Naiv diversifisering beskrives best som en grov og, mer eller mindre, instinktiv deling av sunn fornuft i en portefølje, uten å bry deg om sofistikerte matematiske modeller. I verste fall, sier noen forståere, kan denne tilnærmingen gjøre porteføljer veldig risikable. Så igjen indikerer noen nyere forskning at denne typen informert, men uformelt logisk inndeling, er like effektiv som de fancy, optimaliserende formler.
Naive Vs. Sofistikert
Ikke overraskende bruker enkelte investorer sjelden komplekse formuesallokasjonsmetoder. Disse har skremmende navn, for eksempel middelvariansoptimalisering, Monte Carlo-simulering eller Treynor-Black-modellen, som alle er konstruert for å produsere en optimal portefølje, som gir maksimal avkastning med minimumsrisiko, som faktisk er investorens drøm..
Faktisk har et par undersøkelser av optimaliseringsteori, for eksempel "Optimal Versus Naive Diversification: How Efficient is 1 / N Portfolio Strategy", utført av London Business Schools Dr. Victor DeMiguel et al., Argumentert mot effektiviteten til sofistikerte modeller. Forskjellen mellom dem og den naive tilnærmingen er ikke statistisk signifikant; de påpeker at egentlig grunnleggende modeller presterer ganske bra.
Er den gjennomsnittlige private investorens måte å bare ha litt av dette og litt av det virkelig mindre levedyktig? Dette er en ekstremt viktig sak og helt i kjernen av å investere. En rabbiner, Issac bar Aha, ser ut til å ha vært bestefaren til det hele, etter å ha foreslått rundt det fjerde århundre, at man skulle "sette en tredjedel i land, en tredjedel i varer og en tredjedel i kontanter." Det er ganske gode råd som fortsatt er forsvarlige nok, 1600 år senere!
For noen kynikere og forskere virker det for enkelt å være sant, at man kan oppnå alt som er nær et optimalt bare ved å sette en tredjedel av pengene dine i eiendommer, en tredjedel i verdipapirer (den moderne ekvivalent til varer) og hvile i kontanter. Alternativt er de klassiske kakediagrammene som er delt inn i porteføljer med høy, middels og lav risiko, veldig greie, og det kan ikke være noe galt med dem.
Selv Harry Markowitz, som vant Nobelminneprisen i økonomiske vitenskaper for sine optimaliseringsmodeller, delte tydeligvis bare pengene sine like mellom obligasjoner og aksjer, av "psykologiske årsaker." Det var enkelt og gjennomsiktig; i praksis var han glad for å legge igjen sine egne prisbelønte teorier når det gjaldt hans egne midler.
Shades of Naivety and the Term Itself
Det er imidlertid mer med problemet. Den tyske professor i bank og finans Martin Weber, forklarer at det er forskjellige typer naive modeller, noen av dem er mye bedre enn andre. Professor Shlomo Benartzi ved UCLA bekrefter også at naive investorer er sterkt påvirket av hva de blir tilbudt. Av denne grunn, hvis de går til en aksjemegler, kan de ende opp med for mange aksjer, eller bli overvektet i gjeldsinstrumenter hvis de går til en obligasjonsspesialist. Videre er det mange forskjellige typer aksjer, for eksempel små og store selskaper, utenlandske og lokale osv., Slik at enhver skjevhet kan føre til en katastrofal, eller i det minste suboptimalt naiv portefølje.
På samme måte kan naivitetsbegrepet i seg selv være forenklet og noe urettferdig. Naiv i betydningen godtroende og dårlig informert kan faktisk føre til katastrofe. Likevel, hvis naiv blir tatt den opprinnelige betydningen av naturlig og upåvirket - oversatt til en fornuftig og logisk, hvis usofistisk, tilnærming (uvitende om tekniske modelleringsteknikker), er det ingen reell grunn til at den mislykkes. Med andre ord er det uten tvil de negative konnotasjonene av ordet "naivitet" som er den virkelige saken her - bruken av en nedsettende merkelapp.
Kompleksitet hjelper ikke alltid
Fra den andre siden fører metodologisk kompleksitet og sofistikerte modeller ikke nødvendigvis til investeringsoptimalitet, i praksis. Litteraturen er ganske klar på dette og gitt finansmarkedens kompleksitet er det neppe overraskende. Deres blanding av økonomiske, politiske og menneskelige faktorer er skremmende, slik at modeller alltid er sårbare for en form for uforutsigbart sjokk, eller kombinasjon av faktorer som ikke kan integreres effektivt i en modell.
Dr. Victor DeMiguel og hans medforskere innrømmer at komplekse tilnærminger er alvorlig begrenset av estimeringsproblemer. For de statistisk tenkende er de "sanne øyeblikkene med avkastning av eiendeler" ukjente, noe som fører til potensielt store estimeringsfeil.
Følgelig har en fornuftig konstruert portefølje, som regelmessig overvåkes og balanseres når det gjelder den gangen den gang, ikke bare en intuitiv appell, den kan fungere like bra som noen langt mer sofistikerte tilnærminger som begrenses av deres egen kompleksitet og opacitet.. Det vil si at modellen kanskje ikke integrerer alle nødvendige faktorer, eller kanskje ikke reagerer tilstrekkelig på miljøendringer når de oppstår.
På samme måte, bortsett fra diversifisering av aktivaklasser, vet vi alle at en aksjeportefølje også bør diversifiseres i seg selv. Også i denne sammenhengen har tilhengere av naiv tildeling vist at å ha mer enn rundt 15 aksjer ikke gir noen ytterligere diversifiseringsgevinst. Dermed er en virkelig komplisert aksjemiks muligens kontraproduktiv.
Bunnlinjen
Det eneste alle er enige om er at diversifisering er helt essensielt. Men fordelene med avansert matematisk modellering er uklare; For de fleste investorer er hvordan de opererer enda mindre tydelig. Selv om datastyrte modeller kan se imponerende ut, er det fare for å bli blendet av vitenskapen. Noen slike modeller kan fungere bra, men andre er ikke bedre enn å bare være fornuftige. Det gamle ordtaket "hold deg til det du vet og forstår" kan gjelde like mye for enkle, transparente aktivaallokeringer som det gjør for forskjellige former for strukturerte investeringsprodukter.
