多元化（金融）
在金融中，多元化是以减少任何一种特定资产或风险的方式分配资本的过程。多元化的常见途径是通过投资各种资产来降低风险或波动性。如果资产价格没有变化完美同步，那么多元化的投资组合的差异将比其组成资产的加权平均方差少，而波动性的差异通常低于其成分的最小波动性。
多元化是降低投资风险的两种通用技术之一。另一个正在对冲。
例子
谚语“不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里”提供了最简单的多元化例子。放篮子会打破所有鸡蛋。将每个鸡蛋放在不同的篮子里更加多样化。失去一个鸡蛋的风险更大，但失去所有鸡蛋的风险较小。另一方面，拥有很多篮子可能会增加成本。
在金融中，一个未相关投资组合的例子是仅持有一股股票。这是有风险的；单个股票在一年内下跌50％并不罕见。投资组合有20个股票的下降太多，尤其是在随机选择的情况下，这是不常见的。如果从各种行业，公司规模和资产类型中选择股票，那么跌幅的可能性甚至较小，因为它将减轻该行业，公司类别或资产类型的任何趋势。
自1970年代中期以来，也有人认为，地理多元化将通过降低总体投资组合风险，同时捕获亚洲和拉丁美洲新兴市场提供的一些较高回报率，从而为大型机构投资者带来卓越的风险调整回报。
多元化的回报期望
如果对投资组合中所有资产的回报的先前期望是相同的，那么多元化投资组合的预期收益将与未发售的投资组合相同。有些资产会比其他资产更好。但是，由于人们不知道哪些资产会表现更好，因此不能提前利用这一事实。多元化投资组合的回报永远不会超过表现最佳投资的收益，并且实际上将始终低于最高回报（除非所有回报都是相同的）。相反，多元化的投资组合的回报始终高于表现最差的投资。因此，通过多样化，人们失去了仅投资于最佳单一资产的机会，但人们还避免仅投资于最糟糕的资产。这就是多元化的作用：它缩小了可能的结果的范围。除非替代性非变化投资组合的预期收益较高，否则多元化不需要帮助或伤害预期的回报。
多样化的数量
没有多元化的股票数量与没有。有时引用的是30，尽管只要小心地选择了它们，但它可以低至10。这是基于约翰·埃文斯（John Evans）和斯蒂芬·阿切尔（Stephen Archer）的结果。同样，1985年的一本书报导说，多元化的大多数价值来自投资组合中的前15或20个不同的股票。更多的股票可以使价格波动较低。
鉴于多元化的优势，许多专家建议最大的多元化，也称为“购买市场组合”。识别该投资组合并不简单。最早的定义来自资本资产定价模型，该模型认为，最大多元化来自购买所有可用资产的份额。这是基础指数基金的想法。
只要有更多的资产，多元化就没有最大的时间。每个添加到投资组合中的同样加权，不相关的资产都可以增加该投资组合的测量多元化。当资产不统一不相关时，将资产与其相对相关性成比例的加权方法可以最大化可用的多元化。
“风险平价”是另一种想法。这将资产与风险相反，因此投资组合在所有资产类别中都具有相同的风险。这是从理论上讲是合理的，并且有一个务实的论点，即未来的市场价格或未来的经济占地面积要容易得多。 “相关奇偶校验”是风险奇偶校验的扩展，是投资组合中每个资产与投资组合都相同的解决方案，因此是“最多样化的投资组合”。当所有配对相关性相等时，风险均衡是相关奇偶校验的特殊情况。
多元化对方差的影响
一种简单的财务风险衡量标准是投资组合回报的差异。多元化可以将投资组合收益的差异降低到如果整个投资组合都投资于回报率最低的资产上，即使资产的回报率不相关，也会降低投资组合的差异。例如，让资产X具有随机返回
通常，投资组合中存在更多资产会带来更大的多元化益处，这可以通过考虑投资组合方差为
可以对后一种分析进行调整，以表明为什么在投资组合中添加不相关的挥发性资产，从而增加投资组合的规模，不是多元化，这涉及将投资组合细分为许多较小的投资。在增加投资的情况下，投资组合的回报是
投资组合的预期收益是每个资产的预期收益的加权平均值：
在哪里
投资组合退货的差异由以下方式给出：
在表达式中插入
重新安排：
在哪里
在同样加权的投资组合中
在哪里
随着资产数量的增加，我们获得了渐近公式：
因此，在同样加权的投资组合中，随着证券数量的任意数量，投资组合差异趋向于证券之间的协方差平均值。
多元化和不可多元的风险
资本资产定价模型介绍了多元化和不可多元风险的概念。多元化风险的同义词是特殊的风险，非系统性风险和特定于安全性的风险。非多元风险的同义词是系统的风险， β风险和市场风险。
如果人们在标准普尔500指数中购买的所有股票显然仅暴露于该指数中的动作。如果一个人在标准普尔500指数中购买单个股票，则可以根据其基础公司的索引移动和股票移动。第一个风险称为“不可多样化”，因为它存在，但是购买了许多标准普尔500股。第二种风险称为“多样化”，因为可以通过在股票之间多样化来减少它。
在每项资产投资费用的存在下，也有可能过度转向，以至于投资组合的绩效会受到影响，因为费用超过了从多元化的收益。
资本资产定价模型认为，投资者应仅应对不可多元的风险进行补偿。其他财务模型允许多种可多元化风险来源，但也坚持认为可多样化的风险不应带来任何预期的回报。还有其他模型不接受此论点。
将多元化与降低风险相关的经验例子
1977年，埃德温·埃尔顿（Edwin Elton）和马丁·格鲁伯（Martin Gruber）提出了一个从多元化中获得的经验例子。他们的方法是考虑可在投资组合中包含的3290个证券的人口，并考虑所有可能随机选择的n个和式投资组合中的平均风险，每种包括的资产中持有等量的n值， n navence n navction n navction n navister n navistion n值的各种价值。他们的结果总结在下表中。
n = 30的结果接近n = 1,000，即使有四个股票也提供了与一只股票相比的大部分风险。
| 投资组合中的股票数量 | 年度投资组合收益的平均标准偏差 | 投资组合标准偏差与单个股票的标准偏差之比 |
|---|---|---|
| 1 | 49.24% | 1.00 |
| 2 | 37.36 | 0.76 |
| 4 | 29.69 | 0.60 |
| 6 | 26.64 | 0.54 |
| 8 | 24.98 | 0.51 |
| 10 | 23.93 | 0.49 |
| 20 | 21.68 | 0.44 |
| 30 | 20.87 | 0.42 |
| 40 | 20.46 | 0.42 |
| 50 | 20.20 | 0.41 |
| 400 | 19.29 | 0.39 |
| 500 | 19.27 | 0.39 |
| 1,000 | 19.21 | 0.39 |
公司多元化策略
在公司投资组合模型中，多元化被认为是垂直或水平的。水平多元化被认为是扩大产品线或收购相关公司的扩展。垂直多样化是整合供应炼或合并分布渠道的代名词。
非核心多样化是一种策略，其次是企业集团的策略，在该策略中，个人业务线与彼此无关，但该公司正在从外来风险因素中获得多元化，以稳定并为积极管理各种资源的管理提供机会。
时间多样化的谬误
通常认为时间会减少投资组合中的差异：“时间多样化”。一个普遍的信念是，年轻的投资者应避免债券并强调股票，因为信念投资者将有时间从任何低迷中恢复过来。但是，正如约翰·诺斯塔德（John Norstad）所解释的那样，这种信念存在缺陷：
这种陈述表明，隐含的假设是，给定足够的时间良好的回报将取消任何可能的不良回报。尽管随着时间范围的增加而降低了年化收益的标准偏差的基本论点，但它也具有误导性，并且致命地错过了重点，因为对于关心其投资组合价值的投资者在一段时间结束时时间，重要的是总回报，而不是年化收益。由于复合的影响，总回报的标准偏差实际上随时间范围而增加。因此，如果我们将传统的不确定性度量用作所讨论的时间段中回报的标准偏差，则不确定性会随着时间而增加。
保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson ），兹维·博迪（Zvi Bodie ）和马克·克里兹曼（Mark Kritzman）对时间多样化的谬误的文献有三项值得注意的贡献。
历史
- 但是将您的投资分为许多地方，
- 因为您不知道可能面临哪些风险。
塔木德也提到了多元化。所在的公式将一个人的资产分为三分之二：三分之一的业务（买卖商品），三分之一保存的液体（例如金币）和三分之一的土地（房地产）。现在，这种平等在可用选择中分配财富的策略现在被称为“天真多样化”，“塔尔木德多元化”或“ 1/n多样化”，这一概念自2000年以来就引起了人们的重新关注，这是由于研究表明，它可能会提供优势。一些方案。
莎士比亚的威尼斯商人（1599年）中提到了多元化：
- 我的冒险不在一个底部的信任中，
- 也不到一个地方；我的整个财产也不是
- 今年的财富：
- 因此，我的商品让我并不难过。
对多元化的现代理解可以追溯到经济学家哈里·马科维茨（Harry Markowitz）在1950年代的有影响力的工作，他的作品开创了现代投资组合理论（请参阅Markowitz模型）。
早期多元化的先例是经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes） ，他从1920年代到1946年的剑桥国王学院（King's College），其股票选择策略与后来所谓的价值投资类似。尽管现代意义上的多元化“在凯恩斯时代不容易获得”，而凯恩斯通常与后来的投资理论相比，凯恩斯通常拥有少量资产，但他仍然被认为是金融多元化的先驱。凯恩斯（Keynes）写道，凯恩斯（Keynes）认识到“如果可能的话”的重要性，那就是持有具有“反对风险的资产”的重要性[...]，因为当他们有一般波动时，它们很可能会朝相反的方向移动。凯恩斯是“国际多元化的先驱” “由于非股票股票的大量股份，高达75％，并且在美国和英国的大学捐赠几乎全部投资国内资产的时候避免了家庭偏见。
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