ในการแข่งขันเทนนิสสมัครเล่น คะแนน 80% ที่ได้มาจากการตีพลาด เช่น ตีลูกออกนอกขอบสนาม นี่คือแนวคิดที่ Charles Ellis ใช้ในการอธิบายการลงทุนในหนังสือคลาสสิกเรื่อง “The Loser's Game” ของเขา ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่านักลงทุนทำถูกต้องหรือไม่ แต่ขึ้นอยู่กับว่านักลงทุนไม่ทำผิดหรือไม่
ขณะที่เขากำลังเขียนในปี 1975 แนวคิดนี้สะท้อนให้เห็นสิ่งที่เกิดขึ้นกับหนี้ของตลาดเกิดใหม่ (EM) ในช่วงกลางทศวรรษ 2000 นักลงทุนที่เสี่ยงและพยายามจับจังหวะตลาดให้สอดคล้องกับเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจมหภาคเริ่มเล่นเกมของผู้แพ้ ในทางตรงกันข้าม เกมของผู้ชนะเปลี่ยนไปสู่การซื้อขายจากล่างขึ้นบนซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับวัฏจักรการเลือกตั้ง เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ และเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจมหภาคเชิงระบบอื่นๆ ซึ่งเป็นพื้นที่ที่นักลงทุนมีโอกาสได้เปรียบได้ยากขึ้น
จากข้อมูลของธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ หนี้ของประเทศกำลังพัฒนากลายเป็นแหล่งสินเชื่อที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยแซงหน้าสหรัฐฯ ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา คุณลักษณะพื้นฐานหลายประการของประเทศกำลังพัฒนาได้รับการเปลี่ยนแปลงไป เมื่อตลาดพัฒนา กลยุทธ์การลงทุนก็ต้องปรับตัวตามไปด้วย
โดยทั่วไปแล้ว ประเทศหรือภูมิภาคที่ดีที่สุดไม่ใช่ประเทศหรือภูมิภาคที่ถูกกล่าวขวัญถึงว่าประสบความสำเร็จในอนาคต ตรงกันข้ามกับความเชื่อทั่วไป EM มักให้รางวัลแก่ผู้ลงทุนที่ลดการขาดทุนให้เหลือน้อยที่สุดแทนที่จะเพิ่มกำไรให้มากที่สุด และหลีกเลี่ยงการถือหุ้นที่กระจุกตัวอยู่ในประเทศที่มีผลตอบแทนสูง เราเชื่อว่าหนี้ EM ควรใช้เป็นเครื่องมือกระจายความเสี่ยงเป็นหลัก มากกว่าที่จะเป็นแหล่งแสวงหาผลตอบแทนสูง โดยให้ความสำคัญกับประเทศที่มีความเสี่ยงต่ำและโครงสร้างหนี้อาวุโส
หนี้ของตลาดเกิดใหม่มีอัตราการผิดนัดชำระหนี้และอัตราการชำระหนี้คืนใกล้เคียงกับหนี้ของบริษัทในสหรัฐฯ แต่มีความผันผวนมากกว่า โดยเฉพาะกับผู้ออกตราสารที่มีคุณภาพต่ำกว่า นั่นเป็นเหตุผลหนึ่งที่เราเชื่อว่าการวิเคราะห์มูลค่าสัมพันธ์จากล่างขึ้นบนและการสร้างพอร์ตโฟลิโอมีความสำคัญต่อตลาดเกิดใหม่ในปัจจุบันมากกว่าการวิเคราะห์มหภาคจากบนลงล่าง นอกจากนี้ การบริหารจัดการเชิงรุกในหนี้ของตลาดเกิดใหม่ยังให้ผลดีกว่าการลงทุนเชิงรับอย่างสม่ำเสมอ ตามข้อมูลของ Morningstar
การเติบโตทางเศรษฐกิจที่รวดเร็วในช่วงต้นทศวรรษปี 2000 ได้บดบังความซับซ้อนพื้นฐานหลายประการของตลาดเกิดใหม่ แต่การเติบโตกลับชะลอตัวลง ในบทความนี้ เราจะพยายามเปิดเผยประเภทของสินทรัพย์ โดยระบุคุณลักษณะสากลของตลาดเกิดใหม่ และวิธีที่คุณลักษณะเหล่านี้สามารถช่วยให้บรรลุวัตถุประสงค์การลงทุนที่กว้างขึ้นได้
การเล่าเรื่องกับการทดสอบสมมติฐาน
เรื่องราวในแง่ดีที่นักลงทุนในตลาดเกิดใหม่บอกเล่ากันมาหลายทศวรรษนั้นเกี่ยวข้องกับข้อมูลประชากร การขยายตัวของเมือง ชนชั้นกลางที่เพิ่มขึ้น และการเติบโตของ GDP ที่ไล่ตามระดับตลาดที่พัฒนาแล้ว (DM) เรื่องราวในปัจจุบันมีความละเอียดอ่อนมากขึ้น การเติบโตที่ไล่ตามยังคงดำเนินต่อไป แต่ในอัตราที่ช้าลง ผู้กำหนดนโยบายมีความสามารถในการรักษาเสถียรภาพของวัฏจักรธุรกิจได้ดีขึ้น แต่ความไม่แน่นอนทางการเมืองและภูมิรัฐศาสตร์กลับเพิ่มมากขึ้นกว่าเดิม
เรื่องราวเหล่านี้อาจไม่เที่ยงตรง แต่ก็ไม่ได้มีความสำคัญต่อผลตอบแทนจากการลงทุนเสมอไป ตัวอย่างเช่น หุ้นของตลาดเกิดใหม่ควรได้รับผลประโยชน์สูงสุดจากการเติบโตที่แข็งแกร่ง แต่กลับมีผลงานแย่กว่าทั้งหุ้นของตลาดเกิดใหม่และหนี้ของตลาดเกิดใหม่
ในที่นี้ แทนที่จะเล่าเรื่อง เราใช้แนวทางทางวิทยาศาสตร์มากขึ้น สมมติฐานการลงทุนสำหรับหนี้ตลาดเกิดใหม่มีดังนี้ ควรใช้เป็นวิธีการหลักในการลดการกระจุกตัวไปที่ความเสี่ยงในประเทศอื่นๆ โดยไม่เสียสละผลตอบแทน
นักลงทุนไม่ควรมองตลาดเกิดใหม่เป็นพื้นที่ในการแสวงหาผลตอบแทนสูง แม้จะฟังดูขัดแย้ง แต่กรณีของหนี้ตลาดเกิดใหม่ไม่ควรยึดติดอยู่กับสเปรด ผลตอบแทน หรือตัวชี้วัดการประเมินมูลค่าอื่นๆ ในมุมมองของเรา หนี้ควรยึดตามผลประโยชน์จากการกระจายความเสี่ยงเป็นหลัก
ดังนั้น นักลงทุนควรพิจารณาปฏิบัติตามแนวทางของ Warren Buffett: ให้ความสำคัญกับประเทศที่มีความเสี่ยงต่ำและมีมูลค่าการประเมินมูลค่าที่เหมาะสม เหนือประเทศที่มีความเสี่ยงสูงแต่มีมูลค่าการประเมินมูลค่าสูง และย้ายไปลงทุนในส่วนที่มีอาวุโสกว่าในโครงสร้างทุน (จากส่วนของผู้ถือหุ้นไปจนถึงหนี้สิน)
แน่นอนว่ามีข้อยกเว้น แต่สมมติฐานระดับสูงสุดนี้ดูเหมือนจะได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลได้ดีที่สุด
กายวิภาคของประเภทสินทรัพย์
จำนวนประเทศกำลังพัฒนาที่สามารถลงทุนได้เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา ปัจจุบัน เราสร้างแบบจำลองปัจจัยความเสี่ยงมหภาครายบุคคลประมาณ 200 รายการ (เช่น อัตราแลกเปลี่ยน อัตราแลกเปลี่ยน และสเปรด) ในประมาณ 85 ประเทศ โดยค่าความสัมพันธ์ระหว่างเมทริกซ์นี้อยู่ระหว่าง 0.8 ถึง -0.7 ตามข้อมูลย้อนหลัง 20 ปีที่คำนวณโดย PIMCO ดังนั้นจึงมีความหลากหลายอย่างมากภายในประเภทสินทรัพย์
นอกจากนี้ ปัจจัยบางอย่างเป็นปัจจัยเสี่ยง ในขณะที่ปัจจัยอื่นๆ เป็นปัจจัยเสี่ยงที่หลีกเลี่ยง กล่าวคือ มีความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบกับปัจจัยระบบทั่วโลก เช่น น้ำมันหรือหุ้น ปัจจุบันมีบริษัทผู้ออกพันธบัตรรัฐบาลประมาณ 12 แห่งที่ให้ความสมดุลของพอร์ตโฟลิโอที่คล้ายคลึงกันในช่วงเหตุการณ์หลีกเลี่ยงความเสี่ยงในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา เช่น พันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ ซึ่งเป็นสินทรัพย์ที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยงสูงสุดที่รับรู้ได้ ในช่วง 15 ปีนี้ พันธบัตรท้องถิ่นของตลาดเกิดใหม่จำนวนมากที่ป้องกันความเสี่ยงด้วยดอลลาร์สหรัฐ (ซึ่งวัดโดยสวอป 5 ปี) สร้างผลตอบแทนที่สูงกว่าพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ ที่เทียบเคียงได้ (ซึ่งวัดโดยสวอป 5 ปีเช่นกัน) และมีอัตราความสำเร็จที่ใกล้เคียงกันในการป้องกันความเสี่ยงจากการถอนทุนของหุ้น แต่จ่ายผลตอบแทนน้อยกว่าเมื่อเกิดการถอนทุน
จำนวนประเทศที่เพิ่มขึ้นนี้ถูกบดบังด้วยจำนวนตราสารที่มีให้เลือกใช้เพิ่มขึ้นเกือบ 20 เท่า (ดูรูปที่ 1) ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา ปัจจุบัน นักลงทุนสามารถแยกปัจจัยความเสี่ยงมหภาคในระดับประเทศออกเป็นรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ได้
ค่าการกู้คืน (และค่าสูญเสียที่เกิดจากค่าผิดนัด) ก็เกือบจะเหมือนกันที่ประมาณ 40% อย่างไรก็ตาม มีสามความแตกต่างที่ควรทราบ
ความน่าจะเป็นของการผิดนัดชำระหนี้ของผู้ออกตราสารที่ได้รับการจัดอันดับ CCC นั้นสูงกว่าสำหรับประเทศกำลังพัฒนาเมื่อเทียบกับบริษัทในสหรัฐฯ (สเปรดก็กว้างกว่าด้วย ดังนั้น เราจึงไม่ได้แสดงความคิดเห็นว่ากลุ่มนี้ค่อนข้างร่ำรวยหรือถูก) ทั้งนี้เป็นเพราะกฎของเกมอาจถูกเขียนขึ้นใหม่สำหรับบริษัทในตลาดเกิดใหม่ที่มีคุณภาพต่ำที่สุดเนื่องจากความวุ่นวายทางการเมือง ในขณะที่บริษัทในสหรัฐฯ ที่ได้รับการจัดอันดับ CCC ดำเนินการภายในระบบที่มีการกำหนดกฎเกณฑ์ที่มั่นคงและกฎหมายการล้มละลายที่ชัดเจนกว่า แม้ว่าข้อมูลการผิดนัดชำระหนี้ของตลาดเกิดใหม่และข้อมูลการผิดนัดชำระหนี้ของบริษัทในสหรัฐฯ จะมีค่าเฉลี่ยที่ใกล้เคียงกัน แต่ข้อมูลของตลาดเกิดใหม่นั้นมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างกว่า เหตุการณ์ผิดนัดชำระหนี้ในตลาดเกิดใหม่นั้นมีช่วงผลลัพธ์ที่กว้างกว่า การดำเนินการในตลาดเกิดใหม่อาจใช้เวลานานกว่า การปรับโครงสร้างบริษัทในสหรัฐฯ อาจใช้เวลาหลายเดือนในการดำเนินการผ่านระบบศาล ในทางตรงกันข้าม อาจใช้เวลาหลายปีในการเจรจาเงื่อนไขระหว่างเจ้าหนี้ระหว่างประเทศ กองทุนการเงินระหว่างประเทศ และผู้ให้กู้ทวิภาคีรายอื่นๆ หากทุกอย่างเท่ากัน นั่นหมายความว่ามูลค่าปัจจุบันของตราสารหนี้ของตลาดเกิดใหม่ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ซึ่งอยู่ระหว่างการปรับโครงสร้างจะต่ำกว่า (แม้ว่ามูลค่าการฟื้นตัวขั้นสุดท้ายจะเท่ากันก็ตาม)
ความไม่สมดุลของความเสี่ยงบางประการ
ยังมีรายละเอียดเชิงประจักษ์เพิ่มเติมอีกประการหนึ่ง ซึ่งอาจมีความสำคัญที่สุด นั่นคือ ประสิทธิภาพของผลตอบแทนตามราคาตลาดตลอดสเปกตรัมคุณภาพ ซึ่งจับได้จากตัวชี้วัด เช่น อัตราส่วนชาร์ป ซึ่งเป็นมาตรวัดผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยง การวัดความผันผวนตามราคาตลาดนั้นคล้ายกับความเสี่ยงด้านเครดิตพื้นฐาน โดยเพิ่มขึ้นมากกว่าในพันธบัตรคุณภาพต่ำที่สุดในประเทศกำลังพัฒนาเมื่อเทียบกับพันธบัตรของบริษัทในสหรัฐฯ ทำให้มีอัตราส่วนชาร์ปที่ต่ำกว่าสำหรับพันธบัตรของประเทศกำลังพัฒนาที่ได้รับการจัดอันดับ B และ CCC
นอกจากนี้ การถอนตัวออกยังลึกอย่างไม่สมส่วนในช่วงเวลาที่เศรษฐกิจเกิดใหม่มีความเครียดรุนแรง (ดูรูปที่ 4) ที่เลวร้ายที่สุดคือ ความอ่อนไหวต่อผลตอบแทนตามตลาดหรือเบต้าจะไม่สมดุล ซึ่งหมายความว่าการจับกำไรขาลงระหว่างการเทขายหุ้นในตลาดจะมากกว่าการจับกำไรขาขึ้นระหว่างการพุ่งขึ้น
ทั้งนี้ไม่ได้หมายความว่าตราสารหนี้ของประเทศกำลังพัฒนาที่มีอันดับความน่าเชื่อถือ B และ CCC จะไม่มีมูลค่าที่น่าสนใจ แต่ก็อธิบายได้ว่าทำไมนักลงทุนจำนวนมากจึงหลงไหลไปกับกระแสของตลาดชายแดนที่ให้ผลตอบแทนสูงและคุณภาพต่ำ พันธบัตรเหล่านี้อาจมีราคาถูก แต่ประสิทธิภาพของผลตอบแทนที่ได้รับนั้นไม่สูงนักสำหรับนักลงทุนที่มีกรอบเวลาอันสั้น
สิ่งนี้ช่วยอธิบายว่าทำไมหนี้ของประเทศกำลังพัฒนาจึงมีสเปรดที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับบริษัทในสหรัฐฯ ทั้งที่ความเสี่ยงด้านเครดิตพื้นฐานนั้นใกล้เคียงกัน ซึ่งอยู่ที่ประมาณ 70 จุดพื้นฐานโดยเฉลี่ยเมื่อพิจารณาจากความเสี่ยงเป็นกลางในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา สเปรดเพิ่มเติมนี้ไม่ได้เป็นสัญญาณของความไร้ประสิทธิภาพของตลาด แต่เป็นการชดเชยภาระอื่นๆ เช่น ความไม่คุ้นเคย (เช่น ความจำเป็นในการอธิบายพาดหัวข่าวในหนังสือพิมพ์ให้คณะกรรมการการลงทุนของตนทราบ) สเปรดราคาซื้อ-ขายที่กว้างขึ้นในตลาดรอง และความผันผวนของราคาตามราคาตลาดที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในพันธบัตรที่มีคุณภาพต่ำกว่า ในทางทฤษฎี ภาระเพิ่มเติมเหล่านี้ไม่ควรมีความสำคัญสำหรับนักลงทุนที่เน้นมูลค่าในระยะยาว แต่ในทางปฏิบัติแล้ว ภาระเพิ่มเติมเหล่านี้มีความสำคัญ
แนวทางการลงทุน
เพลงไซเรนนี้ยังอธิบายได้ว่าทำไมนักลงทุนบางคนถึงบอกว่าในอดีตพวกเขาเคยขึ้น ๆ ลง ๆ กับตลาดเกิดใหม่ นอกเหนือจากความผันผวนของประเภทสินทรัพย์โดยทั่วไปแล้ว นักลงทุนหลายคนยังต้องเผชิญกับการกำหนดขนาดสินทรัพย์ในพอร์ตโฟลิโอที่กว้างขึ้นอย่างไม่เหมาะสม และการปรับเพิ่มระดับความเสี่ยงที่ไม่รอบคอบภายในการจัดสรรหนี้ของตลาดเกิดใหม่ ลองพิจารณาทั้งสองอย่างให้ละเอียดยิ่งขึ้น
การจัดสรรสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ (การกำหนดขนาดเบต้า)
หากการกระจายความเสี่ยงเป็นเป้าหมายหลัก ความสัมพันธ์ระหว่างหนี้ของตลาดเกิดใหม่กับพอร์ตโฟลิโอที่กว้างขึ้นจะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุด สิ่งนี้ใช้ได้กับสินทรัพย์ทุกประเภท แต่มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับความเสี่ยงจากดาวเทียมที่มีบทบาทรอบข้างในการจัดพอร์ตโฟลิโอ
การทดสอบการรวมสินทรัพย์ให้กรอบการทำงานที่ชัดเจน ช่วยลดการตัดสินใจว่าจะรวมคลาสสินทรัพย์เข้ากับฟังก์ชันการเพิ่มประสิทธิภาพหรือไม่ โดยเพิ่มอัตราส่วน Sharpe ของพอร์ตโฟลิโอให้สูงสุดโดยขึ้นอยู่กับข้อจำกัดด้านความเสี่ยง ผลตอบแทน และความสัมพันธ์ของสินทรัพย์แต่ละรายการ
ผลลัพธ์คือการวัดผลกระทบส่วนเพิ่มของสินทรัพย์แต่ละชนิดต่ออัตราส่วน Sharpe โดยรวมของพอร์ตโฟลิโอ ซึ่งจะแตกต่างกันค่อนข้างมากสำหรับนักลงทุนแต่ละคน แต่โดยทั่วไปแล้ว หนี้ของตลาดเกิดใหม่จะมีคะแนนดีกว่าสินทรัพย์อื่นๆ ส่วนใหญ่ เนื่องมาจากลักษณะความสัมพันธ์ที่เอื้ออำนวย ไม่ใช่เพียงเพราะผลตอบแทนที่สูงกว่าเท่านั้น
ความสัมพันธ์ระหว่างหนี้ของตลาดเกิดใหม่และหนี้ของบริษัทในสหรัฐฯ อยู่ที่ประมาณ 0.63 ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา โดยใช้ข้อมูลของ JP Morgan ซึ่งถือว่าค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับสเปรดของตราสารหนี้ และนี่คือประเด็นสำคัญ: หนี้ของตลาดเกิดใหม่และต้องได้รับการประเมินร่วมกันตามความเสี่ยง ผลตอบแทน และคุณสมบัติการกระจายความเสี่ยงในระดับพอร์ตโฟลิโอที่กว้างขึ้น แทนที่จะประเมินอย่างแคบๆ บนตัวชี้วัดการประเมินมูลค่าที่ร่ำรวย/ราคาถูก และไม่ใช่ประเมินแยกจากพอร์ตโฟลิโอโดยรวม
การปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้ทำให้สามารถประเมินการจัดสรรสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ได้อย่างรอบคอบมากขึ้น ลูกค้าหลายรายตั้งแต่บริษัทประกันภัยไปจนถึงกองทุนบำเหน็จบำนาญ มักเลือกการจัดสรรที่ 2% ถึง 8%
การปรับขนาดความเสี่ยง (การแสวงหาอัลฟ่า)
นักลงทุนมักต้องพึ่งพิงสิ่งที่ตลาดเสนอให้ หากตลาดมีการพัฒนา กลยุทธ์การลงทุนก็ต้องมีการพัฒนาเช่นกัน
ลองพิจารณาดูว่าตลาดหนี้ของตลาดเกิดใหม่มีวิวัฒนาการอย่างไร ในช่วงปีแรกๆ (ปี 1990 และต้นปี 2000) มีเพียงไม่กี่ประเทศในตลาดเกิดใหม่ ผู้ออกตราสารหนี้ส่วนใหญ่ยินดีจ่ายเงินเกินจริงเพื่อเข้าถึงเงินทุนระหว่างประเทศ การเติบโตกำลังเฟื่องฟูแต่ถูกขัดจังหวะด้วยแรงสั่นสะเทือนภายในประเทศ (เช่น ปี 1994 ในเม็กซิโกและปี 1997 ในเอเชีย) ทักษะที่สำคัญคือการวิเคราะห์มหภาคจากบนลงล่าง นักลงทุนสามารถเอาชนะตลาดได้ด้วยการเสี่ยงและควบคุมผลตอบแทนส่วนเกิน ในขณะที่หวังว่าจะหลีกเลี่ยงการขายออกเฉพาะประเทศได้
ปัจจุบัน มีประเทศและเครื่องมือต่างๆ มากมายที่ต้องพิจารณา การเติบโตอยู่ในระดับปานกลาง และผลกระทบที่เกิดขึ้นล่าสุดส่วนใหญ่มักเกิดจากปัจจัยภายนอกและเป็นระบบ (เช่น วิกฤตการณ์ทางการเงินโลกในปี 2008 การลดการใช้เงินของกระทรวงการคลังในปี 2013 และการระบาดใหญ่ในปี 2020)
การจะได้เปรียบในการวิเคราะห์เชิงมหภาคนั้นเป็นเรื่องยาก ไม่เพียงแต่เป็นสาขาที่มีการแข่งขันมากขึ้นเท่านั้น แต่ธรรมชาติของความเสี่ยงยังเปลี่ยนไปด้วย จากความซับซ้อนทางเศรษฐกิจที่สามารถสร้างแบบจำลองได้ ไปสู่ความไม่แน่นอนทางการเมืองที่คาดเดาไม่ได้
ในความเห็นของเรา ทักษะสำคัญในการลงทุนในตราสารหนี้ของตลาดเกิดใหม่ในปัจจุบันคือการวิเคราะห์มูลค่าสัมพันธ์จากล่างขึ้นบนและการสร้างพอร์ตโฟลิโอ ทักษะดังกล่าวคือความสามารถในการระบุโอกาสในการเก็งกำไรเล็กน้อยจากตราสารแต่ละประเภท จากนั้นจึงรวมและปรับขนาดแต่ละประเภทในลักษณะที่การซื้อขายแบบกลุ่มมีประสิทธิภาพมากกว่าการซื้อขายแบบแยกกัน
ความนูนหรือความสัมพันธ์แบบไม่เป็นเชิงเส้นระหว่างราคาและผลตอบแทนนั้นถือเป็นปัจจัยสำคัญ โดยจะฝังเบาะรองรับขาลงระหว่างการเทขายในตลาด โดยราคาจะตกแต่จะค่อยๆ ลดลง ซึ่งถือเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากความผันผวนที่มากเกินไปและความไวต่อเบต้าที่ไม่สมมาตรตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนล่างสุดของสเปกตรัมคุณภาพ
แน่นอนว่าการวิเคราะห์มหภาคจากบนลงล่างยังคงมีความสำคัญ แต่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น การวิเคราะห์ดังกล่าวจะต้องทำแผนที่อย่างละเอียดถี่ถ้วนเพื่อสร้างพื้นที่ให้กระบวนการอัลฟ่าจากล่างขึ้นบนเติบโตได้ เราสร้างแบบจำลองและวัดประเภทการซื้อขายจากล่างขึ้นบนที่แตกต่างกัน 10–15 ประเภท และปรับขนาดในพอร์ตโฟลิโอโดยอิงตามอัตราส่วน Sharpe และความสัมพันธ์กับค่าเบต้า นี่คือความท้าทายทางวิศวกรรมซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีขอบเขตจำกัดมากกว่าการพยากรณ์
การเล่นเกมของผู้ชนะ
การเปรียบเทียบกับเทนนิสที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ – การชนะโดยจำกัดข้อผิดพลาด – ไม่ใช่แค่การเปรียบเทียบ แต่สามารถเห็นได้อย่างชัดเจนในข้อมูล ลองพิจารณาผู้ลงทุนตราสารหนี้ในตลาดเกิดใหม่ที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา (ดูรูปที่ 5) และเปรียบเทียบเส้นทางในแต่ละเดือนของแต่ละคน นักลงทุนที่ดีที่สุดประสบความสำเร็จในสถานะของตนโดยเพิ่มชัยชนะให้สูงสุดหรือลดความพ่ายแพ้ให้น้อยที่สุด คำตอบชัดเจน
นักลงทุนที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดมีอัตราผลตอบแทนรายเดือนในระดับควอไทล์ที่ 1 ใกล้เคียงกัน (23% เทียบกับ 21% ตามลำดับ) แต่นักลงทุนที่ดีที่สุดมีอัตราผลตอบแทนรายเดือนในระดับควอไทล์ที่ 4 ต่ำกว่าอย่างเห็นได้ชัด โดยนักลงทุนเหล่านี้ประสบกับอัตราผลตอบแทนรายเดือนในระดับควอไทล์ที่ 4 21% ของเวลา เมื่อเทียบกับ 38% ของผู้จัดการที่แย่ที่สุด
ซึ่งสอดคล้องกับโปรไฟล์ผลตอบแทนที่ไม่สมดุลของประเภทสินทรัพย์ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ประสิทธิภาพของผลตอบแทนจากประเทศที่มีคุณภาพสูงกว่าอาจถูกบดบังด้วยความไม่มีประสิทธิภาพของผลตอบแทนจากประเทศที่มีคุณภาพต่ำกว่า ในทำนองเดียวกัน อัลฟ่าเชิงบวกหรือผลงานที่เหนือกว่าตลาดในช่วงหลายปีที่ผ่านมาอาจหายไปได้ในตอนถอนตัวเพียงครั้งเดียว
กระบวนการของเราได้รับการออกแบบมาโดยคำนึงถึงความเป็นจริงเชิงประจักษ์สำหรับประเภทสินทรัพย์โดยเฉพาะ โดยออกแบบมาเพื่อลดการเกิดผลตอบแทนรายเดือนในระดับควอร์ไทล์ที่ 4 ให้เหลือน้อยที่สุด (โปรดติดต่อตัวแทน PIMCO ของคุณสำหรับสถิติเฉพาะของ PIMCO)
แล้วการลงทุนแบบ Passive ล่ะ? การลงทุนแบบนี้มีความสม่ำเสมออย่างน่าทึ่ง โดยอยู่ในอันดับล่างสุดของควอร์ไทล์ที่ 3 ปีแล้วปีเล่า (ดูรูปที่ 6)
ผู้จัดการส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพการทำงานที่ดีกว่ามาก นอกจากนี้ ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้นนี้ไม่จำเป็นต้องรู้สึกเหมือนนั่งรถไฟเหาะตีลังกา
นักลงทุนสามารถพิจารณาหนี้ของตลาดเกิดใหม่เป็นการจัดสรรโครงสร้าง ซึ่งใช้ในการแยกตัวจากแหล่งความเสี่ยงด้านสินเชื่อในประเทศ นักลงทุนสามารถกำหนดขนาดการจัดสรรตามผลกระทบต่ออัตราส่วน Sharpe ของพอร์ตโฟลิโอโดยรวม และที่สำคัญที่สุด นักลงทุนควรจัดการการจัดสรรหนี้ของตลาดเกิดใหม่ด้วยความระมัดระวัง ซึ่งอาจหมายถึงการหลีกเลี่ยงการโยกย้ายไปสู่ตำแหน่งที่มีความน่าเชื่อถือสูงและมีความเข้มข้นสูงในประเทศที่มีผลตอบแทนสูง ซึ่งอาจเพิ่มความผันผวนที่เกิดจากปัจจัยมหภาคได้ เกมดังกล่าวอาจได้ผลเมื่อสองทศวรรษก่อน แต่เป็นเกมที่ยากที่จะเอาชนะได้ในปัจจุบัน