Н. Грегори Мэнкью
18 мая 2013 г.
Источник: The New York Times
Перевод для AssetAllocation.ru
В последние нескольких недель, когда фондовый рынок достигал новых максимумов, я вспоминал о моей 85-летней матери.
“О’Кей, Мистер Умник, – часто спрашивает она меня, – какие акции мне сейчас следует купить?”
Впервые она задала мне этот вопрос, когда я был студентом Принстонского университета по специальности «Экономика». Затем она спросила меня повторно, когда я был аспирантом Массачусетского технологического института, получая степень доктора экономических наук. И она регулярно задавала этот вопрос в течение последних трех десятилетий, когда я был профессором экономики в Гарварде.
Источник: The Economist
20 октября 2024
Он надеется, что саммит БРИКС на этой неделе приведет к большому прорыву в нарушение санкций
Президент России Владимир Путин, несомненно, будет в восторге 22 октября, когда он сфотографируется с лидерами 24 стран, включая Нарендру Моди (Индия) и Си Цзиньпина (Китай) на саммите БРИКС в Казани на Волге. В прошлом году, когда блок собрался в Йоханнесбурге и расширился с пяти до десяти членов, Путину пришлось оставаться дома, чтобы избежать ареста по ордеру, выданному Международным уголовным судом в Гааге. На этот раз он надеется быть замеченным в ведущей роли в быстро растущем клубе, который бросает вызов доминированию западного порядка.
Сергей Спирин
По материалам исследования Dimensional «Ландшафт инвестиционных фондов – 2023» для взаимных фондов (mutual funds) и биржевых фондов (ETFs) США
Для AssetAllocations.ru
Группа Dimensional, известная в США своими факторными фондами (в частности, их упоминал Уильям Бернстайн в своей самой первой книге «Разумное управление активами», вышедшей четверть века назад), регулярно публикует исследования по результатам взаимных фондов в США. Исследование за 2023 г. подтверждает известную информацию: на долгосрочных периодах времени большинству фондов не удается обыгрывать свои бенчмарки (соответствующие индексы), а многим – даже вообще выживать. Существенное количество фондов просто закрываются после серии плохих результатов, не дожив до конца периода. И доля как закрывшихся фондов, так и фондов, проигрывающих своим бенчмаркам, растет с увеличением периода наблюдений, на периоде в 15-20 лет начиная превышать 80%.
Сергей Спирин
1 февраля 2013 г.
Источник: «Записки инвестора»
Кто сталкивался с идеями портфельных инвестиций, тот знает, что в сфере приверженцев Asset Allocation рыночный риск принято измерять (рассчитывать, оценивать) через волатильность, которая, в свою очередь, рассчитывается как среднеквадратичное или стандартное отклонение.
Такой способ оценки риска предложил еще Гарри Марковиц в 50-х годах прошлого века, и с тех пор он прочно закрепился в экономической науке и до сих пор пользуется популярностью, если и не для сложных расчетов, то хотя бы для приблизительных оценок. Достаточно сказать, что множество нобелевских лауреатов опирались именно на этот способ оценки рыночного риска в своих концепциях.
Майкл Эдлесон
Из книги
«Усреднение ценности. Простая и надежная стратегия повышения доходности инвестиций на фондовом рынке»
Врезка к Главе 1 «Рыночный риск, тайминг и формульные стратегии»
Всякий раз, когда результат (например, доходность на рынке акций в следующем году) является случайным, он может принимать множество вероятных значений. Эти исходы (возможные результаты) имеют некоторое среднее, или центральное, ожидаемое значение, вокруг которого они будут концентрироваться. Предположим, что среднее значение составляет 15%; это означает, что возможные результаты, хотя и будут носить случайный характер, сосредоточатся вокруг значения 15%. Было бы неплохо знать, насколько близко к среднему значению находится возможная доходность. Если разброс случайных доходностей лежит в широком диапазоне (скажем, от –50 до +60%), то можно сказать, что распределение случайных доходностей вокруг ожидаемого среднего значения содержит высокий риск. Это риск заключается в том, что фактический результат может находиться весьма далеко от ожидаемого значения, причем как в большую, так и в меньшую сторону. Менее рискованное распределение подразумевает, что выход фактических значений за пределы диапазона, например, 0–30% является маловероятным.