关注历史风险（一）

简介

摩托车特技车手Evel Knievel喜欢谈论他飞越轿车, 公交车和其他各类打破记录的飞越经历. 这比回忆起那次飞跃恺撒皇宫门前喷泉的经历要有趣的多, 那次他从空中坠落, 摔断了多根骨头. 投资者就像Evel Knievel一样, 他们宁可对收益多谈论一些, 也不愿意谈论获得这些收益所冒的风险. 以Janus Venture JAVTX为例, 毫无疑问, 投资者曾大肆谈论他们在1999年获得了141%的非凡回报. 但他们可能并没有向朋友和同事透露, 在2000年他们又损失了46%. 只有承受巨大风险, 才能获得巨大回报. 也就是说, 在短期回报中, 会产生巨大涨幅或跌幅. 这被称为波动性. 然而, 没有一种衡量风险的标准能够100%准确地预测基金在未来会涨还是跌. 研究资料表明, 历史风险是衡量未来风险的一个很好的指标. 换而言之, 如果一支基金在过去表现不稳定, 那么在未来也很可能不稳定. 在本节中, 我们将讲述两种衡量共同基金风险的常用标准: 标准差和Beta系数. 晨星基金报告对这两种方法均有介绍. 5ifunds基金启蒙门户

  标准差

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 标准差可能是衡量基金风险最常用的一个标准. 标准差指的是一系列数据, 比如基金回报率, 相对于平均水平偏差幅度的大小. 投资者之所以喜欢采用标准差这个标准, 是因为标准差可以精确地衡量基金回报率在过去一段特定时间内的波动程度. 根据这个信息, 你可以判断出你的基金在未来一段时间可能会获得的回报率. 晨星一般以基金最近36个月的标准差来计算.月与月之间, 基金回报率波动越大, 那么标准差也就越大. 例如,在过去36个月期间, 一支共同基金每月获得1%收益率, 那么它的标准差则为0. 因为它的每月回报率没有任何改变. 同时, 如果一支基金这个月获得5%的收益率, 下个月获得25%收益率, 再下个月获得-7%收益率, 它的标准差便会很高; 它的回报波动幅度很大. 但是这里会出现一个问题: 一支每月亏损1%的共同基金, 它的标准差也是0. 为什么? 还是因为它的回报没有任何改变. 标准差只是一种用一个简单的数字来表现基金的波动幅度大小的方法. 对于多数基金而言, 68%的时候, 未来的月回报率都会在平均回报的标准差范围内波动, 95%的时候, 会在两个标准差之间波动. 我们来解释说明一下. 假如一支基金的标准差为4%, 每年平均回报为10%. 在多数时间, (或者更准确地说, 68%的时候), 该基金的未来回报将会在6%到14%间来回波动—也就是说它的平均10%加上或减去4%的标准差. 几乎所有时间(95%的时候), 它的回报会在2%到18%之间波动, 或在两个标准差之间波动. 用标准差来衡量基金风险也有不足之处.新手很可能拥有一支标准差较低的基金, 却仍然亏损. 实际上, 这种情况并不常见. 在较短的一段时间内, 标准差适中的基金损失通常比标准差很高的基金少一些. 例如, 在极短的时间内, 债券基金标准差的范围仅为0.1%到1.3%, 平均标准差为0.7%. 债券基金基本上属于风险最低的基金. 标准差最大的缺陷就是不直观. 7%的标准差肯定明显高于5%的标准差,但是这个数字是高还是低? 由于基金的标准差不是一个相关数据—也就是说它并没有同其他基金相比较, 也不属于绩效标准—所以, 如果没有相关背景资料, 标准差对你来说,用处并不是很大. 因此,你需要自己去找出相关背景资料. 我们建议你从属于你考察基金范围的简单基金开始着手. 比如, 在2002年5月, 中等规模成长型基金的平均标准差为36%, 而典型大盘价值型基金的标准差为17.5%. 你也可以把基金的标准差同相关指数进行比较. 例如, 大盘基金的普通基准为标准普尔指数, 标准差为21.3%.    

 Beta系数

Beta系数, 同时也是一个相关风险衡量标准, 它同基金的绩效标准进行比较, 来表现基金的波动幅度. 晨星将标准普尔指数作为绩效标准, 来计算股票型基金的Beta系数. 我们也用我们称为基金最佳拟和指数或与该基金表现最相象的绩效标准来计算Beta系数. 对债券基金, 我们使用莱曼兄弟综合债券指数(Lehman Brothers Aggregate Bond index)和最佳拟和指数来计算. Beta系数简单易懂. 基金的Beta系数越高, 相对于它的绩效标准波动幅度就越大. Beta系数高于1.0, 表明该基金比指数的波动幅度还小. 理论上来说, 如果市场上涨10%, beta系数为1.0的基金应该也上涨10%; 如果市场下跌10%, 那么该基金也会下跌同样幅度. 而当市场上涨10%, Beta系数为1.1的基金则应上涨11%, 但当市场下跌10%, 该基金则会下跌11%. 相反, beta系数为0.9的基金在市场上涨10%的时候, 应该上涨9%, 但当市场下跌10%, 则应下跌9%. Beta系数最大的缺陷就是, 只有同相关绩效标准相比较所计算出来的数据才有用. 如果基金同不恰当的绩效标准相比较, 它的Beta系数则毫无意义. 考虑基金的beta系数的时候, 你都应当参考一下其他数据: R平方, 你可以在基金Quicktake报告中找到. R平方值越低, beta系数作为基金波动幅度的衡量标准的可靠性就越低. R平方值越接近100, beta系数的意义就越大. 例如, 相对于标准普尔指数, 黄金类股型基金的R平方平均值为3, 表明同标准普尔指数相关的beta系数作为风险衡量标准是完全不可靠的. 除非基金的R平方值相对于指数是75或更高, 否则根本无需考虑beta系数.  

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