哪些风险无法避免?
看来投资上的倒霉事，根本不能给投资者带来好处。不过还记得我们以前所说的，这次金融危机给我们投资留下的教训么？其中有一条很重要，那就是“有效的分散投资”，这样可以分散投资者的风险，比如我们开始说的，由于地震造成水利设备损坏和旅游无法开展，买了雷曼债券，还有公司股票一直不能流通，这些可以用分散投资来把风险消除，可还有一部分风险是通过分散投资也无法消除的，比如一个市场范围所经历的经济周期，像我们现在所经历的世界范围的金融危机一样，就算你把所有的股票都收到你的投资组合里了，还是不能避免这种意外的投资指数大幅度下跌。
斯坦福大学的威廉?夏普教授曾经对这两种风险做了分析。根据夏普教授对风险的解释，把能通过分散投资就排除掉的风险叫做非系统风险，而不能通过分散投资解除掉的风险叫做系统风险。能通过分散投资解除掉的风险不能为投资者带来任何风险溢价收益，为了取得长期的平均投资收益，投资者应该主动增加投资组合的系统风险水平。并且夏普教授对这个理论提出了一个一度很受聪明投资者喜欢的工具“β”—一个投资品种或者一个投资组合的“β”值代表着它们和它们所在的整个市场的贴合程度，它基本体现风险系数。如果一个投资组合的β值为1，那么它和整个市场指数的涨跌应该是一样的；如果β值为0.5的投资在组合，那么它的涨跌幅度就是整个市场涨跌幅度的一半。
夏普教授的理论曾经让投资者特别是很有计算能力的投资机构欣喜若狂过一段时间，因为根据这种理论，投资者很容易就找到了长期获得超过市场平均收益的方法，比如，把投资组合的β值弄得比较高，从而在长期投资中获得超过市场平均收益的成果。1990年威廉?夏普教授也因为他的资产定价模型获得了诺贝尔经济学奖。
但是在夏普教授拿走了奖给他的1000万瑞典克朗后的两年，不幸的事件出来了。有两个分别叫尤金?法马和肯尼斯?弗伦奇的家伙把纽交所、纳斯达克交易所和美交所的所有股票1963年到1990年的β作了一次计算，发现股票的β值和股票的收益之间不存在关系，而在投资组合的β值和其获得收益上也不存在关系。这个统计给了那些把β奉若神明的投资家们当头一棒，很多金融分析师立刻就把β扔到了废纸篓里。
其实β也没完全错，只不过人类的财富问题不会凭借一个符号就完全解决。也许如果把更多的宏观经济变量引入到β的计算中，它会对投资更有前瞻意义。
当然也有人认为，法马和弗伦奇他们的测量结果还不够长，如果看一看1926年到2005年美国资产收益情况，把他们的β值计算出来作个比较，结果就和上边所说的预测贴合得多：
很多专业基金经理对投资的看法和β的推论很有相似之处。麦哲伦基金的彼得?林奇在他的投资经里也说过，公司越大涨幅越小。他举例说宝洁、可口可乐这样的公司本身是好公司，但是如果投资者幻想它们再成为高速上涨的股票肯定是不可能的了，除非那家大公司也像林奇购买的克莱斯勒或者伯利恒钢铁那样，从一个财务绝境里恢复过来，才有可能出现大幅度的上涨。而且彼得?林奇也注意到他所购买的股票的特点，下跌比市场速度快，但是上涨比市场上涨速度更快，也就是说林奇也比较青睐β比较高的股票。
也许对于风险承受能力强的投资者来说，如果想获得不错的整体投资者收益，还得给自己的投资找点别扭才好，比如投资低风险的投资产品提高自己的投资杠杆，或者把投资组合的系统风险提高，又或者把资产更多地配置到新兴资本市场上去。当然这要在“β理论”不存在方向性问题的前提下。
不过话又说回来，幸亏没有哪个小字母能让投资者通过计算就能解决风险的测量问题，要不那些投资家和投资银行还有什么存在的价值呢？
