虽然多元化和资产配置可以提高收益，但系统性和非系统性风险是投资的固有风险。然而，除了有效前沿之外，统计指标和方法（包括风险价值 (VaR)和资本资产定价模型 ( CAPM )）也是衡量风险的有效方法。了解这些工具可以帮助投资者区分高风险投资和稳定投资。

现代投资组合和有效前沿

投资金融市场可能带来巨大风险。现代投资组合理论(MPT) 评估给定投资组合风险的最大预期投资组合回报。在 MPT 框架内，最佳投资组合是根据资产配置、多元化和再平衡构建的。资产配置与多元化相结合，是将投资组合划分为各种资产类别的策略。最佳多元化涉及持有多种不呈正相关的工具。

Alpha 和 Beta 比率

在量化价值和风险方面，有两个统计指标对投资者有用： alpha和beta 。两者都是 MPT 中使用的风险比率，有助于确定投资证券的风险/回报状况。

Alpha 衡量投资组合的表现，并将其与基准指数（例如标准普尔 500 指数）进行比较。投资组合的收益与基准之间的差异称为 Alpha。Alpha 为正 1 表示投资组合的表现比基准高出 1%。同样，Alpha 为负表示投资表现不佳。

贝塔系数衡量的是投资组合相对于基准指数的波动性。统计指标贝塔系数用于 CAPM，该模型使用风险和回报来为资产定价。与阿尔法系数不同，贝塔系数捕捉的是资产价格的变动和波动。贝塔系数大于 1 表示波动性较高，而贝塔系数低于 1 表示证券将更稳定。

例如，截至 2021 年 7 月，亚马逊 ( AMZN ) 的贝塔系数 (5 年月度) 为 1.15，其投资风险低于嘉年华邮轮公司 ( CCL )，后者的贝塔系数为 2.32。精明的理财顾问或基金经理可能会避免为规避风险的客户进行高阿尔法和贝塔投资。

资本资产定价模型

CAPM 是一种建立在风险与预期回报关系基础上的均衡理论。该理论帮助投资者衡量投资的风险和预期回报，以便对资产进行适当定价。具体而言，投资者必须获得货币时间价值和风险的补偿。无风险利率用于表示将资金投入任何投资的货币时间价值。

简单来说，资产的平均回报率应与其贝塔系数呈线性关系——这表明风险较高的投资比基准利率获得溢价。按照风险回报框架，投资者承担的风险越大，预期回报率（在 CAPM 模型下）就越高。

R 平方

在统计学中， R 平方是回归分析的一个重要组成部分。系数 R 表示两个变量之间的相关性——出于投资目的，R 平方衡量基金或证券相对于基准的解释性变动。较高的 R 平方表明投资组合的表现与指数一致。财务顾问可以将 R 平方与贝塔系数结合使用，为投资者提供资产表现的全面情况。

标准差

根据定义，标准差是一种统计数据，用于量化与数据集平均回报之间的任何差异。在金融领域，标准差使用投资回报来衡量投资的波动性。该指标与贝塔值略有不同，因为它将波动性与证券的历史回报而不是基准指数进行比较。高标准差表示波动性，而较低的标准差则与稳定资产相关。

夏普比率

夏普比率是金融分析中最常用的工具之一，用于衡量投资相对于其波动性的预期超额回报。夏普比率衡量每单位不确定性超过无风险利率的平均回报，以确定投资者在持有风险较高资产的额外波动性下可以获得多少额外回报。夏普比率为 1 或更高被认为具有更好的风险与回报权衡。

有效边界

有效边界是一组理想的投资组合，它尽力将投资者面临的此类风险降至最低。该概念由 Harry Markowitz 于 1952 年提出，旨在确定投资组合内在风险下的最佳分散化和资产配置水平。

有效边界源自均值方差分析，该分析旨在创造更有效的投资选择。典型的投资者喜欢高预期回报和低方差。有效边界是通过使用一组在特定风险水平下提供最高预期回报的最佳投资组合来构建的。

风险价值

投资组合管理的风险价值 (VaR) 方法是衡量风险的一种简单方法。VaR 衡量在给定置信水平下不能超过的最大损失。VaR 统计数据基于时间段、置信水平和预定损失金额计算，可为投资者提供最坏情况分析。

如果一项投资的风险价值为 5%，则投资者在任意一个月内损失全部投资的概率为 5%。风险价值方法并不是最全面的风险衡量方法，但由于其方法简单，它仍然是投资组合管理中最受欢迎的衡量方法之一。

归纳总结

投资金融市场本身就具有风险。许多人会聘请财务顾问和财富经理来提高回报并降低投资风险。这些金融专业人士使用统计指标和风险/回报模型来区分波动性资产和稳定资产。现代投资组合理论使用五个统计指标（alpha、beta、标准差、R 平方和夏普比率）来做到这一点。同样，资本资产定价模型和风险价值也被广泛用于衡量资产和投资组合的风险回报权衡。

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