Korrelation mellem investeringer – Et mål for din risikospredning
Skrevet af Lasse Husth Marling
”Spredning er din redning” og ”læg ikke alle æg i én kurv” – du kender udtrykkene, og du ved, at du som investor bør tænke i at sprede investeringerne ud over forskellige aktivklasser, sektorer og geografiske områder.
Spørgsmålet er nu – hvordan finder du ud af, hvad du skal investere i for at opnå den rette spredning? Et af de mest anvendte værktøjer til at måle risikospredning, kaldes for en korrelationsmatrix. Det kigger vi nærmere på i denne artikel.
Vil du blot have en overordnet introduktion til risikospredning? Så kan du starte med at læse vores artikel: Risikospredning – Hvorfor er det vigtigt for dig som investor.
Korrelationsmatrix til måling af korrelationen mellem værdipapirer
Korrelation er et statistisk mål for, hvor tæt to variable – f.eks. to aktier – har tendens til at bevæge sig i samme retning.
Man måler typisk korrelationen fra -1 til 1. Hvis to variabler – lad os igen sige to aktier – har en positiv korrelation, betyder det, at en stigning i den ene aktie forudsiger stigningen i den anden. Omvendt, betyder en negativ korrelation, at en stigning i den ene aktie forudsiger et fald i den anden aktie (metodeguiden.au.dk).
Aktivklasser kan være stærkt eller svagt korreleret. En perfekt korrelation er lig med 1, og betyder, at hvis den ene aktie stiger med 1 % så stiger den anden aktie også med 1 %.
Hvis to aktier er perfekt negativt korreleret (-1), vil den ene aktie falde med 1 %, når den anden stiger med 1 %. Dette er dog sjældent tilfældet for to aktier.
En korrelation på 0 betyder at værdipapirerne ikke har nogen korrelation. Det er her vigtigt at pointere, at korrelation ikke er lig med en kausal sammenhæng. Det vil sige, at værdipapirernes bevægelse ift. hinanden lige så godt kan skyldes tilfældighed.
Som et eksempel, vil to porteføljer, der begge består af amerikanske IT-aktier, altså med stor sandsynlighed have en højere korrelation med hinanden end én portefølje med amerikanske IT-aktier og én portefølje med europæiske selskaber i sundhedssektoren.
Korrelation mellem aktiver i en portefølje er med andre ord en god målestok, hvis du som investor vil vurdere, om en stor del af porteføljen kan være genstand for de samme systematiske risikofaktorer.
Systematisk risikofaktor: Systematisk risiko – eller markedsrisiko – påvirker et helt marked eller en bred vifte af aktiver. Systematisk risiko kan f.eks. bestå i økonomiske recessioner, politiske spændinger, renteændringer og naturkatastrofer. Risikoen ligger dermed i makroøkonomiske begivenheder, som rammer stort set alle investeringer i en vis grad. Derfor kan denne type risiko ikke diversificeres væk. F.eks. har vi i nyere tid set, hvordan både Corona-pandemien og inflationskrisen har påvirket de fleste typer af aktier, obligationer og andre aktiver.
Et eksempel på en korrelationsmatrix
Lad os se et eksempel på korrelationen mellem udvalgte mandater i denne korrelationsmatrix:
Forestil dig en portefølje bestående af de tre mandater. Mandat 1 investerer i globale aktier, mandat 2 investerer i obligationer og mandat 3 i emerging markets aktier.
I tabellen kan man se, at mandat 2 (obligationer) har en negativ korrelation med både mandat 1 (globale aktier) og mandat 3 (emerging markets aktier).
Mandat 1 (globale aktier) har derimod en forholdsvis høj positiv korrelation på 0,8 med mandat 3 (emerging markets aktier) i den givne periode (bemærk hypotetiske tal).
Mandat 2 bidrager altså i dette eksempel til en god spredning for den samlede portefølje.
Hvis du som en investor søger en veldiversificeret portefølje, taler man ofte om gynger og karruseller-effekten. Med andre ord, vil man gerne have nogle aktiver i porteføljen, som kan holde en hånd under bunden, når andre aktiv falder. Ligesom mandat 2 gør i ovenstående eksempel.
Få vores nyhedsbrev
Udregning af spredningsgevinsten
Når korrelationen er lav, kan man sige, at et aktiv bidrager til en høj spredningsgevinst for porteføljen. Spredningsgevinsten udtrykker altså, hvor meget et aktiv bidrager til at reducere risikoen for porteføljen ved hjælp af diversificering.
Spredningsgevinsten kan både vurderes kvalitativt og udregnes kvantitativt.
En måde hvorpå man kan udregne spredningsgevinsten kvantitativt, er ved at sammenligne risikoen (standardafvigelsen) for den samlede porteføljemed risikoen for de enkelte aktiver. På den måde indregner man korrelationseffekten aktiverne imellem.
Denne tilgang bruger bl.a. den anerkendte økonom Harry Markowitz i hans moderne porteføljeteori, der anvender diversificering som et værktøj til at finde den optimale portefølje. Dette gør han ud fra en betragtning om, at investorer enten ønsker at maksimere porteføljens afkast for et givent risikoniveau eller minimere risikoen ud fra et givet afkastniveau.
Teorien underbygger vigtigheden i spredning, da den kombinerer aktiver, som ikke er højt korrelerede med det formål at reducere den samlede porteføljerisiko (Harry Markowitz).
10 gode råd til bedre overvågning af din formue
Få vores whitepaper med 10 konkrete råd til at få mest muligt ud af investeringerne og samtidig være på forkant med fald i markedet.
Hemonto kan hjælpe med den rette risikospredning
Risikospredning er ikke en nem størrelse, og som investor med en større formue, kan det være svært at træffe valg om, hvordan formuen spredes bedst samtidig med, at der tages højde for din risikoprofil.
Hemonto har 15+ års erfaring med at rådgive private velhavere og organisationer om risiko. Du er meget velkommen til at kontakte os, hvis du vil høre, hvordan vi kan hjælpe dig med at optimere din investeringsstrategi, risikospredning og få overblik over din samlede risiko.
