Новости тг-канал
Купить MozgovikГде дипсик, на мой взгляд не прав:
1. Суть диверсификации в случае с облигациями я понимаю правильно. В отличии от акций, облигации предполагают предсказуемый результат, поэтому волатильность в промежутке между покупкой и погашением облигации меня не волнует, поэтому я ее не рассчитываю и не оцениваю.
2. Использование биномиального распределения — корректно. Действительно, оно подразумевает независимость событий, но на что еще опираться? Корреляции дефолтов с ключевой ставкой, ростом госдолга, ростом ВВП и прочего у меня нет, поэтому принимать какой-то корреляционный коэффициент я не могу и считаю дефолты независимыми событиями. Да, это огрубление, но это лучшее из возможных допущений.
3. Подмена понятий: Дипсик в соответствии с принятой методологией предполагает рассчитывать «цену игры» или «цена ожидаемой потери». Но мне сложно принять этот показатель, потому что с ним легко вылететь в трубу. Об этом хорошо написал Талеб в книге «Рискуя собственной шкурой»:
Предположим, группа людей играет в русскую рулетку за миллион долларов каждый – основной нарратив «Одураченных случайностью». Пять человек из шести получат деньги. Используя стандартный анализ эффективности доходов, вполне можно утверждать, что вероятность выигрыша составляет 83,33 %, иначе говоря, «ожидаемая» средняя доходность на выстрел равна 833 333 долларам. Но если продолжить играть в русскую рулетку, вы закончите свой путь на кладбище. А там ожидаемую доходность рассчитать невозможно.
Поэтому понимать риск как «это размер потерь, умноженный на вероятность этих потерь» — это правильно с точки зрения финансовой теории, на основе которой пишет Дипсик, но для меня это неприемлемо — я рискую собственными деньгами, а не заёмными.
4. Вам дипсик пишет: «Справедливая годовая доходность (по примитивной модели автора) = 14,77% + 5,17% = 19,94%.» — готовы последовать его совету и вложиться в облигации с рейтингом В под YTM=19,94%? Я нет, потому что его выводы неверные.
В чем дипсик прав: я неверно оценил риск-премию и вообще подход к риску в силу грубого упрощения — при использовании биномиального распределения мы ориентируемся на то что все облигации (испытания) имеют одинаковую доходность и вся доходность инвестируется обратно в эту облигацию. Чтобы этого избежать нужно учесть различные величины доходности различных облигаций. Использованием одного только биномиального распределения тут не обойтись и я постепенно усложню модель, внеся все необходимые поправки.
Вас же отдельно благодарю за то, что подали идею использовать нейросеть как рецензента. Спасибо!
