নিষ্পাপ বৈচিত্র্য বনাম অপ্টিমাইজেশন

পরিশীলিত গাণিতিক মডেলগুলি নিয়ে বিরক্ত না করে নিখরচ্য বৈচিত্র্যকে কোনও পোর্টফোলিওর রুক্ষ এবং কম-বেশি স্বভাবগত সাধারণ জ্ঞান বিভাগ হিসাবে সবচেয়ে ভালভাবে বর্ণনা করা হয়। সবচেয়ে খারাপ, কিছু পন্ডিত বলুন, এই পদ্ধতিটি পোর্টফোলিওগুলিকে খুব ঝুঁকিপূর্ণ করে তুলতে পারে। তারপরে আবার কিছু সাম্প্রতিক গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে এই ধরণের অবহিত, তবে অনানুষ্ঠানিকভাবে যৌক্তিক বিভাগ, সেই অভিনব, ঠিকানার সূত্রগুলির মতোই কার্যকর।

নিষ্পাপ বনাম বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন

অবাক হওয়ার মতো বিষয় নয়, পৃথক বিনিয়োগকারীরা খুব কমই জটিল সম্পদ বন্টন পদ্ধতি ব্যবহার করেন। এর মধ্যে ভীতিজনক নাম রয়েছে, যেমন গড়-বৈচিত্র্য অপটিমাইজেশন, মন্টি কার্লো সিমুলেশন বা ট্রেইনার-ব্ল্যাক মডেল, এগুলির সবকটিই একটি অনুকূল পোর্টফোলিও তৈরির জন্য ইঞ্জিনিয়ার, এটি সর্বনিম্ন ঝুঁকিতে সর্বাধিক আয় দেয় যা প্রকৃতপক্ষে বিনিয়োগকারীদের স্বপ্ন dream ।

প্রকৃতপক্ষে, লন্ডন বিজনেস স্কুলের ডাঃ ভিক্টর ডি মিগুয়েল এট আল দ্বারা পরিচালিত "সর্বোত্তম ভার্সাস নেভ ডাইভারসিফিকেশন: 1 / এন পোর্টফোলিও কৌশলটি কতটা কার্যকর" এর মতো অপ্টিমাইজেশন তত্ত্বের একাধিক তদন্ত তর্ক করেছে, এর কার্যকারিতার বিরুদ্ধে তর্ক করেছে পরিশীলিত মডেল। তাদের এবং নিষ্পাপ পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ নয়; তারা উল্লেখ করে যে সত্যিকারের মৌলিক মডেলগুলি বেশ ভাল পারফর্ম করে।

গড়পড়তা বেসরকারী বিনিয়োগকারীদের উপায়টি কি এর কিছুটা এবং আসলেই কোনও কম ব্যবহারযোগ্য? এটি একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা এবং বিনিয়োগের একেবারে মূল বিষয়। একজন রাব্বি, ইসাক বার আহা মনে হয় এটি সবার দাদা ছিলেন, তিনি চতুর্থ শতাব্দীর কাছাকাছি প্রস্তাব রেখেছিলেন যে, "জমিতে তৃতীয়াংশ, পণ্যদ্রব্য তৃতীয় এবং নগদ এক তৃতীয়াংশ রাখা উচিত।" এটি বেশ ভাল পরামর্শ যা 1600 বছর পরেও যথেষ্ট সাবলীল!

কিছু ছদ্মবেশী এবং বিজ্ঞানীর কাছে এটি সত্য বলা খুব সহজ বলে মনে হয় যে কেবলমাত্র আপনার অর্থের এক-তৃতীয়াংশ রিয়েল এস্টেটে, এক-তৃতীয়াংশ সিকিউরিটির (ব্যবসায়িক আধুনিক ব্যবস্থায়) রেখে এবং একটি সর্বোত্তমের কাছাকাছি কিছু অর্জন করতে পারে the নগদ বাকি বিকল্পভাবে, উচ্চ-মধ্যম এবং নিম্ন-ঝুঁকিপূর্ণ পোর্টফোলিওগুলিতে বিভক্ত ক্লাসিক পাই চার্টগুলি খুব সোজাসাপ্টা, এবং এগুলিতে কোনও ভুল হতে পারে না।

এমনকি হ্যারি মার্কোভিটস, যিনি তার অপ্টিমাইজেশনের মডেলগুলির জন্য অর্থনৈতিক বিজ্ঞানে নোবেল স্মৃতি পুরস্কার অর্জন করেছিলেন, সম্ভবত "মানসিক কারণে" তার অর্থকে বন্ড এবং ইকুইটির মধ্যে সমানভাবে ভাগ করে নিয়েছিল। এটি ছিল সহজ এবং স্বচ্ছ; অনুশীলনে, নিজের তহবিলের কথা এলেই তিনি নিজের পুরষ্কারপ্রাপ্ত তত্ত্বগুলি পিছনে ফেলে খুশি হয়েছিলেন।

নাইভটির শেডস এবং টার্ম নিজেই

তবে বিষয়টি আরও রয়েছে। ব্যাংকিং ও ফিনান্সের জার্মান অধ্যাপক মার্টিন ওয়েবার ব্যাখ্যা করেছেন যে এখানে বিভিন্ন ধরণের নিষ্পাপ মডেল রয়েছে, যার মধ্যে কয়েকটি অন্যের চেয়ে অনেক ভাল। ইউসিএলএর অধ্যাপক শ্লোমো বেনার্টজিও নিশ্চিত করেছেন যে নিষ্পাপ বিনিয়োগকারীরা তাদের দেওয়া অফার দ্বারা প্রচন্ডভাবে প্রভাবিত হন। এই কারণে, যদি তারা স্টকব্রোকারের কাছে যান তবে তারা অনেক বেশি ইকুইটিটি দিয়ে শেষ হতে পারে বা aণ সরঞ্জামে অতিরিক্ত ওজনে পড়তে পারেন যদি তারা কোনও বন্ড বিশেষজ্ঞের কাছে যান। তদুপরি, অনেকগুলি বিভিন্ন ধরণের ইক্যুইটি রয়েছে যেমন ছোট এবং বড় ক্যাপ, বিদেশী এবং স্থানীয় ইত্যাদি, যাতে কোনও পক্ষপাত একটি বিপর্যয়কর বা কমপক্ষে উপ-অনুকূল নিখরচায় পোর্টফোলিও হতে পারে।

একই শিরাতে, নিষ্পাপ ধারণাটি নিজেই সরল এবং কিছুটা অন্যায় হতে পারে। দোষী এবং অসতর্কিত অর্থে নিষ্পাপ প্রকৃতপক্ষে সম্ভবত বিপর্যয়ের দিকে পরিচালিত করার সম্ভাবনা খুব বেশি। তবুও, যদি নির্বোধকে প্রাকৃতিক এবং অবিচ্ছিন্নভাবে এর মূল অর্থ গ্রহণ করা হয় - একটি সংজ্ঞাবহ এবং যৌক্তিক ভাষায় অনুবাদ করা, যদি অবাস্তব না হয়, যোগাযোগ করা (প্রযুক্তিগত মডেলিংয়ের কৌশলগুলি সম্পর্কে অজ্ঞ) তবে এটি ব্যর্থ হওয়ার কোনও সত্য কারণ নেই। অন্য কথায়, এটি যুক্তিযুক্তভাবে "নিমাইটি" শব্দের নেতিবাচক অর্থ যা এখানে আসল সমস্যা - অবমাননাকর লেবেলের ব্যবহার।

জটিলতা সর্বদা সহায়তা করে না

অন্য দিক থেকে আগত, পদ্ধতিগত জটিলতা এবং পরিশীলিত মডেলগুলি বাস্তবে বিনিয়োগের সর্বোত্তমতার দিকে পরিচালিত করে না। সাহিত্য এটি সম্পর্কে যথেষ্ট স্পষ্ট এবং আর্থিক বাজারের জটিলতা দেওয়া, এটি খুব কমই অবাক হয়। তাদের অর্থনৈতিক, রাজনৈতিক এবং মানবিক উপাদানগুলির মিশ্রণটি হতাশাব্যঞ্জক, যেমন মডেলগুলি সর্বদা অপ্রত্যাশিত ধাক্কা বা ফর্মগুলির সংমিশ্রণে কার্যকর থাকে যা কোনও মডেলকে কার্যকরভাবে সংহত করা যায় না।

ডঃ ভিক্টর ডিমিগুয়েল এবং তাঁর সহ-গবেষকরা স্বীকার করেছেন যে জটিল পদ্ধতিগুলি অনুমানের সমস্যার কারণে গুরুতরভাবে বাঁধা রয়েছে। পরিসংখ্যানগতভাবে মনের জন্য, "সম্পদের প্রত্যাবর্তনের সত্য মুহুর্তগুলি" অজানা, এটি সম্ভাব্য বৃহত অনুমানের ত্রুটির দিকে পরিচালিত করে।

ফলস্বরূপ, একটি সংবেদনশীলভাবে নির্মিত পোর্টফোলিও, যা নিয়মিতভাবে তদারকি করা হয় এবং সেই সময়ের সাথে সামঞ্জস্য হয় যা কেবল সময়ে ঘটে চলেছে কেবল স্বজ্ঞাত আবেদনই নয়, এটি আরও কিছু পরিশীলিত পদ্ধতির পাশাপাশি সম্পাদন করতে পারে যা তাদের নিজস্ব জটিলতা এবং অস্বচ্ছতার দ্বারা আবদ্ধ হয় । এটি হ'ল, মডেলটি সমস্ত প্রয়োজনীয় কারণগুলিকে একীভূত করতে পারে না, বা পরিবেশগত পরিবর্তনগুলি ঘটে যাওয়ায় তারা যথেষ্ট সাড়া নাও দিতে পারে।

তেমনি, সম্পদ-শ্রেণীর বৈচিত্র্যকরণ বাদে আমরা সকলেই জানি যে একটি ইক্যুইটি পোর্টফোলিওটিও নিজের মধ্যে বৈচিত্র্যযুক্ত হওয়া উচিত। এই প্রসঙ্গেও, নিষ্পাপ বরাদ্দের প্রবক্তারা প্রমাণ করেছেন যে প্রায় 15 টিরও বেশি স্টক থাকার ফলে কোনও বৈচিত্র্য সুবিধা নেই। সুতরাং, একটি সত্যই জটিল ইক্যুইটি মিশ্রণ সম্ভবত প্রতিদ্বন্দ্বী।

তলদেশের সরুরেখা

যে বিষয়টিতে প্রত্যেকে একমত হন তা হ'ল বৈচিত্র্যকরণ একেবারে প্রয়োজনীয়। তবে উন্নত গাণিতিক মডেলিংয়ের সুবিধাগুলি অস্পষ্ট; বেশিরভাগ বিনিয়োগকারীদের ক্ষেত্রে, তারা কীভাবে কাজ করে তা আরও পরিষ্কার। কম্পিউটারাইজড মডেলগুলি চিত্তাকর্ষক দেখতে পারে তবে বিজ্ঞানের দ্বারা অন্ধ হয়ে যাওয়ার আশঙ্কা রয়েছে। এই জাতীয় কিছু মডেলগুলি ভালভাবে কাজ করতে পারে তবে অন্যরা কেবল বুদ্ধিমান হওয়ার চেয়ে ভাল। পুরানো প্রবন্ধটি "আপনি যা জানেন এবং যা বোঝেন তার সাথে লেগে থাকুন" কাঠামোগত বিনিয়োগ পণ্যগুলির বিভিন্ন ধরণের ক্ষেত্রে যেমন সোজা, স্বচ্ছ সম্পদ বরাদ্দের ক্ষেত্রে ততটুকু প্রয়োগ হতে পারে।