Список проголосовавших за комментарий "Так я же указывал выше. Ну вот смотрите, еще раз. У Вас есть портфель из одного типа облигаций, стоимостью 1 000 000 руб. Допустим, он обещает через год доходность 20%. Вероятность дефолта эмитента 1%. Это означает, что вы с вероятностью 99% вы получите 1 200 000, а с вероятностью 1% потеряете весь миллион (в предположении, что при дефолте частичное возмещение за счет распродажи имущества эмитента не предвидится) Ваша ожидаемая доходность (у нас распределение Бернулли) E[r] = ((1 200 000*0.99 + 0*0.01) — 1 000 000)/1 000 000 = 18.8% Ваш риск, выраженный через ст. отклонение sqrt(E[r^2] — E[r]^2) = 11.94%. Это достаточно большой разброс от ожидаемой доходности. <br/> <br/> Теперь, Вы размазываете весь миллион по очень большому числу облигаций (исследуем сразу предельный случай) Распределение дефолтов будет теперь биномиальное. Вы верно рассчитали вероятность того, что «хотя бы одна облигация» дефолтнет, но суть то не в этом. Если их очень много, это несущественная потеря вложенного капитала. Вам опять нужно рассчитать ожидаемую доходность и ст отклонение (т.е. риск и это риск не дефолта, а риск отклонения от ожидаемой доходности) По счастью ожидаемая доходность окажется такой-же — 18.8% (легко рассчитать по свойствам биномиального распределения) А вот стандартное отклонение будет исчезающе мало, потому что там в знаменателе будет sqrt(N) где N — количество облигаций разного типа. И вот что отсюда следует: мы благодаря диверсификации получили <strong>надежные</strong> 18.8% несмотря на то, что часть облигаций (общей стоимостью 1% от стоимости портфеля) <strong>обязательно </strong> дефолтнет. А в первом случае мы получаем крайне ненадежные (либо пан, либо пропал) те же 18.8% несмотря на то, что дефолт может произойти с малой вероятностью. Это и есть последствия диверсификации — мы уменьшаем риск <strong>неполучения</strong> ожидаемой доходности, сужаем распределение вокруг точки 18.8%."