Goal-Based Portfolio Theory

การเงินไม่ใช่แค่การสร้างรายได้เท่านั้น มันเกี่ยวกับการบรรลุเป้าหมายอันล้ำค่าของเราและการปกป้องผลงานจากแรงงานของเรา” — Robert Shiller, winner of the 2013 Nobel prize in economics

การลงทุนไม่เพียงแต่เกี่ยวกับการเพิ่มผลตอบแทนสูงสุดเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการบรรลุความฝันและแรงบันดาลใจในชีวิตอีกด้วย หลายทศวรรษที่เหล่านักการเงินแยกทฤษฏีการลงทุนออกจากชีวิตจนดูเหมือนเครื่องจักรอะไรสักอย่าง ที่ซับซ้อนยุ่งยากจนมีแต่นักการเงินมืออาชีพที่จะเข้าใจ และแยกออกจากมนุษย์สามัญอย่างชัดเจน

แต่เราลงทุนแบบนั้นจริงๆหรือ เราต้องการพอร์ตการลงทุนที่ซับซ้อนยุ่งยากจนแทบทำไม่ได้จริงในโลกแห่งความเป็นจริงๆหรือ? มนุษย์เราต้องการผลตอบแทนสูงที่สุดภายใต้ความเสี่ยงหนึ่งจริงๆหรือ ถ้ามนุษย์ต้องการผลตอบแทนสูงสุดภายใต้ความเสี่ยงหนึ่งจริงๆ “ทำไมคนถึงซื้อลอตเตอรี่”

ทำไมเราไม่มองนักลงทุนเป็นแค่คนธรรมดา สำหรับคนธรรมดาเราไม่ได้แคร์ตัวอักษรกรีสอะไรยากๆ เราแค่อยากไปถึงความฝันของเราซึ่งส่วนใหญ่ต้องใช้เงิน

“เราทุกคนต่างมีเป้าหมายในชีวิต และเป้าหมายส่วนใหญ่ต้องใช้เงิน

และนี้คือที่มาของ Goal-based portfolio พอร์ตการลงทุนที่ไม่จำเป็นต้องสนอะไรเลยนอกจากเป้าหมายการเงินของคุณ

The Birth of a Theory

วิวัฒนาการของทฤษฎีทางการเงินมักสะท้อนการแสวงหาของมนุษยชาติเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น และการจัดการความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างความเสี่ยงและผลตอบแทน การกำเนิดของ Goal-Based Portfolio Theory(GBPT) แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจากกระบวนทัศน์แบบดั้งเดิม เราหลุดออกจากกรอบการเงินเชิงนามธรรม ไปสู่ความต้องการส่วนตัวที่จับต้องได้ของนักลงทุน เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้เราจะเริ่มด้วยที่มาที่ไปพัฒนาการบุคคลสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการเกิดขึ้นของ GBPT

Modern Portfolio Theory (MPT) ของ Harry Markowitz เปลี่ยนกรอบการทำงานจากการพยายามค้นหาหลักทรัพย์ที่ดีเป็นการบริหารพอร์ตการลงทุน แต่แนวคิดของ Markowitz มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นหลักผ่านเลนส์ที่มองว่านักลงทุนทุกคนในตลาดเป็นคนที่มีเหตุมีผลซึ่งเราทุกคนต่างรู้ว่ามันไม่จริงในบางครั้งเรามีเหตุผล บางครั้งเราก็ไม่

ช่วงปลายศตวรรษที่ 20 มีการศึกษาการเงินเชิงพฤติกรรมเพิ่มขึ้น โดยผู้บุกเบิกอย่าง Daniel Kahneman และ Amos Tversky ท้าทายสมมติฐานของนักลงทุนที่มีเหตุผล โดยเน้นย้ำถึงอคติทางความรู้ความเข้าใจและปัจจัยทางอารมณ์ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจลงทุน ซึ่งตอกย้ำถึงความจำเป็นในการวางแผนทางการเงินที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น ในขณะเดียวกัน สมมติฐานเกี่ยวกับวงจรชีวิตโดย Franco Modigliani และ Richard Brumberg เน้นย้ำว่าบุคคลต่างๆ วางแผนการบริโภคและพฤติกรรมการออมตลอดชีวิต โดยแนะนำว่ากลยุทธ์ทางการเงินควรปรับให้เข้ากับช่วงชีวิตต่างๆ และเป้าหมายที่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ แนวคิดของ Liability-Driven Investment (LDI) ในด้านการเงินสถาบัน โดยเฉพาะสำหรับกองทุนบำเหน็จบำนาญ ได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการปรับกลยุทธ์การลงทุนให้สอดคล้องกับหนี้สินในอนาคตที่เฉพาะเจาะจง การสร้างแรงบันดาลใจให้มีความคล้ายคลึงกันในด้านการเงินส่วนบุคคล และการสนับสนุนพอร์ตการลงทุนที่เจาะจงเป้าหมาย

Principles of Goal-based portfolio

การนำ GBPT มาใช้นั้นเพิ่มขึ้นอย่างมากในหมู่ที่ปรึกษาทางการเงินและบริษัทบริหารความมั่งคั่ง โดยได้รับแรงหนุนจากแนวทางที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง เครื่องมือและเทคโนโลยีได้รับการพัฒนาเพื่ออำนวยความสะดวกในการวางแผนทางการเงินตามเป้าหมาย ช่วยให้ติดตามและจัดการเป้าหมายแต่ละอย่างได้แม่นยำยิ่งขึ้น

หน้าทีของนักวางแผนการเงินคือทำให้ลูกค้าบรรลุเป้าหมายทางการเงิน

ทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอตามเป้าหมาย (GBPT) เริ่มต้นด้วยการระบุและจัดลำดับความสำคัญของเป้าหมายทางการเงินแต่ละรายการ นักลงทุนระบุวัตถุประสงค์เฉพาะที่สามารถวัดผลได้ เช่น การซื้อบ้าน การให้ทุนเพื่อการศึกษาของบุตรหลาน หรือประกันการเกษียณอายุที่สะดวกสบาย แต่ละเป้าหมายได้รับการกำหนดลำดับความสำคัญและระยะเวลา ซึ่งมีอิทธิพลต่อการจัดสรรสินทรัพย์ของพอร์ตโฟลิโอ การตั้งเป้าหมายส่วนบุคคลนี้ช่วยให้แน่ใจว่ากลยุทธ์การลงทุนได้รับการปรับให้เหมาะกับความต้องการและแรงบันดาลใจเฉพาะตัวของนักลงทุนแต่ละราย

นักลงทุนควรจัดการลงทุนในลักษณะที่จะลดโอกาสที่จะตกลงไปต่ำกว่าผลตอบแทนที่เลวร้ายนั้น” Goals based portfolio theory เราไม่แคร์ SD variance สำหรับความเสี่ยง ความเสี่ยงเดียวที่เราต้องมีคือโอกาศที่เราจะไปไม่ถึงเป้าหมาย

Goals based portfolio จะเป็นพอร์ตการลงทุนที่ออกแบบโดยเฉพาะสำหรับนักลงทุนและเป้าหมายโดยพิจารณาจาก:

• ข้อกำหนดด้านเงินทุนในอนาคต
• ไทม์ฮอไรซอน
• Beget สำหรับเป้าหมายของพวกเขา

Goal-Based Portfolio Theory นำเสนอแนวทางการลงทุนที่สอดคล้องกับเป้าหมายในชีวิตส่วนตัว ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การตั้งเป้าหมายส่วนบุคคล การจัดสรรสินทรัพย์ที่ปรับแต่งได้ การปรับสมดุลแบบไดนามิก และพฤติกรรมและสมมติฐานวงจรชีวิต GBPT มอบกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับการบรรลุเป้าหมายทางการเงินส่วนบุคคล

Math Behind

เราต้องเริ่มต้นโดนการการกำหนดเป้าหมายทางการเงิน

• กำหนดเป้าหมายทางการเงินในแง่ของความมั่งคั่งที่ต้องการในอนาคต (WG​) และช่วงเวลาการลงทุน (T)
• ความมั่งคั่งเริ่มต้น (W0​) คือจำนวนเงินปัจจุบันที่มีอยู่สำหรับการลงทุนสำหรับเป้าหมายนี้

การนิยามความเสี่ยงและผลตอบแทนใหม่:

ความเสี่ยง: ความน่าจะเป็น (PF​) ที่จะไม่บรรลุเป้าหมาย (WT<WG)

ผลตอบแทน: ความมั่งคั่งที่เกินกว่าจำนวนที่ต้องการหากบรรลุเป้าหมาย

ฟังก์ชันอรรถประโยชน์: นิยามฟังก์ชันอรรถประโยชน์ที่สะท้อนถึงความพึงพอใจของนักลงทุนต่อความเสี่ยงและการบรรลุเป้าหมาย

Optimization Problem:

ตัวอย่าง Code Python

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from scipy.stats import norm# ความมั่งคั่งเริ่มต้นและเป้าหมาย
W0 = 750
WG = 1000
T = 10
# การคาดการณ์ตลาดทุน
assets = ['Stocks', 'Bonds', 'Gamble', 'Cash']
returns = np.array([0.09, 0.045, -0.01, 0.005])
volatilities = np.array([0.15, 0.05, 0.80, 0.001])
correlations = np.array([[1.00, 0.10, 0.00, 0.00],
                         [0.10, 1.00, 0.00, 0.00],
                         [0.00, 0.00, 1.00, 0.00],
                         [0.00, 0.00, 0.00, 1.00]])

# เมทริกซ์โควาเรียนซ์
cov_matrix = np.outer(volatilities, volatilities) * correlations
# ฟังก์ชันอรรถประโยชน์และการปรับแต่ง
def optim_function(weights):
    mu_p = np.dot(weights, returns)
    sigma_p = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights)))
    prob_goal_achieved = 1 - norm.cdf((np.log(WG / W0) - T * mu_p + 0.5 * T * sigma_p**2) / (sigma_p * np.sqrt(T)))
    return 1 - prob_goal_achieved
def constraint_function(weights):
    return np.sum(weights) - 1
# ข้อกำหนดของข้อจำกัด
constraints = ({'type': 'eq', 'fun': constraint_function})
bounds = [(0, 1) for _ in assets]
# การปรับแต่ง
initial_weights = np.array([0.25] * len(assets))
result = minimize(optim_function, initial_weights, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
# น้ำหนักที่เหมาะสมที่สุด
optimal_weights = result.x
optimal_weights_named = dict(zip(assets, optimal_weights))
print(optimal_weights_named)

Finale Thought

ทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอตามเป้าหมาย (Goal-Based Portfolio Theory: GBPT) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีการจัดการการลงทุน โดยเน้นการปรับกลยุทธ์ทางการเงินให้สอดคล้องกับเป้าหมายชีวิตส่วนบุคคล ด้วยการผสมผสานข้อมูลเชิงลึกจากการเงินเชิงพฤติกรรม การลงทุนตามวงจรชีวิต และกรอบการจัดสรรความมั่งคั่ง GBPT มอบวิธีการบริหารความมั่งคั่งที่เป็นส่วนตัวและปรับตัวได้ ทฤษฎีนี้ก้าวข้ามเมตริกแบบดั้งเดิมของความเสี่ยงและผลตอบแทน โดยมุ่งเน้นไปที่การช่วยให้นักลงทุนบรรลุเป้าหมายทางการเงินที่เฉพาะเจาะจง เช่น การซื้อบ้าน การสนับสนุนการศึกษา หรือการรักษาความมั่นคงหลังเกษียณ

ผ่านการจัดสรรสินทรัพย์ที่ปรับแต่งตามความต้องการ การปรับสมดุลแบบไดนามิก และการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ GBPT ทำให้มั่นใจได้ว่าการตัดสินใจลงทุนจะสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ส่วนบุคคลและสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ท้ายที่สุดแล้ว GBPT ส่งเสริมการเชื่อมต่อที่ลึกซึ้งและมีความหมายมากขึ้นระหว่างบุคคลกับการเดินทางทางการเงินของพวกเขา ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มผลลัพธ์การลงทุนแต่ยังช่วยเสริมสร้างความเป็นอยู่ทางการเงินโดยรวมอีกด้วย