Finansiell styring

Forelesning 2 — Relevant risiko

Christian Heyerdahl-Larsen

2026-08-05

Avkastning og risiko for enkeltaktiva

Hva mener vi med risiko?

  • En investors avkastning er usikker — vi kjenner den ikke før etterpå

  • Vi modellerer fremtidig avkastning som en stokastisk variabel \(r\) med en sannsynlighetsfordeling

  • Avkastning måler hvor mye vi forventer å tjene; risiko måler hvor mye utfallet kan svinge rundt forventningen

Note

Mer forventet avkastning er bra, mer risiko er dårlig. Hele kurset handler om hvordan markedet bytter det ene mot det andre.

Sannsynlighetsfordelingen

Vi beskriver fremtiden med mulige tilstander \(s\), hver med sannsynlighet \(p_s\) og avkastning \(r_s\).

Tilstand Sannsynlighet \(p_s\) Avkastning \(r_s\)
Oppgang 0,30 25 %
Normal 0,50 10 %
Nedgang 0,20 \(-15\) %

Sannsynlighetene må summere til 1. Ut fra denne fordelingen kan vi regne ut forventet avkastning og risiko.

Forventning, varians og standardavvik

Forventet avkastning er det sannsynlighetsvektede gjennomsnittet:

\[E(r) = \sum_s p_s\, r_s\]

Varians måler kvadrert avvik fra forventningen; standardavviket er roten av variansen:

\[Var(r) = \sum_s p_s\big(r_s - E(r)\big)^2, \qquad \sigma = \sqrt{Var(r)}\]

Tips

Standardavviket \(\sigma\) er i samme enhet som avkastningen (prosent) og er derfor det vanligste risikomålet for et enkeltaktivum.

Regneeksempel: ett aktivum

Med tallene fra tabellen:

\[E(r) = 0{,}30(25) + 0{,}50(10) + 0{,}20(-15) = 9{,}5\,\%\]

  • Avvikene er \(25-9{,}5=15{,}5\), \(10-9{,}5=0{,}5\) og \(-15-9{,}5=-24{,}5\)

  • \(Var(r) = 0{,}30(15{,}5)^2 + 0{,}50(0{,}5)^2 + 0{,}20(-24{,}5)^2 = 192{,}25\)

  • \(\sigma = \sqrt{192{,}25} \approx 13{,}9\,\%\)

  • Aksjen har altså forventet avkastning på 9,5 % og en risiko (standardavvik) på om lag 13,9 %

Samvariasjon mellom aktiva

Kovarians og korrelasjon

Når vi har flere aktiva er det avgjørende hvordan de beveger seg sammen.

\[Kov(r_1, r_2) = E\big((r_1 - E(r_1))(r_2 - E(r_2))\big)\]

Korrelasjonen standardiserer kovariansen til intervallet \([-1, 1]\):

\[\rho_{12} = \frac{Kov(r_1, r_2)}{\sigma_1\,\sigma_2}\]

  • \(\rho_{12} = 1\): beveger seg perfekt i takt
  • \(\rho_{12} = 0\): ingen samvariasjon
  • \(\rho_{12} = -1\): perfekt motsatt
  • \(Kov(r_1, r_2) = \rho_{12}\,\sigma_1\,\sigma_2\)

Hvorfor samvariasjon er nøkkelen

  • Det er ikke aktivumets egen risiko alene som betyr noe i en portefølje

  • Det som teller er hvordan aktivumet samvarierer med resten av porteføljen

  • Et aktivum som faller når alt annet stiger er verdifullt — det demper svingningene

Advarsel

Et høyrisikoaktivum kan redusere porteføljerisikoen hvis korrelasjonen med de øvrige aktiva er lav eller negativ. Risiko vurderes alltid i sammenheng.

Porteføljeavkastning og -risiko

Forventet avkastning på en portefølje

Med vekter \(w_1\) og \(w_2\) (der \(w_1 + w_2 = 1\)) er forventet porteføljeavkastning et vektet gjennomsnitt:

\[E(r_p) = w_1 E(r_1) + w_2 E(r_2)\]

Variansen er derimot ikke et enkelt vektet gjennomsnitt — kovariansleddet kommer inn:

\[Var(r_p) = w_1^2\sigma_1^2 + w_2^2\sigma_2^2 + 2 w_1 w_2\,Kov(r_1, r_2)\]

Regneeksempel: to aktiva

La aktivum 1 ha \(E(r_1)=8\,\%\), \(\sigma_1=12\,\%\) og aktivum 2 ha \(E(r_2)=14\,\%\), \(\sigma_2=20\,\%\), med \(\rho_{12}=0{,}3\). Vi vekter 60/40.

\[E(r_p) = 0{,}6(8) + 0{,}4(14) = 10{,}4\,\%\]

  • Kovarians: \(Kov(r_1, r_2) = 0{,}3 \times 12 \times 20 = 72\)

  • \(Var(r_p) = 0{,}6^2(12^2) + 0{,}4^2(20^2) + 2(0{,}6)(0{,}4)(72)\)

  • \(Var(r_p) = 51{,}84 + 64 + 34{,}56 = 150{,}4 \Rightarrow \sigma_p \approx 12{,}3\,\%\)

  • Vektet gjennomsnitt av \(\sigma\) er \(0{,}6(12)+0{,}4(20)=15{,}2\,\%\) — porteføljen er altså mindre risikabel enn snittet

Diversifisering

Gevinsten over kommer av at \(\rho_{12} < 1\). Dette er diversifisering.

Note

Så lenge korrelasjonen er mindre enn 1, er porteføljens standardavvik lavere enn det vektede gjennomsnittet av enkeltaktivaenes standardavvik.

  • Lavere korrelasjon gir sterkere diversifiseringseffekt

  • Med mange aktiva domineres porteføljevariansen av kovariansene, ikke av de enkelte variansene

  • “Ikke legg alle eggene i én kurv” — men hvor mye det hjelper avhenger av samvariasjonen

Effisient front og minimumvariansporteføljen

Mulighetsområdet

  • Varierer vi vektene \(w_1, w_2\) tegner kombinasjonene av forventet avkastning og risiko ut en kurve i \((\sigma, E(r))\)-rommet

  • Med flere aktiva fyller kombinasjonene ut et helt mulighetsområde

  • Investorer ønsker seg nordvest: høyest mulig forventet avkastning for gitt risiko, lavest mulig risiko for gitt forventet avkastning

Effisient front og MVP

Minimumvariansporteføljen (MVP)

  • Porteføljen med lavest mulig standardavvik

  • Bunnpunktet på kurven

Effisient front

  • Den øvre delen av kurven, fra MVP og oppover

  • Ingen annen portefølje gir mer avkastning til samme risiko

Tips

En rasjonell, risikoavers investor velger alltid en portefølje den effisiente fronten — alt under er dominert.

Systematisk vs. usystematisk risiko

To typer risiko

Når vi legger til stadig flere aktiva, faller porteføljerisikoen — men bare til et visst punkt.

Usystematisk risiko

  • Bedriftsspesifikk (streik, produktfeil)

  • Kan diversifiseres bort

  • Forsvinner i en stor portefølje

Systematisk risiko

  • Markedsbred (rente, konjunktur)

  • Rammer alle aktiva samtidig

  • Kan ikke diversifiseres bort

Hvorfor bare systematisk risiko prises

  • Usystematisk risiko kan investoren fjerne gratis ved å diversifisere

  • Markedet betaler ingen risikopremie for risiko man enkelt kan kvitte seg med

  • Derfor prises kun den systematiske (ikke-diversifiserbare) risikoen

  • Et aktivums relevante risiko er dets bidrag til en veldiversifisert porteføljes risiko — målt ved beta \(\beta\)

  • Dette er kjernen i kapitalverdimodellen (KVM), som vi tar i neste forelesning

Advarsel

Et aktivums totale standardavvik er ikke den relevante risikoen for prising. Bare den delen som samvarierer med markedet blir belønnet.

Til neste gang

  • Vi har sett at kun systematisk risiko er relevant og prises i markedet

  • Neste forelesning kobler dette til kapitalkostnaden: hvordan kapitalverdimodellen (KVM) oversetter beta til et avkastningskrav

\[E(r_j) = r_f + \beta_j\big[E(r_m) - r_f\big]\]

  • Les BMN kapittel 1–2, og forsøk oppgavene om porteføljevarians og diversifisering