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產業
存金融股的人常有一種說法，說雖然金融股報酬不見得比大盤 ETF（如 0050 ）高，但因為投資者屬性比較保守，不能承受太大風險，所以存風險比較小的金融股，比較能安心。但這種金融股風險低的說法是經得起實證考驗？還是只是「感覺比較安心」而已？以下我們就簡單以一些數據來觀察。
常見衡量指標
常見衡量風險的兩個指標，是 β 值（貝塔值）和標準差，其中 β 值主要代表的是個股或基金與大盤漲跌的連動性，反映的是「系統性風險」的大小，而標準差則反映的是該標的整體波動大小。另外還有一個夏普（ Sharp, 3545-JP ）值則同時考量報酬，計算特定期間承擔同樣風險能獲得的報酬。
這裡我們先用追蹤台灣大型股 0050 指數的元大台灣 50（ 0050 ）作為比較的基準，與代表台灣整體金融股的元大 MSCI 金融 ETF （ 0055 ）作比較，來看整體大型股和整體金融股的風險差異。在 yahoo 上可獲得兩者近 10 年的幾個相關數據如下：
上表中 0050 的 β 值接近 1 ，和大盤非常接近， 0055 的 β 值是較低的 0.66 ，代表跟大盤連動性較低，系統風險小於 0050 。但反映整體波動大小的年化標準差則 0055 則明顯高過 0050 ，可見因為集中在單一產業， 0055 承受較大的非系統性風險，整體風險還大過 0050 。在標準差較大的情況下，金融股的 sharpe 值更是大輸給這 10 年績效表現很好的 0050 。
不過，講到這裡，一定會有支持存金融股的人說，我又沒有要存 0055 ，可以在金融股裡面挑選好股來存啊，或是存最穩的官股銀行，那風險當然就會比 0050 還低了。
最大下跌幅度
正常來說，單一股票的非系統風險，會更高於整體產業，但實際上的例子，也許還需要數據來說明，因此以下我們就不只用整體的金融股 ETF ，而是使用目前應該是最多人存的玉山金（ 2884-TW ），和最多人存的官股銀行兆豐金（ 2886-TW ）的股票來比較看看。
因為目前查不到直接給的玉山金和兆豐金長期的年化標準差數字，所以我們改用另一個重要的風險指標，亦即最大下跌幅度（Max Dropdown，或譯最大回撤）來比較，這個數值是用來衡量在某次嚴重下跌中，從最高點回落的比例，相較於標準差，有時更能反映對投資人心理上造成的最大影響。
下表即整理了從 2004 年 0050 誕生以來，五次台股比較大的下跌中，四個標的從該次最高點到最低點的跌幅如下：
我們可看到在 2008 、 2011 、 2015 的三次台股大跌中， 0050 的下跌幅度都最小，其中尤其在 2008 年，公股的兆豐金甚至有超過 70% 的下跌。其中只有 2018 年底的下跌金融股普遍跌得比較少， 0050 跌得較多。
而去年 2020 年因疫情造成的下跌中， 0050 的最大下跌比 0055 略大一點，但又比玉山金小一截，兆豐金的下跌則是在金融股之中特別少，明顯優於 0050 。（不過兆豐金雖然最大下跌較少，但去年是一共有兩波大跌，所以投資人也並不輕鬆）
結論
整體而言，從列表中各次下跌的最大幅度來看，我們實在無法得出「存金融股」的風險比 0050 小這樣的結論，反而看起來是金融股的波動是比較大的（無論是整體還是單一金融股）。此外，單一的產業和股票的風險，還不止在於波動本身，在特定情況下個股和產業表現特別差的時候，投資人有可能難以確定該投資是否有機會翻身，是否要賣出或轉換標的，而可能會無法承受而中止投資，賣在最差的情況。
長期投資重押看好的個股或產業，是主動投資常見的作法，如果有合理的理據認為未來長期某支金融股，或金融整體產業表現會特別好而優於大盤績效，那選擇買金融股並非不合理的選擇。但如果覺得績效不是重點，而是以為重押金融股風險會比較小，或覺得看到有好的配息就可以心安，那就是比較大的誤會了。
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《ffaarr的投資理財部落格》授權轉載
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