改编自特许金融分析师 Lisa M. Laird 撰写的《清晰地沟通投资目标和风险》，作者为 Karyn Williams 博士和 Harvey D. Shapiro，原载于《 投资与财富监测。1
在本系列的第一篇文章中，我们讨论了在投资过程的初始阶段清晰沟通的必要性。我们从目的和目标开始，作为投资策略基本决策的基石。在第二篇文章中，我们确定了传统投资决策框架和标准差等风险概念所带来的沟通挑战。
传统投资决策框架到底有什么问题？
大多数大型机构投资者都会聘请顾问帮助相关方沟通并评估风险与回报之间的权衡。大多数机构投资者使用均值方差优化 (MVO) 框架来帮助投资者做出这些选择。2 在 MVO 框架中，目标回报是投资组合的“平均值”或回报，标准差是“方差”或风险。MVO 使投资策略决策变得简单而优雅：每个目标回报都对应一个“有效投资组合”，其风险由标准差定义。
但标准差无法以大多数投资者关心的方式表征风险。它衡量的是投资组合收益的变化，无论是上涨还是下跌。但大多数投资者并不认为投资组合价值的增加是风险——他们关心的是亏损。他们经常以绝对值来考虑收益，他们倾向于同意“相对收益不可取”这一格言，即相对于基准的收益。尽管许多投资者认识到他们可能会面临投资组合价值的下降，特别是在任何类型的危机中，但在他们眼中，主要的风险是避免他们认为的最大允许损失，也称为风险承受能力或“损失限额”。
只有在巧合的情况下，投资者的损失限额才会等于 MVO 投资组合的标准差。下图显示了均值方差边界，其中两个投资组合的预期目标收益最高，且其标准差也最高。对于目标收益为 6.75% 的公共基金会，均值方差有效投资组合的标准差约为 13%。在实践中，顾问可能会将 13% 的标准差转化为发生概率为 5% 的损失水平，或约 1.65 个标准差，在本例中为 15%。但如果投资者的损失限额是 10% 怎么办？如果是 25% 怎么办？如果 5% 相对于损失 10% 或 25% 的概率太高或太低怎么办？
均值-方差有效投资组合
如果损失限额为 10%，且 5% 的损失概率是可以接受的，则基金会的均值方差有效投资组合的标准差约为 9.7%，预期回报率较低，为 6%（-10% = 6% – 1.65 × 9.7%）。这是一个非常不同的投资组合。对于投资者来说，无需解释，这个低风险投资组合达到 6.75% 的概率是未知的。这使得使用此框架进行权衡非常困难，尤其是对于非投资专业人士而言。
无论如何，标准差并不能完全描述现实的潜在投资组合结果以及实现这些结果的潜在路径，因此 MVO 排除了关键决策信息。最值得注意的是，它忽略了投资组合价值大幅下跌（尾部风险）、投资组合价值持续小幅下跌（序列风险）以及投资期内投资组合损耗（损耗风险）的可能性。
尾部风险出现的频率比 MVO 假设的要高。3 下图显示了在正常和现实的非正常资产回报假设下，一家价值 1 亿美元的私人基金会投资组合的潜在投资组合价值（结果），其目标回报目标为 8.04%。该投资组合的战略资产配置为 30% 美国股票、30% 非美国股票、30% 美国固定收益和 10% 广泛分散的对冲基金。两种分配假设的五年投资期结果反映了基金会在五年期内的战略分配和投资活动，包括季度支出、费用和资产再平衡。结果的平均值用垂直线表示。
扣除资金流出和再平衡后的投资组合结果分布
结果的差异是巨大的，尤其是潜在损失。任何排除这种潜在损失的决定都可能导致后悔、被迫出售、意外成本、低于计划的累计年增长率和资源枯竭。
下表显示了用于描述每个投资组合分布的投资组合风险的典型标准指标。决策者在解释这些指标时面临挑战。如果我们假设非正态性，14% 的标准差是否太高？风险价值 (VaR) 的置信度是多少？通常，此类标准指标无法传达足够的含义，因为它们缺乏背景信息——决策者做出明智风险选择所需的具体信息。
标准投资风险指标
| 普通的 | 非正常 | |
| 年化标准差 | 10％ | 14% |
| 五年风险价值（第 95 个百分位） | 29% | 44% |
| 五年条件风险价值（第 95 个百分位） | 33% | 51％ |
| 平均回撤 | 11% | 13% |
| 平均最大回撤 | 21% | 29% |
在标准指标与投资者背景脱节的情况下，机构自然倾向于在其投资政策中模糊提及风险，甚至根本不提及。他们会给出以下声明：“在投资期内实现 5% 的增长加上通货膨胀和费用”、“在审慎风险水平下实现长期收益最大化”、“在可接受的风险水平下实现合理收益”或“在连续三年内超越政策基准 2%”。
归根结底，MVO 方法在风险方面存在严重缺陷，标准指标缺乏意义。最重要的是，这些指标可能导致糟糕的投资决策并带来遗憾。
在本系列的最后一篇文章中，我们将探讨一种在相互竞争的目标之间做出决策的替代方法。
脚注
1. 投资与财富监测 由投资与财富研究所出版。
2. MVO 框架可找到与给定投资组合风险水平相对应的最大预期回报。通常，风险被定义为资产组合的波动性。该框架基于 Harry Markowitz 1952 年的开创性论文。
3. 金融市场数据表现出非正态行为，包括波动性聚类、自回归、肥尾、倾斜度和不对称依赖性。有关描述价格变化及其对证券、资产类别和投资组合的影响的程式化事实的摘要，请参阅 Cristian Homescu 的《多种风险，一个（最优）投资组合》。
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图片来源：©Getty Images / aluxum
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