En nøkkel til å oppnå gode langsiktige forvaltningsresultater ligger i å håndtere risiko. Matematikken er enkel, en aksje som faller 70% må mer en tredoble seg bare for å komme tilbake til start. Det er taperne som ødelegger avkastningen og viktigheten av å unngå slike investeringer er åpenbar.

Investeringsfilosofien til FIRST Veritas er å eie de 12-18 selskapene i Norden som til enhver tid har den mest optimale kombinasjonen av høy kvalitet og lav risiko.

Risiko er altså en helt sentral del av investeringsfilosofien og i denne artikkelen vil jeg sette dette i sammenheng med hva som kan være årsak til investeringer med dårlig avkastning.

Mye av utfordringen ligger i å måle risikoen. De fleste børslister kan du bare lese hva avkastningen på fond/aksjer er. Fond blir ofte klassifisert men en risikoklasse fra 1-7 som er veldig generell og gir egentlig ikke noe god informasjon.

Ved siden av denne klassifiseringen og liker å måle risiko gjennom parametere som for eksempel β, Sharpe ratio (alternativt Sortino ratio), Information -ratio eller tracking error. Disse baserer seg i ulik grad på standardavviket i porteføljens og markedets avkastning samt kovariansenen mellom disse. Formelen for en portefølje’s β er:

Jeg synes det er flere svakheter med å måle risiko på denne måten. Seth Klarman (forfatter av boka Margin of Safety og hedgefondforvalter i Baupost) forklarer dette godt gjennom denne videoen:

Noen ganger hører jeg folk skryter av at de har lav beta i porteføljen, og en del faktorfond (smart-beta) har low-vol blant sine faktorer. Å definere risikoen i en investering ut i fra historisk volatilitet ha altså klare svakheter:

• Volatilitet (β) er ikke statisk, men endrer seg over tid og vil bli ulik basert på måleperiode og frekvens
• Den er bakoverskuende, risiko nå og fremover kan være annerledes (tenk et biotech-selskap som venter svar fra en studie neste uke)
• Hvilken EK-andel er i selskapene?
• Store selskaper påvirker indeks, og hvilken indeks måles det mot?
• β vil bli ulikt basert på måleperiode og frekvens
• Flyselskapet Norwegian har hatt negativ β fordi aksjen har falt i et stigende marked, men å si at det er selskap med lav risiko er nok de fleste uenige i

Nassim Taleb, en av mine absolutte favorittforfattere skriver i boka Fooled by Randomness om såkalte alternative stories, det samme som Howard Marks viser til som thing that could have happened. Risiko må altså sees ut i fra alt som kunne ha skjedd, ikke bare akkurat det som skjedde. Dette henger sammen med Outcome bias. Det blir feil å bedømme kvaliteten på en beslutning kun basert på resultatet. Eksempelet Taleb bruker er russisk rulett, der det er seks ulike utfall (stories), hvor et er fatalt.

Men hvordan skal da risiko måles? I FIRST Veritas måler jeg risiko på ut ifra disse faktorene og betraktningene:

1. Belåning – Sier seg vel selv at et selskap med mye belåning har høyere risiko enn et med lav pga. usikkerhet ved refinansiering (potesiell stor utvanning, i verste fall konkurs) og en «giret» effekt på resultater
2. Verdsettelse – Et selskap med høy verdsettelse kan bli billigere. Selv om et selskap leverer gode tall kan markedet prise det lavere, og dermed kan aksjekursen likevel falle. Selv verdens beste selskap kan bli en dårlig investering om det er kjøpt for dyrt
3. Syklisk fase – Et selskap i en fase med såkalt superprofitt, vil tiltrekke seg konkurranse som igjen vil drive lønnsomheten ned mot en form for likevekt
4. Marginstabilitet – Selskaper med stabile marginer er mer robuste og dermed mindre sårbare ved usikkerhet, uforutsigbarhet og nedgangskonjunkturer (i FIRST Veritas ligger dette parameteret under kvalitet, men det henger litt sammen)
5. Diversifisering – Porteføljen bør være fornuftig diversifisert – har skrevet mer om dette her: https://bit.ly/2Gmj76A

Hør mer om FIRST Veritas her: