мог ловить периоды взлетов и падений, покупая когда девшего и продавая, когда дорого. И невероятно трудно знать то, какова доля везения в моих окончательных результатах.

К тому же реализованная волатильность не говорит нам о том, как за тот период, скорее всего, должна была измениться волатильность. Давайте взглянем на изменение волатильности. Роберт Фрэй (Robert Frey ) – профессор прикладной математики университета в Стоуни-Брук и давний маэстро хедж-фондов – в своем блоге Keplerian Finance привел быстрый расчет волатильности S&P и определил нечто похожее на четкие режимы. Он представил их на следующем графике:

Режимы волатильности S&P 500 (январь 1985 – май 2013 год)

На графике видно, что в основном волатильность постоянна, но имеет несколько очень резких всплесков. Независимо от причин этих всплесков, они слишком редки и слишком нерегулярны, чтобы получить представление о том, с какой вероятностью они появятся в каком-то конкретном году.

Поэтому предположим, что ваши акции GM не обладали большой волатильностью в течение года, когда вы их держали. Никаких резких всплесков. Но какова была вероятность всплеска в тот год? Вы не знаете. Это означает, что вы действительно не знаете, была ли прибыль, с которой вы закончили, оправдана риском.

Вы никогда не узнаете, как близко к вашей голове пролетела пуля.

Одна интерпретация этого утверждает, что в мире всегда существует настоящая Найтовая неопределенность (Knightian uncertainty). Другая – что существует только риск (т.е. вероятность постоянна), но нам всегда трудно будет оценить его по данным. Различие главным образом философское; практически это одно и то же. Эндрю Ло (Andrew Lo) более глубоко рассматривает эту тему а своей известной работе.

Но это не означает, что мы ничего не можем узнать о риске. Очевидно, что мы можем знать об этом хоть что-то – такие средства измерения, как волатильность или ожидание хвостового риска, являются полезными. Но мы не только никогда не узнаем все о риске, но и никогда не узнаем, как много мы о нем знаем. В любой момент времени наши количественные показатели риска могут быть более информативными или менее информативными, как четко видно на графике Фрея.

И как же мы должны реагировать на то, что риск нельзя узнать? Должны ли мы просто допускать, что у «истинного» распределения такой толстый хвост, что нам надо избегать риска на сколько это возможно? Наверное, нет. За какой-то промежуток времени люди, которые предполагают, что «настоящий» риск небольшой (распределение с «тонким хвостом») иногда будут оказываться правы в течение очень долгого времени. И за тот очень долгий период времени тем, кто игнорирует риск, будет сопутствовать намного больший успех, чем тем, кто подозрителен к риску.

Фактически оптимального решения не существует. Иногда мы полагаем, что риск больше, чем он есть на самом деле, а иногда, что он меньше. И мы никогда не узнаем, какое из наших предположений было верным, и не узнаем, избежали ли мы пули, которую никогда не видели.

Автор: Noah Smith

Источник: Risk is immeasurable


Подпишитесь на уведомления о новых постах

И получите доступ к специальным материалам сайта