Probabilmente è stato detto da molti consulenti finanziari che la tua tolleranza al rischio dovrebbe essere una funzione del tuo orizzonte temporale di investimento. Questa credenza viene pubblicata da quasi tutti nell'industria dei servizi finanziari, perché è prevalentemente accettato che se si prevede di investire per un lungo periodo di tempo, è possibile effettuare investimenti più rischiosi. Tuttavia, prima di accettare ciecamente questa teoria come verità fattuale, esaminiamo quattro modi in cui il rischio può essere definito. Dopo aver pensato al rischio da queste quattro diverse prospettive, potresti giungere a una conclusione diversa dell'investimento. (Dimentica i cliché e scopri quanta volatilità si può davvero stare. Per ulteriori informazioni, vedere Personalizzazione della tolleranza al rischio .)

La teoria del rischio n. 1: il rischio è ridotto se hai più tempo per recuperare le perdite Alcune persone credono che se si dispone di un orizzonte a lungo termine, è possibile assumere maggiori rischi, se qualcosa va storto con il tuo investimento, avrai tempo per recuperare le tue perdite. Quando il rischio viene considerato in questo modo, il rischio diminuisce con l'aumentare dell'orizzonte temporale. Tuttavia, se accetti questa definizione di rischio, si consiglia di tenere traccia della perdita del tuo investimento, nonché del costo di opportunità che hai rinunciato senza investire in una sicurezza senza rischio. Questo è importante perché devi sapere non solo quanto tempo ti porterà a recuperare la perdita del tuo investimento, ma anche quanto tempo ti porterà a recuperare la perdita associata a non investire in un prodotto che possa generare un tasso garantito ritorno, come un legame governativo.

La teoria del rischio n. 2: un orizzonte temporale più lungo riduce il rischio riducendo la deviazione standard dell'investimento Potresti aver sentito anche che il rischio diminuisce con l'aumentare dell'orizzonte temporale perché la deviazione standard del rendimento medio annuo composto da un investimento diminuisce con l'aumentare dell'orizzonte temporale, a causa delle ripercussioni medie. Questa definizione di rischio si basa su due importanti teorie statistiche. La prima teoria è conosciuta come la legge di grandi numeri che afferma che la probabilità che il rendimento medio effettivo di un investitore raggiunga la sua media storica media a lungo termine aumenta con l'aumentare dell'orizzonte temporale - in pratica, più grande è la dimensione del campione, più è probabile la media i risultati dovranno verificarsi. La seconda teoria è il teorema di limite centrale della teoria della probabilità, che afferma che mentre aumenta la dimensione del campione, che in questo contesto significa aumentare l'orizzonte temporale, la distribuzione del campionamento dei campioni si avvicina a quella di una distribuzione normale.

Potresti dover pensare a tesi di concetti per un periodo di tempo prima di comprendere le loro implicazioni sull'investimento. Tuttavia, la legge dei grandi numeri implica semplicemente che la dispersione dei rendimenti attorno al rendimento atteso dell'investimento diminuirà quando l'orizzonte temporale aumenta.Se questo concetto è vero, allora il rischio deve diminuire anche quando l'orizzonte temporale aumenta, perché in questo caso la dispersione, misurata dalla variazione intorno alla media, è la misura del rischio. Passando un ulteriore passo avanti, le implicazioni pratiche del teorema di limite centrale della teoria di probabilità stabiliscono che se un investimento ha una deviazione standard del 20% per il periodo un anno, la sua volatilità sarebbe ridotta al suo valore atteso in quanto aumenta il tempo. Come si può vedere da questi esempi, quando si prendono in considerazione la legge dei grandi numeri e il teorema di limite centrale della teoria di probabilità, il rischio, misurato in base alla deviazione standard, sembra in realtà diminuire allorché l'orizzonte temporale è allungato.

Purtroppo, l'applicazione di queste teorie non è direttamente applicabile nel mondo degli investimenti, perché la legge del grande numero richiede troppi anni di investimenti prima che la teoria avrebbe implicazioni nel mondo reale. Inoltre, il teorema di limite centrale della teoria di probabilità non si applica in questo contesto poiché le evidenze empiriche dimostrano che una deviazione standard costante è una misura imprecisa del rischio di investimento, a causa del fatto che le prestazioni degli investimenti sono tipicamente spostate e presentano curtosi. Questo a sua volta significa che la performance degli investimenti non è normalmente distribuita, che a sua volta annulla il teorema di limite centrale della teoria della probabilità. Inoltre, la performance degli investimenti è tipicamente soggetta a eteroskedasticità, il che a sua volta ostacola notevolmente l'utilità di utilizzare la deviazione standard come un rischio di misura. Tenuto conto di questi problemi, non si dovrebbe postulare che il rischio è ridotto nel tempo, almeno non basandosi sulla premessa di queste due teorie. (Per ulteriori informazioni su come le statistiche possono aiutarti a investire, controlla Rischio del mercato azionario: avvolgere i tails .)

Un problema aggiuntivo si verifica quando il rischio d'investimento viene misurato usando la deviazione standard, in quanto si basa la posizione che farai un investimento un tempo e che tieni tale investimento esatto sulla lunghezza dell'orizzonte. Dato che la maggior parte degli investitori utilizza strategie di mediazione del costo del dollaro che comportano contributi di investimento periodici in corso, le teorie non si applicano. Ciò avviene perché ogni volta che viene effettuato un nuovo contributo d'investimento, tale quota è soggetta ad un'altra deviazione standard del resto di quell'investimento. Inoltre, la maggior parte degli investitori tende ad utilizzare prodotti d'investimento come fondi comuni e questi tipi di prodotti cambiano costantemente i titoli sottostanti nel tempo. Di conseguenza, i concetti sottostanti associati a queste teorie non si applicano quando si investe.

Teoria del rischio n. 3: aumenta il rischio aumentando l'orizzonte temporale Se si definisce il rischio come probabilità di avere un valore di fine che sia vicino a quello che si prevede di avere in un determinato momento, aumenta quando l'orizzonte temporale aumenta. Questo fenomeno è attribuito al fatto che l'entità delle perdite potenziali aumenta con l'aumentare dell'orizzonte temporale e questa relazione viene catturata correttamente quando si misura il rischio utilizzando i rendimenti totali costantemente composti.Poiché la maggior parte degli investitori è preoccupata per la probabilità di avere una certa quantità di denaro in un determinato periodo di tempo, dato una specifica allocazione del portafoglio, sembra logico misurare il rischio in questo modo.

Sulla base dell'analisi osservazionale di simulazione di Monte Carlo, una maggiore dispersione nei risultati potenziali del portafoglio si manifesta sia come movimenti di probabilità in su e in giù incorporati nell'aumento della simulazione, sia come l'orizzonte temporale si allunga. La simulazione di Monte Carlo genererà questo risultato perché i rendimenti dei mercati finanziari sono incerti e quindi la gamma dei rendimenti su entrambi i lati del rendimento medio proiettato può essere ingrandita a causa degli effetti pluriennali multipli. Inoltre, un certo numero di buoni anni possono essere rapidamente cancellati da un cattivo anno.

La teoria del rischio n. 4: La relazione tra rischio e tempo dal punto di vista del senso comune Allontanarsi dalla teoria accademica, il buon senso suggerisce che il rischio di qualsiasi investimento aumenta in quanto la durata dell'orizzonte aumenta semplicemente perché gli eventi futuri sono difficili da prevedere. Per dimostrare questo punto, si può vedere l'elenco delle aziende che hanno costituito la Dow Jones Industrial Average quando è stata costituita nel 1896. Ciò che troverete è che solo una società che faceva parte dell'indice nel 1896 è ancora un componente dell'indice oggi. Quella società è General Electric. Le altre società sono state acquistate, spezzate dal governo, rimosse dal Comitato Dow Jones Indice o sono uscite dal lavoro.

Esempi più attuali che supportano questa posizione empirica sono la recente scomparsa di Lehman Brothers e Bear Sterns. Entrambe queste società erano banche di Wall Street ben consolidate, tuttavia i loro rischi operativi e aziendali li hanno infine portati in fallimento. Tenuto conto di questi esempi, si dovrebbe supporre che il tempo non riduca il rischio non sistematico associato all'investimento. (Questa società è sopravvissuta a molte crisi finanziarie nella sua lunga storia. Scopri cosa finalmente lo ha portato al fallimento. Case Study: Il crollo dei fratelli Lehman .)

Andando via da una visione storica della relazione tra rischio e tempo a una visione che possa aiutarti a comprendere il vero rapporto tra rischio e tempo, porti due semplici domande: In primo luogo, "Quanto pensa che un oncia d'oro costa alla fine di quest'anno?" Secondo: "Quanto pensi che un oncia d'oro costa 30 anni da ora?" Dovrebbe essere ovvio che esiste un rischio molto maggiore nel tentativo di valutare con precisione quanto l'oro costa nel futuro lontano, perché ci sono una moltitudine di fattori potenziali che possono avere un impatto aggravato sul prezzo dell'oro nel tempo.

Conclusione Esempi empirici come questi fanno un caso forte che il tempo non riduce il rischio. Dato questa posizione, gli investitori dovrebbero raggiungere una conclusione molto importante quando si esamina la relazione tra rischio e tempo dal punto di vista degli investimenti. Non è possibile ridurre il rischio aumentando l'orizzonte temporale. Pertanto, l'unico modo per mitigare l'impatto del rischio non sistematico è sviluppare un portafoglio ampiamente diversificato.