Apa itu Distribusi Asimetris
Distribusi asimetris adalah situasi di mana nilai-nilai variabel terjadi pada frekuensi tidak teratur dan rata-rata, median dan mode terjadi pada titik yang berbeda. Distribusi asimetris menunjukkan kemiringan. Sebaliknya, distribusi Gaussian atau normal, ketika digambarkan pada grafik, berbentuk seperti kurva lonceng dan kedua sisi grafik simetris.
BREAKING DOWN Distribusi Asimetris
Investor harus peduli tentang bagaimana data pengembalian investasi didistribusikan. Kelas aset (saham, obligasi, komoditas, mata uang, real estat, dll.), Sektor-sektor dalam kelas aset tersebut (misalnya, teknologi, perawatan kesehatan, staples, dll.), Serta portofolio yang terdiri dari kombinasi kelas-kelas aset ini semuanya tunduk pada berbagai distribusi pengembalian. Secara empiris, mereka mengikuti pola distribusi asimetris. Ini karena kinerja investasi sering condong oleh periode volatilitas pasar yang tinggi atau kebijakan fiskal dan moneter yang tidak lazim di mana pengembalian bisa sangat tinggi atau rendah secara tidak normal.
Penyimpangan dari pengembalian "normal" telah disebabkan oleh frekuensi yang lebih banyak dalam dua dekade terakhir, dimulai dengan gelembung internet pada akhir 1990-an, serangan teroris 11 September, gelembung perumahan dan krisis keuangan berikutnya, dan bertahun-tahun pelonggaran kuantitatif, yang datang akan berakhir pada tahun 2017. Pembongkaran kebijakan moneter mudah Federal Reserve Board yang belum pernah terjadi sebelumnya mungkin merupakan babak selanjutnya dari aksi pasar yang fluktuatif dan distribusi hasil investasi yang lebih asimetris.
Model Alokasi Aset yang Lebih Baik
Mengingat bahwa peristiwa yang mengganggu dan fenomena luar biasa terjadi lebih sering dari yang diharapkan, model alokasi aset dapat ditingkatkan dengan memasukkan asumsi distribusi asimetris. Kerangka kerja mean-variance tradisional yang dikembangkan oleh Harry Markowitz didasarkan pada asumsi bahwa pengembalian kelas aset didistribusikan secara normal. Model alokasi aset tradisional bekerja dengan baik di lingkungan pasar "normal" yang persisten. Namun, mereka mungkin tidak melindungi portofolio dari risiko penurunan yang parah ketika pasar menjadi tidak normal. Pemodelan dengan asumsi distribusi asimetris dapat membantu mengurangi volatilitas dalam portofolio dan mengurangi risiko kerugian modal.
