Naiv diversifiering beskrivs bäst som en grov och, mer eller mindre, instinktiv delning av sunt förnuft i en portfölj, utan att bry sig om sofistikerade matematiska modeller. I värsta fall, säger vissa vitsord, kan denna metod göra portföljer mycket riskabla. Återigen visar en del nyligen genomförd forskning att denna typ av informerad, men informellt logisk uppdelning, är lika effektiv som de snygga, optimerande formlerna.
Naive Vs. Sofistikerad
Inte överraskande använder enskilda investerare sällan komplexa metoder för allokering av tillgångar. Dessa har skrämmande namn, såsom medelvariansoptimering, Monte Carlo-simulering eller Treynor-Black-modellen, som alla är konstruerade för att producera en optimal portfölj, en som ger maximal avkastning med minsta risk, vilket verkligen är investerarens dröm.
I själva verket har ett par utredningar om optimeringsteori, som "Optimal Versus Naive Diversification: How Efficiency is 1 / N Portfolio Strategy", genomfört av London Business Schools Dr Victor DeMiguel et al., Hävdat mot effektiviteten hos sofistikerade modeller. Skillnaden mellan dem och den naiva metoden är inte statistiskt signifikant; de påpekar att verkligen grundmodeller fungerar ganska bra.
Är den genomsnittliga privata investerarens sätt att helt enkelt ha lite av detta och lite av det verkligen något mindre livskraftigt? Detta är en oerhört viktig fråga och kärnan i investeringar. En rabbin, Issac bar Aha, verkar ha varit farfar till det hela, som hade föreslagit runt fjärde århundradet, att man skulle "sätta en tredjedel i land, en tredjedel i varor och en tredje i kontanter." Det är ganska bra råd som fortfarande är tillräckligt sunda, 1600 år senare!
För vissa cyniker och forskare verkar det för enkelt att vara sant, att man kan uppnå allt nära ett optimalt bara genom att lägga en tredjedel av dina pengar i fastigheter, en tredjedel i värdepapper (den moderna motsvarigheten till varor) och vila kontant. Alternativt är de klassiska cirkeldiagrammen som är indelade i portföljer med hög, medellång och låg risk mycket enkla och det kan inte vara något fel med dem.
Till och med Harry Markowitz, som vann Nobelminnespriset i ekonomiska vetenskaper för sina optimeringsmodeller, delade uppenbarligen bara sina pengar lika mellan obligationer och aktier av "psykologiska skäl." Det var enkelt och öppet; i praktiken var han glad över att lämna bakom sig sina egna prisbelönta teorier när det gällde hans egna medel.
Shades of Naivety och termen själv
Det finns emellertid mer i frågan. Tysklands professor i bank- och finans Martin Weber förklarar att det finns olika typer av naiva modeller, av vilka vissa är mycket bättre än andra. Professor Shlomo Benartzi från UCLA bekräftar också att naiva investerare påverkas starkt av vad de erbjuds. Av den anledningen, om de går till en aktiemäklare, kan de sluta med för många aktier eller bli överviktade i skuldinstrument om de går till en obligationspecialist. Dessutom finns det många olika typer av aktier, såsom små och stora kapital, utländska och lokala, etc., så att varje förspänning kan leda till en katastrofalt, eller åtminstone suboptimalt naiv portfölj.
På samma sätt kan begreppet naivitet i sig vara förenklat och något orättvist. Naiv i betydelse av trolös och dålig informerad är verkligen mycket trolig att leda till katastrof. Ändå, om naiv har tagits sin ursprungliga betydelse av naturlig och opåverkad - översättning till en förnuftig och logisk, om osofistikerad, metod (okunnig om tekniska modelleringstekniker), finns det ingen verklig anledning för att misslyckas. Med andra ord är det utan tvekan de negativa konnotationerna av ordet "naivitet" som är den verkliga frågan här - användningen av en nedsättande etikett.
Komplexiteten hjälper inte alltid
Kommer från andra sidan leder metodologiska komplexitet och sofistikerade modeller inte nödvändigtvis till investeringsoptimalitet i praktiken. Litteraturen är helt klar på detta och med tanke på finansmarknadernas komplexitet är det knappast förvånande. Deras blandning av ekonomiska, politiska och mänskliga faktorer är skrämmande, så att modeller alltid är sårbara för någon form av oförutsägbar chock eller kombination av faktorer som inte kan integreras effektivt i en modell.
Dr. Victor DeMiguel och hans medforskare medger att komplexa tillvägagångssätt allvarligt begränsas av uppskattningsproblem. För de statistiskt tänkta är de "verkliga ögonblicken för tillgångsavkastning" okända, vilket leder till potentiellt stora uppskattningsfel.
Följaktligen har en förnuftigt konstruerad portfölj, som regelbundet övervakas och återbalanseras i termer som händer vid den tiden, inte bara har en intuitiv appell, den kan fungera lika bra som några mycket mer sofistikerade metoder som begränsas av deras egen komplexitet och opacitet. Det vill säga att modellen kanske inte integrerar alla nödvändiga faktorer, eller kanske inte svarar tillräckligt på miljöförändringar när de inträffar.
På samma sätt, förutom diversifiering av tillgångsslag, vet vi alla att en aktieportfölj också bör diversifieras i sig. Även i detta sammanhang har förespråkarna för naiv fördelning visat att det att ha mer än cirka 15 lager ger ingen ytterligare diversifieringsfördel. Således är en riktigt komplicerad aktiemix förmodligen kontraproduktiv.
Poängen
En sak som alla håller med om är att diversifiering är absolut nödvändig. Men fördelarna med avancerad matematisk modellering är oklara; för de flesta investerare är hur de fungerar ännu mindre tydliga. Även om datoriserade modeller kan se imponerande ut, finns det en fara att bli blind av vetenskapen. Vissa sådana modeller kan fungera bra, men andra är inte bättre än att bara vara förnuftiga. Det gamla ordspråket "hålla sig till vad du vet och förstår" kan gälla lika mycket för enkla, transparenta tillgångsfördelningar som för olika former av strukturerade investeringsprodukter.
