素朴な多様化は、洗練された数学モデルに煩わされることなく、ポートフォリオの大まかな、本能的な常識的な区分として最もよく説明されます。 最悪の場合、このアプローチはポートフォリオを非常にリスクの高いものにする可能性があります。 繰り返しになりますが、最近のいくつかの研究は、この種の情報に基づいた、しかし非公式の論理的分割が、それらの空想的な最適化式と同じくらい効果的であることを示しています。
素朴な対 洗練された
当然のことながら、個人投資家が複雑な資産配分方法を使用することはほとんどありません。 これらには、平均分散最適化、モンテカルロシミュレーション、またはTreynor-Blackモデルなどの威圧的な名前があります。これらはすべて、最適なポートフォリオを生成するように設計されています。 。
実際、ロンドンビジネススクールのDr. Victor DeMiguelらが実施した「最適化対ナイーブダイバーシフィケーション：1 / Nポートフォリオ戦略の効率性」などの最適化理論の調査は、洗練されたモデル。 それらと単純なアプローチの違いは統計的に有意ではありません。 彼らは、本当に基本的なモデルが非常にうまく機能することを指摘しています。
平均的な個人投資家がこれを少しだけ持っている方法は、実際にはあまり実行可能性はありませんか？ これは非常に重要な問題であり、投資の中核です。 1人のラビ、Issac bar Ahaは、4世紀頃に「土地に3分の1、商品に3分の1、現金に3分の1を入れる」ことを提案したすべての祖父だったようです。 1600年経った今でも十分に聞こえるアドバイスです。
一部の皮肉屋や科学者にとっては、あなたのお金の3分の1を不動産に、3分の1を証券（現代の商品に相当するもの）に入れ、現金で休みます。 あるいは、高リスク、中リスク、および低リスクのポートフォリオに分割された古典的な円グラフは非常に簡単であり、それらに何の問題もない場合があります。
最適化モデルでノーベル経済学賞を受賞したハリー・マルコウィッツでさえ、明らかに「心理的理由」のためにお金を債券と株式の間で平等に分けていたようです。 それはシンプルで透明でした。 実際には、彼自身の賞金については、受賞歴のある理論を残して喜んでいた。
素朴な色合いと用語自体
ただし、問題はほかにもあります。 ドイツの銀行および金融のマーティンウェーバー教授は、さまざまなタイプの素朴なモデルがあり、その一部は他のモデルよりもはるかに優れていると説明しています。 UCLAのShlomo Benartzi教授はまた、素朴な投資家が提供されるものに大きな影響を受けていることを確認しています。 このため、株式仲買人に行った場合、株式が多すぎるか、債券のスペシャリストに行った場合に債務証書で過重になる可能性があります。 さらに、小型株と大型株、外国株と現地株など、さまざまな種類の株式が存在するため、偏りがあると悲惨な、または少なくとも最適ではない素朴なポートフォリオにつながる可能性があります。
同じように、素朴さの概念自体は単純化されており、やや不公平です。 実際、だまされやすく情報に乏しいという意味での素朴さは、災害につながる可能性が非常に高いです。 しかし、ナイーブが自然で影響を受けないという本来の意味をとる場合-賢明で論理的で、洗練されていないアプローチ（技術的なモデリング技術を知らない）に変換する場合、失敗する本当の理由はありません。 言い換えれば、ここで本当の問題である「ナイーブ」という言葉の否定的な意味合いは間違いなく–軽label的なラベルの使用です。
複雑さは必ずしも助けにならない
反対側から来ると、実際には方法論の複雑さと洗練されたモデルが必ずしも投資の最適性につながるとは限りません。 これに関する文献は非常に明確であり、金融市場の複雑さを考えると、驚くことはほとんどありません。 経済的、政治的、人的要因の混合は困難であり、モデルは常に何らかの形の予測不可能なショックや、モデルに効果的に統合できない要因の組み合わせに対して常に脆弱です。
Victor DeMiguel博士と彼の共同研究者は、複雑なアプローチは推定の問題によって深刻な制約を受けると認めています。 統計的に考えると、「資産収益の真の瞬間」は不明であり、潜在的に大きな推定誤差につながります。
その結果、適切に構築されたポートフォリオは、その時点で定期的に監視および再調整されており、直感的な魅力があるだけでなく、独自の複雑さと不透明度に制約されるはるかに洗練されたアプローチと同様に実行できます。 つまり、モデルはすべての必要な要素を統合していないか、または発生する環境変化に十分に対応しない可能性があります。
同様に、資産クラスの分散とは別に、私たちは皆、株式ポートフォリオもそれ自体で分散されるべきであることを知っています。 この文脈でも、素朴な配分の支持者は、約15を超える銘柄を保有しても、それ以上の分散効果は得られないことを実証しています。 したがって、非常に複雑なエクイティミックスは、おそらく逆効果です。
ボトムライン
誰もが同意する一つのことは、多様化が絶対に不可欠であることです。 しかし、高度な数学的モデリングの利点は不明です。 ほとんどの投資家にとって、彼らがどのように運営されているかはさらに明らかではありません。 コンピュータ化されたモデルは印象的に見えますが、科学に盲目にされる危険があります。 そのようなモデルの中にはうまく機能するものもありますが、他のモデルは単に賢明である以上に優れています。 「あなたが知っていることと理解していることを堅持する」という古い格言は、さまざまな形態のストラクチャード投資商品と同じように、単純明快で透明な資産配分にも当てはまります。
