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