หุ้นสหรัฐฯ คาดว่าจะฉุดผลตอบแทนของตลาดโลกลง

GMI แสดงถึงเกณฑ์มาตรฐานทางทฤษฎีของพอร์ตโฟลิโอที่เหมาะสมที่สุดสำหรับนักลงทุนทั่วไปที่มีขอบเขตเวลาที่ไม่มีที่สิ้นสุด

บนพื้นฐานดังกล่าว GMI จึงมีประโยชน์เช่น จุดเริ่ม สำหรับปรับแต่งการจัดสรรสินทรัพย์และการออกแบบพอร์ตโฟลิโอให้ตรงกับความคาดหวัง วัตถุประสงค์ การยอมรับความเสี่ยง ฯลฯ ของนักลงทุน

ประวัติของ GMI แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของเกณฑ์มาตรฐานเชิงรับนี้สามารถแข่งขันกับกลยุทธ์การจัดสรรสินทรัพย์ที่ใช้งานอยู่ส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากปรับความเสี่ยง ต้นทุนการซื้อขาย และภาษีแล้ว

มีแนวโน้มว่าการคาดการณ์บางส่วน ส่วนใหญ่หรือทั้งหมดข้างต้นจะมีขอบเขตที่กว้างในระดับหนึ่ง อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์ของ GMI คาดว่าจะมีความน่าเชื่อถือมากกว่าเมื่อเทียบกับการประมาณการส่วนประกอบต่างๆ

การคาดการณ์สำหรับตลาดเฉพาะ (หุ้นสหรัฐฯ สินค้าโภคภัณฑ์ ฯลฯ) อาจมีความผันผวนมากขึ้นและข้อผิดพลาดในการติดตามเมื่อเปรียบเทียบกับการรวมการคาดการณ์ไว้ในประมาณการ GMI ซึ่งเป็นกระบวนการที่อาจลดข้อผิดพลาดบางอย่างเมื่อเวลาผ่านไป

หากต้องการทราบบริบทว่าผลตอบแทนรวมที่รับรู้ของ GMI พัฒนาไปตามกาลเวลาอย่างไร โปรดพิจารณาประวัติของเกณฑ์มาตรฐานโดยคำนวณเป็นรายปีเป็นเวลา 10 ปี

แผนภูมิด้านล่างเปรียบเทียบผลการดำเนินงานของ GMI เทียบกับหุ้นสหรัฐฯ และพันธบัตรสหรัฐฯ ที่เทียบเท่าในเดือนที่ผ่านมา

ผลตอบแทนปัจจุบันของ GMI ในช่วงสิบปีที่ผ่านมาคือ 6.6% ซึ่งสูงกว่าระดับต่ำสุดในช่วงนี้พอสมควร

ผลตอบแทนรวมต่อปีแบบหมุนเวียน 10 ปี

ต่อไปนี้เป็นข้อมูลสรุปโดยย่อเกี่ยวกับวิธีการสร้างการคาดการณ์และคำจำกัดความของเมตริกอื่นๆ ในตารางด้านบน:

BB: โมเดล Building Block ใช้ผลตอบแทนในอดีตเป็นตัวแทนในการประมาณอนาคต

ระยะเวลาตัวอย่างที่ใช้เริ่มต้นในเดือนมกราคม พ.ศ. 2541 (วันที่เร็วที่สุดสำหรับประเภทสินทรัพย์ทั้งหมดที่ระบุไว้ข้างต้น)

ขั้นตอนคือการคำนวณค่าพรีเมียมความเสี่ยงสำหรับสินทรัพย์แต่ละประเภท คำนวณผลตอบแทนรายปี จากนั้นเพิ่มอัตราปลอดความเสี่ยงที่คาดหวังเพื่อสร้างการคาดการณ์ผลตอบแทนทั้งหมด

สำหรับอัตราปลอดความเสี่ยงที่คาดหวัง เราใช้อัตราผลตอบแทนล่าสุดจาก Treasury Inflation-Protected Security (TIPS) อายุ 10 ปี อัตราผลตอบแทนนี้ถือเป็นการประมาณการของตลาดสำหรับผลตอบแทนที่แท้จริง (ปรับตามอัตราเงินเฟ้อ) โดยปราศจากความเสี่ยงสำหรับสินทรัพย์ที่ “ปลอดภัย” — อัตรา “ไร้ความเสี่ยง” นี้ยังใช้กับโมเดลทั้งหมดที่ระบุไว้ด้านล่างนี้ด้วย

โปรดทราบว่าโมเดล BB ที่ใช้ในที่นี้ (แบบหลวมๆ) อิงตามวิธีการที่ระบุไว้โดย Ibbotson Associates (แผนกหนึ่งของ Morningstar)

อีคิว: วิศวกรย้อนกลับแบบจำลองสมดุลคาดหวังผลตอบแทนโดยคำนึงถึงความเสี่ยง แทนที่จะพยายามคาดการณ์ผลตอบแทนโดยตรง โมเดลนี้อาศัยกรอบงานที่ค่อนข้างเชื่อถือได้มากกว่าในการใช้ตัวชี้วัดความเสี่ยงเพื่อประเมินประสิทธิภาพในอนาคต

กระบวนการนี้ค่อนข้างแข็งแกร่งในแง่ที่ว่าการคาดการณ์ความเสี่ยงนั้นง่ายกว่าการคาดการณ์ผลตอบแทนเล็กน้อย อินพุตทั้งสาม:

* การประมาณราคาความเสี่ยงในตลาดที่คาดหวังโดยรวมของพอร์ตโฟลิโอ ซึ่งกำหนดเป็นอัตราส่วน Sharpe ซึ่งเป็นอัตราส่วนของค่าเผื่อความเสี่ยงต่อความผันผวน (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) หมายเหตุ: “ผลงาน” ที่นี่และตลอดหมายถึง GMI

* ความผันผวนที่คาดหวัง (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ของสินทรัพย์แต่ละรายการ (องค์ประกอบตลาดของ GMI)

* ความสัมพันธ์ที่คาดหวังสำหรับแต่ละสินทรัพย์สัมพันธ์กับพอร์ตโฟลิโอ (GMI)

แบบจำลองสำหรับการประมาณผลตอบแทนดุลยภาพนี้เริ่มแรกร่างไว้ในรายงานปี 1974 โดยศาสตราจารย์บิล ชาร์ป หากต้องการสรุป โปรดดูคำอธิบายของ Gary Brinson ในบทที่ 3 ของ The Portable MBA in Investment ฉันยังได้ตรวจสอบโมเดลนี้ในหนังสือของฉัน การจัดสรรสินทรัพย์แบบไดนามิก โปรดทราบว่าวิธีการนี้จะประมาณค่าพรีเมียมความเสี่ยงในเบื้องต้น จากนั้นจึงเพิ่มอัตราปลอดความเสี่ยงที่คาดหวังเพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่คาดการณ์ไว้ทั้งหมด อัตราปลอดความเสี่ยงที่คาดหวังแสดงอยู่ใน BB ด้านบน

ปรับ: วิธีการนี้เหมือนกับแบบจำลองดุลยภาพ (EQ) ที่ระบุไว้ข้างต้น โดยมีข้อยกเว้นประการหนึ่ง: การคาดการณ์จะถูกปรับตามโมเมนตัมระยะสั้นและปัจจัยการกลับตัวเฉลี่ยระยะยาว โมเมนตัมหมายถึงราคาปัจจุบันสัมพันธ์กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนที่ผ่านมา ปัจจัยการกลับตัวเฉลี่ยประมาณเป็นราคาปัจจุบันเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลัง 60 เดือน (5 ปี)

การคาดการณ์ดุลยภาพจะถูกปรับตามราคาปัจจุบันเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ราย 12 เดือนและ 60 เดือน หากราคาปัจจุบันสูงกว่า (ต่ำกว่า) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การประมาณการความเสี่ยงล่วงหน้าที่ยังไม่ได้ปรับปรุงจะลดลง (เพิ่มขึ้น) สูตรสำหรับการปรับค่าคือการหาค่าผกผันของค่าเฉลี่ยของราคาปัจจุบันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งสองค่า

ตัวอย่างเช่น หากราคาปัจจุบันของประเภทสินทรัพย์สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือน 10% และสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 60 เดือน 20% การคาดการณ์ที่ยังไม่ได้ปรับปรุงจะลดลง 15% (ค่าเฉลี่ย 10% และ 20%) ตรรกะที่นี่คือเมื่อราคาค่อนข้างสูงเทียบกับประวัติล่าสุด การคาดการณ์ดุลยภาพจะลดลง ในทางกลับกัน เมื่อราคาค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับประวัติล่าสุด การคาดการณ์ดุลยภาพก็จะเพิ่มขึ้น

เฉลี่ย: คอลัมน์นี้เป็นค่าเฉลี่ยอย่างง่ายของการคาดการณ์ทั้งสามรายการสำหรับแต่ละแถว (ประเภทสินทรัพย์)

เกษียณอายุ 10 ปี: สำหรับมุมมองเกี่ยวกับผลตอบแทนที่แท้จริง คอลัมน์นี้จะแสดงผลตอบแทนรวมต่อปีย้อนหลัง 10 ปีสำหรับประเภทสินทรัพย์จนถึงเดือนเป้าหมายปัจจุบัน

การแพร่กระจาย: แบบจำลองเฉลี่ยคาดการณ์น้อยกว่าผลตอบแทนย้อนหลัง 10 ปี