แบบจำลองปัจจัยให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนและความเสี่ยง - BitcoinEthereumNews.com
เศรษฐกิจแบบจำลองปัจจัยให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนและความเสี่ยง03 / 02 / 2022ข่าว Bitcoin Ethereum ในขณะที่ลูกค้าคาดหวังการวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ที่ปรึกษาด้านความมั่งคั่งควรพิจารณาเพิ่มความสามารถในการสร้างแบบจำลองปัจจัยให้กับชุดเครื่องมือของตน พื้นหลังบทคัดย่อการวิจัยทางพันธุกรรม เก็ตตี้n แบบจำลองปัจจัย – การวิเคราะห์ความเสี่ยงในการลงทุนและตัวขับเคลื่อนของผลตอบแทน – มีความซับซ้อนมากขึ้น ต้องขอบคุณเทคโนโลยีขั้นสูงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นส่วนใหญ่ พูดง่ายๆ ก็คือ พลังของคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันและความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่เราไม่สามารถเข้าถึงได้ในอดีต ทำให้เราสามารถแบ่งและแบ่งพอร์ตโฟลิโอในรูปแบบที่ไม่เคยทำได้มาก่อน ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้น นักลงทุนก็มีเช่นกัน การวิเคราะห์แบบละเอียดที่เฉพาะนักลงทุนสถาบันเคยต้องการสำหรับพอร์ตการลงทุนของพวกเขา เป็นที่คาดหวังจากลูกค้าแต่ละราย เพื่อตอบสนองความต้องการนั้นและส่งมอบผลงานที่ดีขึ้นสำหรับลูกค้า ผู้จัดการความมั่งคั่งจำเป็นต้องมีแบบจำลองปัจจัยในกล่องเครื่องมือของพวกเขา แม้ว่าการกระจายความเสี่ยงที่เหมาะสมจะเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างพอร์ตโฟลิโอ แต่การสร้างแบบจำลองปัจจัยที่ซับซ้อนมากขึ้นในปัจจุบันสามารถนำมาใช้เพื่อระบุโอกาสใหม่ๆ สำหรับการกระจายความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ทางเลือกและการลงทุนภาคเอกชนโดยเฉพาะ เป็นโอกาสใหม่ๆ ในการกระจายความเสี่ยงที่มีให้สำหรับนักลงทุนรายย่อยในปัจจุบัน การลงทุนเหล่านี้ช่วยขยายขอบเขตโอกาสของนักลงทุนอย่างมาก แบบจำลองปัจจัยสามารถใช้ได้ทั้งในการระบุการลงทุนทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับพอร์ตโฟลิโอและเพื่อแสดงให้นักลงทุนเห็นถึงคุณค่าของการรวมการลงทุนเหล่านี้ วิวัฒนาการของการสร้างแบบจำลองปัจจัย เป็นเวลาหลายทศวรรษแล้วที่เข้าใจกันว่าปัจจัยบางอย่างผลักดันความเสี่ยงอย่างเป็นระบบและผลตอบแทนของสินทรัพย์ทั้งหมด ระหว่างทาง ยังมีการรับรู้ถึงความแตกต่างที่สำคัญที่ความเสี่ยงของสินทรัพย์หนึ่งๆ ที่มีต่อปัจจัยหนึ่งๆ อาจแตกต่างกันไปตามช่วงเวลา การประยุกต์ใช้แบบจำลองปัจจัยที่เร็วและง่ายที่สุดคือ Capital Asset Pricing Model (CAPM) พัฒนาขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 1960 ซึ่งเป็นแบบจำลองปัจจัยเดียวที่แนะนำความเสี่ยงด้านตลาดอย่างเป็นระบบ (เบต้า) เป็นปัจจัยเสี่ยงประการหนึ่งที่ผลักดันผลตอบแทนของสินทรัพย์ทั้งหมด ถือว่าเป็นตลาดที่มีประสิทธิภาพอย่างสมบูรณ์และไม่ได้คำนึงถึงความเป็นไปได้ของการสร้างอัลฟ่า ในปี 1973 Robert Merton ได้เปิดตัว Intertemporal Capital Asset Pricing Model (ICAPM) ซึ่งเป็นแบบจำลองหลายปัจจัยที่เชื่อมโยงผลตอบแทนของสินทรัพย์เข้ากับแหล่งที่มาของความเสี่ยงที่หลากหลาย และในปี 1976 Stephen Ross ได้บุกเบิกทฤษฎี Arbitrage Pricing Theory ซึ่งเชื่อมโยงปัจจัยทางเศรษฐกิจมหภาคที่ไม่ระบุรายละเอียดเข้ากับสินทรัพย์ ผลตอบแทน ทฤษฎีเหล่านี้เปิดประตูสู่การวิเคราะห์ปัจจัยหลายอย่าง (เช่น การวิเคราะห์หลายตัวแปร) ตั้งแต่นั้นมา มีการประยุกต์ใช้การวิจัยปัจจัยหลายอย่าง ความพยายามในช่วงแรกๆ เน้นไปที่การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นหลัก ในขณะที่งานในภายหลังมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุและแยกตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนต่างๆ และเพื่อทำให้ปัจจัยที่เป็นระบบเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ไม่ว่าวัตถุประสงค์คือการอธิบายตัวขับเคลื่อนของความเสี่ยงให้ดีขึ้น หรือเพื่อเก็บเกี่ยวความเสี่ยงแบบเดิมๆ/ทางเลือก การวิเคราะห์ปัจจัยสามารถช่วยให้นักลงทุนตัดสินใจลงทุนได้ดีขึ้น แบบจำลองปัจจัยสามารถวิเคราะห์ทั้งพอร์ตสินทรัพย์เดี่ยวและหลายสินทรัพย์ แบบจำลองปัจจัยสามารถนำไปใช้กับสินทรัพย์เดี่ยวหรือพอร์ตหลายสินทรัพย์ ตัวอย่างเช่น พอร์ตหุ้นทุนสามารถแยกย่อยตามปัจจัยต่างๆ เช่น มูลค่าหรือขนาดของบริษัท ในทำนองเดียวกัน พอร์ตตราสารหนี้สามารถแบ่งออกเป็นปัจจัยเสี่ยงหลัก ๆ เช่น ระยะเวลาและเครดิต คุณยังสามารถระบุองค์ประกอบความเสี่ยงลึกลับเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับประเภทสินทรัพย์ เช่น สินค้าโภคภัณฑ์ สกุลเงิน สินเชื่อองค์กร ส่วนของอสังหาริมทรัพย์และหนี้สิน แนวโน้มที่เป็นระบบ (ปัจจัยอนาคตที่มีการจัดการ) ในทางปฏิบัติ แบบจำลองปัจจัยมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุความเสี่ยงที่สำคัญและผลตอบแทนที่ขับเคลื่อนทั้งในระดับที่ละเอียดสำหรับแต่ละองค์ประกอบของพอร์ตโฟลิโอและบนพื้นฐานโดยรวมสำหรับพอร์ตโฟลิโอทั้งหมด ด้วยเครื่องมือสร้างแบบจำลองปัจจัยที่เหมาะสม ผู้จัดการความมั่งคั่งสามารถเลือกการเปิดเผยที่ต้องการสำหรับแต่ละปัจจัยได้ มีประโยชน์ทั้งในระหว่างการก่อสร้างขั้นต้นหรือการตรวจสอบพอร์ตโฟลิโออย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงการเปิดเผยปัจจัยมีเจตนาและยอมรับได้ เมื่อพิจารณาการเพิ่มหรือการลบตัวเลือกการลงทุนใด ๆ ผู้จัดการความมั่งคั่งสามารถใช้แบบจำลองปัจจัยเพื่อดูว่าการตัดสินใจแต่ละครั้งจะส่งผลต่อความเสี่ยงเหล่านั้นอย่างไร ข้อมูลดังกล่าวช่วยให้พวกเขาเลือกการลงทุนที่จะรักษาความเสี่ยงจากปัจจัยเชิงกลยุทธ์เป้าหมายไว้ได้ ทางเลือกอื่นเป็นตัวกระจายที่น่าสนใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบท ตามผลลัพธ์ เมื่อผู้จัดการความมั่งคั่งต้องการเพิ่มการกระจายพอร์ตการลงทุน สิ่งสำคัญเช่นเคยคือการค้นหาสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ต่ำ กลยุทธ์ทางเลือกสามารถเพิ่มความหลากหลายให้กับพอร์ตโฟลิโอได้อย่างมาก เนื่องจากมีตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนที่ไม่เหมือนใครและมักจะให้การป้องกันด้านลบที่ดีกว่า สำหรับที่ปรึกษา การประเมินโอกาสในการลงทุนทั้งในตลาดดั้งเดิมและตลาดทางเลือกนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพื่อพิจารณาว่าประสิทธิภาพของพอร์ตโฟลิโออาจดีขึ้นด้วยการเพิ่มหรือนำองค์ประกอบใดๆ ออก อีกครั้ง การสร้างแบบจำลองปัจจัยสามารถแจ้งความพยายามนี้ได้อย่างมาก นอกจากนี้ แบบจำลองปัจจัยยังช่วยอำนวยความสะดวกในแนวทางการลงทุนตามเป้าหมายหรือผลลัพธ์ เนื่องจากให้มุมมองภายในที่ละเอียดยิ่งขึ้นของพอร์ตโฟลิโอ สิ่งนี้ทำให้การสร้างแบบจำลองปัจจัยเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับที่ปรึกษาที่เน้นการสร้างผลตอบแทนจากการปรับความเสี่ยงที่แข็งแกร่งและ/หรือผลตอบแทนที่น่าดึงดูด เนื่องจากพวกเขาปรับแต่งพอร์ตโฟลิโอตามความต้องการของลูกค้า ทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยเสี่ยงเมื่อเวลาผ่านไป การสังเกตเชิงปริมาณของกลยุทธ์การลงทุนช่วยให้นักลงทุนยืนยันวัตถุประสงค์ของกลยุทธ์และความสามารถในการบรรลุวัตถุประสงค์เหล่านั้นอย่างสม่ำเสมอ กระบวนการตรวจสอบวิเคราะห์สถานะส่วนใหญ่รวมองค์ประกอบเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ และทั้งสองส่วนมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างพอร์ตโฟลิโอโดยรวมและในการเลือกการลงทุนรายบุคคล การสังเกตแบบคงที่ของการเปิดรับปัจจัยที่ระบุอาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่การตรวจสอบว่าความเสี่ยงจากปัจจัยที่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไปสามารถเพิ่มการสำรวจความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอได้อย่างไร คุณสามารถทำแบบทดสอบนี้ให้สำเร็จได้โดยใช้กระบวนการประมาณค่าแบบ หมุนเวียน ซึ่งจะตรวจสอบปัจจัยเสี่ยงอีกครั้งในช่วงเวลาต่างๆ ระหว่างที่คุณมองย้อนกลับไปในช่วงหลายปีที่ผ่านมา การประมาณการเหล่านี้ช่วยให้คุณเห็นมากกว่าเพียงว่าการเปิดเผยปัจจัยโดยรวมเป็นอย่างไรในช่วงห้าปี ตัวอย่างเช่น โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกว่าคุณไปถึงที่นั่นได้อย่างไร และการเปลี่ยนแปลงใดๆ ของการเปิดเผยปัจจัยเกิดขึ้นในช่วงเวลานั้นหรือไม่ ค่าประมาณการกลิ้งของปัจจัยเสี่ยงจะเปิดเผยความมั่นคงในอดีต การประมาณการยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่คาดหวังและเบาะแสว่าผลการปฏิบัติงานในอดีตที่สังเกตได้นั้นเป็นผลมาจากโชคหรือทักษะหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ทั้งกองทุนตราสารทุนและกองทุนตราสารหนี้มักมีสไตล์ที่เลื่อนลอยด้วยเหตุผลหลายประการ กองทุนหุ้นมูลค่าอาจดูเหมือนมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับหมวดหมู่นี้ แต่การประมาณการความเสี่ยงจากปัจจัยต่างๆ อาจเผยให้เห็นว่าในอดีตกองทุนมีความเสี่ยงสูงผิดปกติต่อหุ้นที่มีการเติบโต หรือในทางกลับกัน กองทุนตราสารหนี้มักจะเข้าถึงเส้นเครดิตเพื่อให้ได้เปรียบเหนือคู่แข่งเพื่อสร้างผลตอบแทนที่สูงขึ้นในขณะที่ชื่อกองทุนและประเภทกองทุนอาจบ่งบอกถึงกลยุทธ์คุณภาพสูงและระดับการลงทุน นอกจากนี้ กองทุนเฮดจ์ฟันด์อาจนำเสนอกลยุทธ์ของตนเป็นกลยุทธ์ระยะยาวสุทธิ 30% ที่ระมัดระวัง แต่อาจมีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในการเปิดรับหุ้นมากกว่าการเปิดรับระยะยาวสุทธิโดยเฉลี่ย การทดสอบความเสี่ยงจากปัจจัยผ่านการวิเคราะห์สถานการณ์ การวิเคราะห์สถานการณ์จำลองใช้ประสิทธิภาพของการสัมผัสปัจจัยในระดับอื่น ความเสี่ยงจากปัจจัยของพอร์ตโฟลิโอถูกประเมินเพื่อกำหนดว่าพอร์ตโฟลิโอในสถานะปัจจุบันจะดำเนินการอย่างไรในช่วงเหตุการณ์ที่ผ่านมา การวิเคราะห์นี้มีความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เนื่องจากวันที่เริ่มต้นของผลิตภัณฑ์การลงทุนหลายอย่างเกิดขึ้นหลังจากวิกฤตการเงินโลกในปี 2008-2009 ด้วยการใช้บันทึกประสิทธิภาพของปัจจัยที่มีอยู่และค่าสัมประสิทธิ์ปัจจัยโดยประมาณ เป็นไปได้ที่จะทำการวิเคราะห์สถานการณ์สมมติสำหรับสภาพแวดล้อมของตลาดที่น่าสังเกต เช่น วิกฤตทางการเงิน วิกฤตสภาพคล่องที่เกี่ยวข้องกับการแพร่ระบาด และอื่นๆ อีกมากมาย ผู้จัดการความมั่งคั่งและลูกค้าสามารถเห็นได้ว่าความเสี่ยงจากปัจจัยต่างๆ อาจส่งผลต่อผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอและการขาดทุนในกรณีที่เลวร้ายที่สุดเป็นอย่างไร การทดสอบความเครียดดังกล่าวสามารถแจ้งการสร้างพอร์ตโฟลิโอที่ดีขึ้นด้วยองค์ประกอบที่เป็นการคาดการณ์ล่วงหน้ามากขึ้นในกระบวนการ ยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ว่าการวิเคราะห์สถานการณ์สมมติสามารถให้เพียงการบ่งชี้คร่าวๆ ว่าพอร์ตโฟลิโออาจดำเนินไปอย่างไรภายใต้สภาวะที่ตึงเครียดบางอย่าง นักลงทุนควรคำนึงถึงส่วนต่างของข้อผิดพลาดเสมอเมื่อแปลผลการวิเคราะห์สถานการณ์ แม้ว่าจะมีข้อจำกัด แต่ก็สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญได้ การสร้างแบบจำลองปัจจัยสามารถช่วยให้ที่ปรึกษาสร้างพอร์ตโฟลิโอที่กำหนดเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ปัจจัยสามารถมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ที่ปรึกษาสร้างพอร์ตการลงทุนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อปรับแต่งตามความชอบของลูกค้าแต่ละราย และเพื่อประเมินและยืนยันความเกี่ยวข้องของโอกาสในการลงทุนใหม่ การวิเคราะห์ปัจจัยยังช่วยเพิ่มความซับซ้อนให้กับกระบวนการลงทุนอีกด้วย เมื่อนำไปใช้และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ปัจจัยยังช่วยให้เกิดความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สร้างความแตกต่างให้กับธุรกิจของที่ปรึกษา นอกจากนี้ การใช้การลงทุนทางเลือกจากตลาดทั้งภาครัฐและเอกชนมีศักยภาพในการเพิ่มผลประโยชน์จากการกระจายการลงทุนที่สำคัญให้กับพอร์ตการลงทุน เนื่องจากทางเลือกของการลงทุนจะสร้างผลตอบแทนที่ดีขึ้นและให้การป้องกันด้านลบที่ดีขึ้น ข้อมูลที่สำคัญ เอกสารนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นและไม่สามารถเชื่อถือได้ในลักษณะใด ๆ เช่นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษีหรือการลงทุน คำแนะนำ หรือเป็นข้อเสนอในการขาย การชักชวนของข้อเสนอในการซื้อหรือ คำแนะนำเกี่ยวกับผลประโยชน์ในกองทุนหรือหลักทรัพย์ใดๆ ที่เสนอโดย Institutional Capital Network, Inc. หรือบริษัทในเครือ (รวมเรียกว่า “iCapital”) ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้บ่งบอกถึงผลลัพธ์ในอนาคต การลงทุนทางเลือกมีความซับซ้อน การเก็งกำไร และไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย การลงทุนในการลงทุนทางเลือกมีความเสี่ยงสูง และไม่สามารถรับประกันได้ว่าวัตถุประสงค์การลงทุนของกองทุนรวมที่ลงทุนทางเลือกจะบรรลุผล หรือผู้ลงทุนจะได้รับเงินคืน ข้อมูลในที่นี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงและยังไม่สมบูรณ์ ข้อมูลอุตสาหกรรมและความสำคัญของข้อมูลนี้เป็นความเห็นเท่านั้น และไม่ควรเชื่อถือได้ว่าเป็นข้อมูลสำคัญเพียงอย่างเดียวที่มี ข้อมูลในที่นี้ได้รับมาจากแหล่งที่เชื่อว่าเชื่อถือได้ แต่ไม่รับประกัน และ iCapital