可量化的風險承受程度 (Quantifiable Risk Tolerance)

一般可承受風險程度 (Risk Tolerance) 是以投資者對投資資產的損失百分比的承受程度來評估。例如，你到投資機構買一份基金，對方會要求你先完成一份風險程度評估測試問卷，表面目的是希望客人明白自己的可承受風險是有多高，而且該投資機構已依法例盡其職責 (Due Diligence) ， 對你評估你個人的可承受風險程度，並根據結果向你提供適切的投資建議。實際上，是該投資機構為了保障它自己利益而安排的把戲。

 Image by mohamed Hassan from Pixabay.

大家如果有這樣的經驗也會知道，當你完成問卷後，經紀 (Agent) 會吩咐、明示或暗示你不要過於保守，否則什麼投資產品也不能賣給你。於是，你便要更改你原來的投資經驗、可承受損失的百分比，來迎合哪些你想買的投資產品。

然而，這種評估可承受風險程度的方法，不那麼正確吧！不是因為想買某投資產品而調高自己的可承受風險程度，而且單看百分比，人是不會真正知道自己是否能「接受」。況且，什麼是「接受」、「可承受」？

 從以上評估得出的結果當然不可信，但概念上，在股票投資上，大致要弄清楚以下幾點：

1）「風險」是指「可損失資金」的風險 (Risk of capital loss) ，而非單純的短期波動 (Short term volatility) 。因為縱使股價短期波動，長期走勢是向上的話，從長線投資的時間維度 (Long term time horizon) 而言，那就沒有損失資金的風險。所以說，短線投資股價波動的偶然性較長線投資為高。數學上可說成 randomness，原因多是人類的行為偏誤，或短暫性因素所致。而長線投資趨勢則較取決於基本因素。這裡是說，我們看「風險」時，應該是看「可損失資金」，而非 volatility 或 standard deviation。

2）當我們評估自己可以承受多少風險時，是指我們可以承受多少「資金損失」。在評估時，要以實際損失的金額來評估，不要以百分比來評估。因為百分比有種淡化衝擊的效 果。我們很多時，之所以會高估自己對某百分比資金的損失的接受程度，就是因為我們沒看清楚百分比背後反映的實際數字。例如，你以為自己可以接受損失 30% 資金。但當你實際損失了 18.75 萬美元 （相等於145萬港元、526萬台幣）時，你竟然接受不了！因為你的總投資額是62.5萬美元（相等於485萬港元、1754萬台幣），這是你全部的退休金。所以，要避免單看百分比損失來評估，要從實際能承受的損失金額出發思考，再轉為百分比，這才是你的實際可承受風險程度。

3）要從實際能承受損失的金額與工作月薪的比率來計算。這比率的意思是：要做多多少個月工作，才能補償該損失的金額。 

 

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量化風險評估

Sam Dogen 在他的部落格 Financial Samurai 中，為以上的風險評估提供一套量化的方法。他寫道，從 1929 年起，熊市下跌幅度的中位數為 33.5%，而下跌幅度的平均數為 35.4%。維持低位的時間大概是 8 至 10 個月。

 Sam Dogen 建議用以下算式來計算 Risk Tolerance Multiple（可承受風險倍數）來量化風險評估。他把「可承受風險程度」定義為「願意為其損失，工作多多少個月來彌補」。

 假設股價下跌 35%，得出 Eq (1)：

     Eq (1)

Risk Tolerance Multiple 比率愈高，即表示可承受損失風險愈高，能夠投資股市的金額則愈高（see Figure 1）。

例子 1：

某某月薪 $10,000 美元，投資 $500,000 美元買股票，那麼他的 Risk Tolerance Multiple 是 17.5：

代表：他可以承受 ($500,000 x 0.35 = $175,000 的金額損失) ，願意為這損失多工作 17.5 個月 (= 1.5年) 來補償。

 

 

如想更準確計算 Risk Tolerance Multiple，可以用每月扣除生活費及稅項後的餘額（即 Monthly Net Income）來代替月薪，算式是：

 

Eq (2)

 

例子 2：

跟例子 1 一樣，月薪 $10,000 美元，投資 $500,000 美元買股票，生活費每月 $4,000及稅項每月 $300，他的 Risk Tolerance Multiple 變成 30.7：

代表：他可以承受 ($500,000 x 0.35 = $175,000 的金額損失) ，需要為這損失多工作30.7個月(= 2.6年) 來補償。

 

 

下圖是 Sam Dogen 根據可承受損失風險倍數 (Risk Tolerance Multiple)，建議的投資股票的金額：

Figure 1. Risk Tolerance Guide for Equity Investment in Portfolio.

(Sam Dogen, Blog: Financial Samurai, Financial SEER: A Way To Quantify Risk Tolerance And Determine Appropriate Equity Exposure, 23 May 2021, available from: https://www.financialsamurai.com/seer-quantify-risk-tolerance-determine-appropriate-equity-exposure/)

 

 

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兩個變項 

用「要做多多少個月工作才能補償該損失的金額」這概念來量化損失風險，可以讓人更清楚面對自己真正要承受的風險是什麼。當中有兩個變項 (variables) 可以變更：

• 常數變更：由於 Sam Dogen 看的是美股下跌歷史，所以有 0.35 （即假設下跌 35%）這個常數在 Eq (1) 及 (2) 公式之內出現。如果，你預料未來下跌幅度只有 20%，又或你投資別的市場或投資物只有 20%，那麼公式內的常數可改成 0.2。

• Risk Factor: 從 Eq (1) 及 (2) 計算的都是假設未來將會下跌的幅度，不確定性高。加上如果你的工作穩定性較低，而且年紀大，能夠承受再延長工作的能力較低的話，是適合剩多一個 Risk factor （風險倍數） 作為一個Buffer（緩衝）之用。Dogen 建議這個 Risk  factor  是在 1.2 至 3 之間。 

Eq (3)

where Risk Factor is between 1.2 and 3.0

 

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怎計算實際可以投資多少資金？

 Sam Dogen建議的 Eq (1) 及 (2) 公式，實際是可以反過來用於計算應該投資股票的金額。先決定自己能夠或願意為這損失工作多多少個月來補償，Dogen 建議一般不多於 18 個月（中度風險），而且要用 Monthly Net Income。得出的比率便是你最高可以投資股票的金額，不可多於此實際價格。

 

Eq (4)

 

例子 3：

跟例子 2 一樣，月薪 $10,000 美元，投資 $500,000 美元買股票，生活費每月 $4,000及稅項每月 $300，他的Monthly Net Income = $5,700

結果：他最高可投資金額，不超過 $293,143 美元在股市上。

 

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接近退休或富人要注意：

• 愈是接近退休年齡的人，愈承受不了損失。即使香港有博客說，什麼「年齡大不等同可承受損失風險低，年齡少不等同可承受損失風險高」云云。筆者同意不能一概而論，可承受損失風險的多少的確是因人而異，不能單以年齡來判斷。而且，每個人的退休年齡不一，有人30歲就財務自由、退休不幹，可承受損失風險能力當然比一個30歲的「月光族」不同。

• 我們要想，在退休後、或沒有了收入後，每月現金流靠的是什麼？穩定性、可預測性是多少？便可知自己的風險承受程度。或許這與年齡無關，但是我們只要用腦想想，到了沒有收入的時候，在股市上損失了的金額，運氣好的話、股票優質的話，或許一兩年可以回到當初股價。最怕的是，現金流全靠股息的退休人士。因為企業在困境時，為了鎖住現金而不發息，那麼，為了生活便不得不沽售股票套現。這就是風險。

• 不要如那千萬博客所言，用「巴菲特現年九十多歲還在買股票」來做比喻，年齡大仍可承受用股票那種較高風險的投資工具。心想，以九十多歲的巴菲特的財富、智慧，根本不能與九十多歲的普通人相比。如果巴菲特願意的話，單用其「名聲」去演講、出書、做訪問、做YouTube channel、甚至只是和別人吃飯本身，也可以換取金錢。退休後的現金流，對巴菲特這類名星級投資者而言，是保證的，根本不是問題。那麼，九十多歲的普通人可以嗎？在投資損失後又不沽售資產下，又有保證的穩定現金流嗎？如有，便繼續高風險的投資來 hopefully 賺取高回報吧（雖然事實上，高風險不是一定有高回報），縱使是高齡的退休族，只要當事人能清楚知道自己可承受的損失風險有多少！
•  [註：我們在接收資訊時（尤其那些所謂  'Authoritative'   Public Figures)，要用理智過濾一下 (mentally filter)，甚至可用常理邏輯 (common sense) 想想，不要給一些人在誤導自己，也不自知。]

• 或許，年齡與有沒有收入（主動或被動收入）沒有關係，但沒有收入與可承受損失風險一定有關係。 

• 愈是富有的人，愈承受不了損失。這類人的目標並不是要倍增自己的財富，他們已經有足夠多資產，問題是：「如何能保存之餘，在低風險下，同時又能有合理回報？」富有的人根本毋須以風險來搏取回報，因為他們擁有資產的金額巨大，單是收取利息、債息本身已有可觀的實質收入，當然不只能維持他們生活支出那麼簡單。他們要的，其實是收取可觀收入後，隨年月製造的複式效應。在極低風險下，穩定賺取可觀回報，這才是他們的目標。
• 亦是因為金額巨大，稍為損失少許百分比，實際損失的金額可能很驚人，所以說，富人能承受的風險反而比普通人更低。對他們來說, "it is unwise to take on more risk than they ought to."。 這類人的財富建立途徑多是由經營生意得來，經營生意本身已經有很多風險，而個人財富的保存多是採用較低風險的途徑。當然這也不能一概而論。
• 所以，筆者曾聽說過有人說：「有兩種人很喜歡買債券。一、是退休人仕，以債息作為穩定現金流，用來做生活費。二、是富人，因為投資金額大，他們不願承受股票市場的風險，而寧願買債券，取其穩定性。」

 

筆者認為，如果你是以上兩類承受較低風險的人仕，而又想用投資股票的話，可改良 Eq (4) ，再剩多一個 Factor （因子）可以助你計算最高投資股票金額 ：

Eq (5)

 

這裡在 Eq (5) 再剩多一個 Factor 的意思，是降低用工作多 18 個月來補償的風險，如：Factor = 1/2：

這個 Factor 數值剩以 18，便是 Risk Tolerance Multiple (See Figure 1)。

例子 4：

跟例子 3 一樣，月薪 $10,000 美元，投資 $500,000 美元買股票，生活費每月 $4,000及稅項每月 $300，他的Monthly Net Income = $5,700。但是，他的工作不穩定，所以他不能承受損失，風險承受力極低。那便用 Eq (5) 來計算，Factor = 1/3，相等於 Risk Tolerance Multiple = 18 x 1/3 = 6。代表他是個保守的投資者 (see Figure 1)。

結果：他最高可投資金額是不超過 $97,714 美元在股市上。

 

 

例子 5：

相反，他預期來年會增加收入，而且工作十分穩定。其他條件跟例子 4 一樣，這裡 Factor = 1.5，相等於 Risk Tolerance Multiple = 18 x 1.5 = 27。代表他是個高風險的進取型投資者 (see Figure 1)。

結果：他最最高可投資金額是不超過 $439,714 美元在股市上。

 

從例子 4 和例子 5 可見， 風險承受能力愈低，Factor 數值愈低，你的最高可投資股票金額愈少。相反，如果風險承受能力愈高，Factor 數值愈高， Risk Tolerance Multiple 愈高，你的最高可投資股票金額愈高。

 

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建立投資組合 (Portfolio)

要留意，以上描述的計算都是以風險承受能力作為基礎 (Risk-based approach) ，來計算最多可投資股市的金額。筆者在<投資策略 | 用投資組合 (Portfolio) 的思維來降低風險> 一文已寫過，一個投資組合要做到適度分散，就要做到時間、地區、特性、投資物的適度分散，當中要求相關性為負，或盡可能低。

而上面也提到債券回報的穩定性，可以在組合內加入債券或房產（基於筆者對債券的相對低回報沒興趣，現在說的是坊間一般做法，並非筆者的建議）。

做法是用 Eq.(5) 計算得來的最多可投資股市的金額作計算上限。

例如，例子 5，某某的最多可投資股市的金額是 $439,714 美元。如他採納了財務顧問的建議，以 60% 股：40%債的比例建立自己的 Portfolio。

那麼，從他總值$650,000 美元的 Portfolio size 來看，他可以 $390,000 美元投資股市（確保不超過 $439,714 美元，這個最高值），再以 $260,000 美元投資債市。這樣慢慢建立自己的 Portfolio。

 

More Topics:

Trade-offs in Decision Making

Assessing Risk Tolerance for Decision Making

Reference

Sam Dogen, Blog: Financial Samurai, Financial SEER: A Way To Quantify Risk Tolerance And Determine Appropriate Equity Exposure, 23 May 2021, available from: https://www.financialsamurai.com/seer-quantify-risk-tolerance-determine-appropriate-equity-exposure/

 

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