利用变异系数的投资组合理论与证券投资风险分析：均值-方差分析的替代方法

我们在此利用首次推导出的一个方程，提供了变异系数（CV）是风险直接度量的证明。我们还提出了一种基于收益生成股票CV的方法，该CV与股票价格表现强相关。结果我们发现，具有低但正CV的股票价格增长近似呈指数型，这解释了我们的发现：在2008年12月至2018年12月期间，$0 \le CV \le 1$范围内的美国国内股票总回报平均约为475%，分别比$CV > 1$和$CV > 4$范围内的股票平均总回报高出144%和2000%。基于这些观察，我们假定最小化投资组合CV不仅最小化风险，也最大化回报。现代投资组合理论所倡导的通过最小化收益标准差（波动率）来最小化风险，仅产生了15%的微薄平均总回报，且低风险（低波动率）投资组合仅比高风险投资组合高出25%。这些观察表明，CV是比波动率更可靠的风险度量。