十五、有價證券投資風險 ~~~ 賴老師投資教室
分散投資
基金經理錢彼昂表示：投資管理既不是藝術，也不是科學，而是設計與管理投資風險的工程。投資史上從來沒有人想到用數字界定風險，過去的觀念只知道股票有風險，而且風險大小有差別。
1960年代講求積極管理的基金大受歡迎，例如曼哈坦基金的蔡傑瑞，或哈特威坎波成長基金的哈特威，都被奉為英雄。1973年大崩盤後，投資人才瞭解所謂創造奇蹟的人，只是在多頭市場勇於下注的賭徒。事實上在股市或債市能賺多少錢，根本無法掌控，因為投資人的報酬決定於未來接手的人願意付什麼價錢，而眾多投資人的行為既沒有人能控制，也無法預測。
二次大戰剛結束時，社會上普遍存在所有難題都能解決的樂觀心態。1952年馬可維茲茨發表《投資組合的選擇》一文，目的是利用風險的觀念，為希望獲得穩定收益的投資人，設計投資組合。他將風險與變異視為同義詞，投資報酬的變異是指報酬在平均值兩側擺盪的幅度，類似統計上的標準差。變異量愈大，平均報酬就愈不能代表投資的最後結果。
分散投資是對抗報酬變動最有力的武器，也符合多數人的需要。許多人寧可降低預期收益，也不要讓投資變成孤注一擲的賭博。雖然馬可維茲沒有提到賽局理論，但分散投資的觀念和賽局理論的策略有頗多類似之處。在分散投資時，一個玩家是投資人，另一個是玩家是莫測高深的股市，要贏過這個對手根本不可能，所以採分散投資，不追求暴利的策略，能大為提高生存機會。
分散投資的利益很明顯，從1970到1993年，史坦普五百大指數的年平均報酬率是11.7%，標準差為15.6%。包含歐洲、澳洲、遠東的EAFE指數同期年平均報酬率是14.3%，標準差為17.5%。如果投資包括25%EAFE指數及75%史坦普五百大指數的投資組合，年平均報酬率比史坦普五百大指數高0.06%，但標準差會降低2.3%成為14.3%。
理論的爭議
馬可維茨用統計數字量度不確定性，取代粗糙的直覺，使傳統選股手法變成選擇高效率投資組合，降低報酬的變異性並提高報酬率。雖然預期收益率愈高，涉及的風險也愈大，但馬可維茨的理論卻能在風險相同時，有更高的報酬率；報酬率固定時風險會下降。不管投資人的目標是追求報酬或強調安全，都可以用資產配置達到目的。馬可維茨將風險提昇到與報酬同等地位，掀起投資管理觀念的巨大改變。
不過，馬可維茨的觀念仍有爭議之處，首先，投資人在做投資決策時是不是理性？其次，變異量是否真能代表風險？最後，風險與報酬率成正比的假設是否隨時成立？可不可能存在低風險但高報酬的投資機會？
投資人夠理性嗎？
以第一個問題而言，投資人是否有能力估算預期報酬率及變異量。而且一如凱因斯強調的，用過去的數據推估未來很危險，馬可維茨的方法必須用過去的數據推估未來，之間會產生可觀的誤差。
為了解決這個問題，馬可維茨和夏普合作發展「資本資產定價模型」，他們不計算個別證券之間的相關性，而是估計個股相對於整體市場的變動。在模型中，資產相對於整個市場的波動性稱為β值。不過，投資組合或證券如果要用預期的平均收益及變異量來代表，必須符合常態分配，但真實狀況並不完全符合，所以在應用時容易出問題。幸好實際分佈狀況和常態分配相去不遠，所以已經足夠計算投資組合風險時之所需。
變異等於風險？
統計數據也支持變異量能代替風險。統計發現，大部份時間裡若變異升高，資產的價格就會下跌。不過這個定義並沒有把時間因素納入考慮，一旦將時間拉長，風險和波動的關係就降低了。對像巴菲特這類無視短期波動的投資人而言，波動代表的是機會，而非風險。但對短期內急需現金的人而言，波動的影響便異常巨大，因為他可能在虧錢時賣出。其實風險最簡單的說法應該是虧錢，因此零收益成為投資人規畫投資組合時的重要指標，合理而言，所謂風險應該是投資組合虧損的可能性。
上述的觀點和馬可維茨有很大的差異，假設1955年有兩位投資人，一位投入史坦普五百大股票，且計畫持股四十年；一位投資三十年期國庫券，而且每年調整一次，只保留三十年債券。根據馬可維茨計算風險的方法，股票的年平均報酬率12.2%，債券6.1%；股票的標準差15.3%，債券為10.4%。一旦時間拉長，股票的高收益率便足以彌補較大的市場波動而有餘。例如，股票任一年零收益的機率是22%，但債券則有28%的機會賺不到錢，債券的投資風險反而比較高。
另一個例子是十三個新興市場的股市，從1989年到1994年波動性是史坦普五百大的三倍，但投資新興市場組合的投資人賠錢的月份較少，甚至在1994年股市大跌後，報酬還是比史坦普五百還要高。以這個角度來看，史坦普五百大指數的風險反而比新興市場指數還高。
風險參數變動不居
利用變異性代替風險另一個問題是，變異性並不穩定。從1984年到1990年，史坦普五百大每月收益年標準差高達17.7%，接下來四年標準差卻只有10.6%。顯示波動性本身就會隨時間變化，使風險評估變得更複雜。此外，不同年齡、所得對風險的感受也不一樣。1990年夏普發表一篇論文，分析財富的改變對投資人風險態度的影響，他認為財富增加會使人有更大的空間吸收損失，所以會更有興趣冒險，但賠錢則會讓人畏懼冒險。夏普認為，這種避險心態可以解釋為什麼每逢多頭或空頭，市場都會出現超漲或超跌現象。
卷五 探索不確定的未來
十六、世無常數
展望理論
心理學家卡尼曼發現迴歸無所不在，大豌豆生的下一代會傾向比自己小，任何事情都不可能無止境的愈來愈好或愈變愈差，最終都會向平均水準迴歸。忽略均數迴歸是導致預測錯誤的重要原因。此外卡曼尼和特維斯基又提出「展望理論」，點出人性上兩個弱點也會影響預測的正確性：首先，決策者會感情用事，缺乏自制力。其次，一般人傾向以少數觀察結果來代表整體，產生以偏蓋全的錯誤，而且傾向用主觀的信心水準來評估，而不是理性的判斷。
人們並非完全理性，有時對風險避之唯恐不及，但換個情境，卻又變得熱愛風險。我們會過分注意驚心動魄，但發生機率極低的情況，忽略經常發生的普通事件。投資時一開始我們還能抱著理性態度面對，一旦碰到幾次意外的成功後，就會把均數迴歸忘得一乾二淨，最後反而帶來傷害。
展望理論最大的成就是發現，人們對獲利和損失的決策方式並不對稱。例如要求受試者在下列二個選項中作選擇：第一個選項是受測者有80%機率可贏得4000元、20%機率一毛也拿不到。第二個選項是得到三千元。雖然第一個選項的期望值較高，但80%的受測者會選擇三千元。人們一如過去學者所說的，厭惡風險。不過，如果把選項改成有80%機率損失四千元，20%機會打平，或者百分之百損失三千元，有92%的人會選擇賭賭運氣。雖然前一個選項的期望值較低，但在涉及損失時，人們會追求更高的風險。
不對稱的決策行為
另一個實驗也很傳神，假設某社群發生罕見疾病，預期有六百人會因而死亡。處置方式有兩種：甲方案可以救兩百人；乙方案有33%機會可以全部救活，但有67%機會全部死亡。結果有72%的受測者選擇救活200人。不過，若將選項改成：甲方案六百人中會有四百人死亡；乙方案有33%機會沒有人會死亡，但67%機會死六百個人，則78%受試者會選乙方案。以理性的角度來看，這個結果充滿矛盾。
卡尼曼的解釋是人們並不厭惡風險，但卻厭惡損失，損失的影響比獲利還大。這個發現顛覆了白努里：「邊際效用跟已擁有的財貨數量成反比」的概念。依白努里的概念，冒險機會的價值由原有財富數量決定。但卡尼曼卻認為，冒險機會的價值主要看是獲利或損失。只要改變參考點，便能操縱人們的風險決策傾向。
賽勒用下列研究來說明這種現象：他告訴一班學生，他們剛贏得30元，換言之，他們的起始財產是30元。學生也可以選擇擲銅板，出現正面贏9元，反面輸9元，結果有七成學生同意擲銅板。另一班學生的起始財產是０元，選擇是擲銅板，正面得39元或反面得21元；或者穩拿30元。結果只有43%的學生選擇擲銅板。雖然兩班學生的期望值都一樣，但改變參考點便能影響他們的行為，賽勒把這現象稱為「私房錢效應」。（投資時，買進的價格會成為參考點，股價在之上或之下，投資人對是否要賣出的判斷會不一樣。當公司出現問題，而股票位在買進價之上時，投資人很容易便決定出清，一旦呈現虧損，要賣出就很困難。投資人若無法跳脫這個迷思，便很難做出正確的決策。）
由於投資人厭惡損失，而且接受損失無異承認錯誤，這使得他們在決策錯誤時，寧願繼續錯下，希望有朝一日市場會反轉。（這時投資行為已經由理性判斷，變成期待命運之神眷顧，完全淪為賭博。）
厭惡模糊
艾爾斯柏格提出「厭惡模糊」現象，意思是指一般人冒險時，喜歡選擇機率已知的情況，因此在做決策時，是否有足夠的資訊很重要。例如要受試者從兩個各裝一百個紅球及黑球的罐子中，賭抽出的是紅球或黑球。其中第一個罐子已知紅、黑球各五十個，但第二個罐子比例未知。雖然二個罐子獲勝的機率值一樣，但絕大多數受試者都賭第一個罐子。
一般人只有在自覺胸有成竹，瞭解內情時，才會把賭注押在模糊的信念上。缺乏這樣的自信，他們才會賭機率。例如玩飛標時，雖然能命中的點數很不確定，而隨意射的機率值則很明確，但人們寧可比命中的點數，也不願意賭隨意射中的機率。同樣的，熟悉政局而不懂足球的人，寧可賭政治事件的發展，也不願賭勝算相同的機率遊戲。不過，若要他們賭球賽，他們反而寧願賭機率遊戲。（為什麼許多初入股市的投資人會傾向用技術分析，而不是投資在指數上？因為多數投資人的啟蒙教育都是靠電視上的投顧老師，而這些投顧老師最喜歡用技術分析來吹噓，所以他們一開始就建立投資股票等於技術分析的連結。其次，按照「厭惡模糊」現象，技術分析在投資入初入股海時，是他們唯一比較容易捉住的浮木，讓投資人較有自信面對變局，自以為擁有投資結果的主導權。）
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