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和记娱乐宏观大类资产配置理论与应用(太平洋

  资产配置理念是投资的基石。在变化有时的资本市场,资产配置不仅是整体收益的保障,而且为各细分投资提供了大框架。除了权衡风险和收益(如在既定收益下取得最小风险或者在既定风险下取得最大收益),资产配置的另一大意义在于其“防御性”,合理的投资组合有助于平滑组合波动,从而维持正的复合资产收益率。

  1952年Markowitz的值方差模型是现代投资000900股吧)组合理论的基石,资产配置理论开始从定性向定量转变。均值方差模型首次使用期望均值衡量投资收益,以方差衡量投资风险,将资产配置问题转化为定量的多目标优化问题。[1]

  CAPM模型的对均值方差模型做了重要的超越,1964年威廉 夏普(William F Sharpe)、约翰特纳(John Lintner)、简 莫辛(Jan Mossion)建立资本资产定价模型(CAPM)。强调决定资产期望回报率的不是资产回报率的波动率,而是资产回报率与市场组合波动的相关性。最优的市场投资组合就是将市场上所有的风险资产按照其各自的市场权重所构成的组合。[2]

  投资组合保险策略主要应用于风险承受能力较低的保险机构。1973年Black and Scholes通过期权定价理论提出期权式投资组合保险(OBPI),后由欧式保护性卖权策略(PPO,Protective Put Option)逐步发展到复制卖权策略(SPO,Synthetic Put Option)以及设定参数型投资组合保险策略(包括固定比例投资组合保险策略CPPI、时间不变性投资组合保险策略TIPP)等。

  风险平价模型是现代资产配置策略的重要突破。2005年,Qian正式提出了风险平价的概念,并建立了数学化的风险平价模型。该理论关键在于使配置中各类资产对投资组合的风险贡献相等,因此也称为等量风险贡献组合(Equal Weighted Risk Contribution Portfolio)。其理论核心是欧拉风险分解定理。

  经济周期理论被融入资产配置策略。学术界和业界早在几个世纪之前就已经注意到了经济运行存在周期性现象。美林证券公司于2004年首次提出的投资时钟模型,其核心思想是不同种类大类资产在经济周期不同阶段内的表现中存在规律性。该公司基于美国近20年的经济数据,以产业缺口和通胀指数的划分依据,将宏观经济周期划分为复苏、过热、滞涨、衰退四个阶段,将大类资产收益率和行业轮动联系起来,指导投资者进行资产配置。

  2008年次贷危机之后,现代投资组合理论受到广泛质疑。批评者指出,在经济危机期间各类资产之间的相关性更高,因而往往在投资者最需要资产配置的“多元化”优势时,反而效果甚微。然而在我们研究资产配置在当今投资组合中的作用时,最重要的是只要各大类资产不具有完全相关性,资产配置的多样化仍然有意义。

  目前全球各大投资机构已经可以根据自身情况,同时运用以上多项策略进行投资。各大机构根据自身的资产负债特性和风险收益偏好,在传统的资产配置理论的基础上进行改进与创新,发展形成各种风格的大类资产配置策略。对于对冲基金,运用风险平价模型+的居多。

  等权重投资组合策略保持每种资产的投资权重为1/n(假设有n种资产)。该策略实质上是一种反转策略,即在一段时间内,当某类资产获得超常上涨时,其持有数量将被调低;反之将被调高。因此,资产收益呈现均值反转的规律时,该策略能够以此获利。

  等权重投资组合策略的前提条件是要保持所配置资产的种类n足够大,以保证足够的多样性,从而降低风险。此外,必须对市场变化做出实时反映,及时对股票资产进行重新配置,如不能在互联网公司崛起的情况下仍大量配置于钢铁等传统行业。

  等权重投资组合策略的均衡思想由来已久,其对资本市场的意义在于各种环境中实现资产的保值增值,并为之后的量化和智能投资提供了基础。瑞士基金管理人Marc Faber认为,最理想的资产配置策略即等权重投资组合策略,将资产等分地投资在黄金、股票、房地产或房地产股票、债券或现金上,并且认为投资者的目的不应该是获取巨额收益,而应该是在各种环境中实现资产的保值增值。[3]

  60/40投资组合策略最初含义为将资产的60%配置S&P500指数股票,资产的40%配置10年美国国债。由于当时普遍观点认为股票收益和债券收益的相关关系几乎为零,因此60/40配置资产的策略被认为能够达到分散风险的目的。

  60/40策略作为一种简单易行的投资策略至今仍有适用度,逐渐作为一种子策略或者策略组合成分。

  Markowitz的均值方差模型是现代投资组合理论的基石,资产配置理论开始从定性向定量转变。均值方差模型首次使用期望均值衡量投资收益,以方差衡量投资风险,将资产配置问题转化为定量的多目标优化问题。[5]假设理性投资者兼顾收益和风险,追求既定风险下的最高期望收益,或是在既定期望收益水平下的最小风险。量化表达式如下:

  其中为δ2投资组合收益率的方差,W=(w1,w2, , wn)′为权重向量,Σ=(δij)n×n为收益率的协方差矩阵,μ=(μ1, ,μn)为收益率向量,R为投资组合预期收益率,e′=(1, ,1)1×n。如果不允许卖空,则还需增加wi0(i=1,2, n)的约束。

  均值方差模型在优化资产配置方面的重要地位,后续大类资产配置策略也大都参考均值方差模型,比如桥水基金的全天候策略。但均值方差模型在实际应用中存在着一定的局限性。

  最小化风险组合即均值方差有效前沿上以方差衡量的风险最小的一点,也被称为全局最小风险组合。无需给定预期收益率,倾向于集中投资几种十分平稳的资产。方差是衡量风险的一个相关且有意义的指标,它是由所有市场参与者通过不断的买卖机制确定的,反映了包括基本面、经济、风险偏好等在内的各种信息。

  最小化风险组合策略的最早应用者为欧洲的Unigestion of Geneva,同时也是规模最大的应用者,Unigestion于1997年在瑞士率先发行了一只最小化风险组合基金,因其表现较好,随后在全球铺展开来。目前,Unigestion在全球发行的风险最小化投资组合产品超过市场组合收益水平2%-8%,同时降低了约40%的风险。

  最小化风险组合的主要应用者包括阿卡迪亚资产管理公司(Acadian Asset Management)、道富环球投资管理公司(State Street Global Advisors)、拉扎德资产管理公司(Lazard Asset Management)等。阿卡迪亚资产管理公司提供了为投资者定制的与核心股票投资模式不同的确定风险组合投资策略。道富环球投资管理公司提供了一种退休目标制资产配置策略,通过遍布全球的投资工具提供具有低成本、高平衡特点的资产组合,以精准地实现与投资者匹配的风险水平。拉扎德资产管理公司为投资者提供旨在降低市场波动和极端情况可能造成的影响的VOLT系列资产配置策略,通过发行Lazard共同基金的方式配置于股票、债券等大类资产并进行动态调整,以达到投资者要求的资产组合风险(方差)水平。

  CAPM模型的对均值方差模型做了重要的超越,强调决定资产期望回报率的不是资产回报率的波动率,而是资产回报率与市场组合波动的相关性。真正的风险是投资者无法通过市场操作所消除掉的那部分风险,只有承担这部分风险才能获得更高期望收益率作为奖励。

  1964年威廉 夏普(William F Sharpe)、约翰 林特纳(John Lintner)、简 莫辛(Jan Mossion)建立资本资产定价模型(CAPM),CAPM通过量化方式得出的结论显示,最优的市场投资组合就是将市场上所有的风险资产按照其各自的市场权重所构成的组合。

  CAPM模型认为,投资者在构建其投资组合时,应当最大化其夏普比(Sharpe Ratio, SR),也就是一项资产(或一个组合)的风险溢价除以其资产波动标准差。表达式如下:

  SRi是该资产(组合)的夏普比,E(ri)是资产(组合)的预期收益率,rf是市场上的无风险资产(如国债)的收益率,σ(ri) 资产(组合)的波动标准差。

  夏普比实际衡量了通过承担更多的风险(更大的波动率)来获得更高期望回报率的效率。CAPM模型表明,在完全竞争、没有税收等交易成本、所有人对未来有一致预期等情况下,市场组合的夏普比达到了最高值。

  CAPM的优势在于进行市场操作不需要进行平衡的频繁交易,相较于等权重投资组合等反转策略,交易费用相对更低。但CAPM模型所依据的只是静态的资本市场部分均衡理论,理论缺陷明显,利用CAPM模型进行交易与现实的偏离也较大。同时,其要求投资者对包括人力资本、房地产在内的所有风险资产进行交易,并假设这些风险资产无限可分,对投资者也构成了不小的压力。

  CAPM虽然较为理想化,但是其重要性不言而喻,CAPM是均衡定价理论体系的起点,也是后来各种定价理论发展的主要动力。

  61973年:期权式投资组合保险策略(OBPI)和复制卖权策略(SPO)

  基于期权的组合保险策略(OBPI,Option Based Portfolio Insurance)起源于风险承受能力较低的保险机构,主要运用期权等方式平抑风险。1973年Black and Scholes通过期权定价理论提出期权式投资组合保险(OBPI),后由欧式保护性卖权策略(PPO,Protective Put Option)逐步发展到复制卖权策略(SPO,Synthetic Put Option)以及设定参数型投资组合保险策略(包括固定比例投资组合保险策略CPPI、时间不变性投资组合保险策略TIPP)等。

  欧式保护性卖权策略(PPO)即通过在投资初期支付一笔权利金(相当于保险费)来换取未来投资标的价格下跌时受到补偿的权利,从而锁定投资组合下跌的风险。具体操作为投资者在每购买一定数目的股票时,搭配购买1份欧式保护性卖权,以控制投资者的最大损失。达到期末时若股票价格S执行价格K,则不执行卖权,反之执行卖权,也即取max(S,K)。然而在实际操作中难以找到完全匹配的对冲卖权,欧式保护性卖权策略并不普遍。

  鉴于PPO的缺陷,Rubinstein& Leland提出了复制卖权策略(SPO,Synthetic Put Option),即用股票和无风险资产组合替代欧式看跌期权来对冲风险。[6]将欧式保护性期权中的S和P变为风险资产和无风险资产,这样可以避免欧式看跌期权匹配问题,并且可以达到对冲风险的目的。但该策略由于需要参数较多,仍然存在较大的估计误差,并且需要根据市场变化不断调整,交易成本较高,因而又催生出设定参数型投资组合保险策略(后文介绍)。

  大学捐赠基金模型是典型的融入经济周期与主观判断的大类资产配置,也是一类投资组合管理理念的统称。在美国,大学出于自身需求以及合理避税等考虑,纷纷利用其智力资源,主动管理所接受的捐赠资金。具体而言,大学成立捐赠基金管理公司,由学校财务人员、校长、财务副校长等人构成董事会,聘请校内或校外经理人进行管理,并每年将基金总量的一定比例用于自身预算。传统的资产配置方式就是持有一定比例的股票和债券,但自20世纪90年代开始,大学的捐赠基金管理逐渐采取了更为积极主动的资产配置方式,该模型的特点在于:(1)真正的长期导向型,根据均值方差理论,对收益与风险进行合理取舍,针对长期目标进行有目的的多元化资产配置,而不关注短期的组合波动;(2)采取主动型多元化投资策略,投资于一些非传统的新型大类资产,如房地产、对冲基金、私募基金、自然资源、风险投资等,据NACUBO/TIAA-CREF对大学捐赠基金1992-2008年的调查,大学捐赠基金中非传统类资产配置比例从3%上升至25%;(3)加强对经理人审查监控,大学捐赠基金模型的一大成功依赖于成功的内外部投资经理人,通过在委托-代理模型、博弈论等方面的研究进展,大学捐赠基金管理公司得以对经理人采取更加全面密集的审查和监控,改善经理人和捐赠基金的利益一致性,培养内外部特殊的投资管理人才等;(4)更频繁地根据市场情况进行调整,由于市场波动性的增加以及一系列新型资产类别的出现,大学捐赠基金往往频繁调整参考的固定战略资产组合以更灵活地进行资产配置并充分利用不断涌现的投资机遇。

  耶鲁大学投资办公室管理的耶鲁基金被认为是全球运作最成功的大学捐赠基金。其平均年收益率在过去20年达到13.9%,甚至一些国家主权财富基金、家族资产基金、养老基金在管理过程中也或多或少地借鉴耶鲁基金的资产配置方法。

  设定参数型投资组合保险策略是投资组合保险策略的一种,是在复制卖权策略(SPO)的基础上发展起来的,具体包括两种:

  1987年Black and Jones 提出了固定比例投资组合保险策略(CPPI),也称常数比例投资组合保险策略。CPPI秉承了投资组合保险策略的原则,始终把控制风险放在首位。投资组合包括主动性资产(Active Asset)和保留性资产(Reserved Asset),相当于风险和无风险资产组合。投资者可以根据自己对收益和风险的偏好设定相应的投资组合,通过动态调整风险资产和无风险资产的组合比例,保证本金安全。

  具体操作中,可以将初始资金拿出部分资金用于投资无风险资产,首先达到保本目标,剩余资金用于风险资产投资,并且可以根据投资者风险偏好适度加杠杆,

  如1000元初始资金,投资时长t,国债收益率r,可以拿出X资金用于投资国债,不考虑通胀因素,只要满足条件:X*(1+r)t=1000。剩下的资金(1000-X)则可用于其他风险投资,这部分资金也被称之为防守垫,防守垫资金也可以适当加杠杆,如加入5倍杠杆,则用于投资风险资产的资本变为5*(1000-X)。

  1988年Estep & Kritzman提出时间不变性投资组合保险策略(TIPP),在CPPI的基础上,认为当组合的价值上涨时,投资者不仅希望保有初始资金而且希望保有得到的盈利,因此提出TIPP策略,将保险额度与资产净值挂钩,对保险额度进行只上不下的动态调整。

  在实际操作用,当资产组合价值上升达到(1000+Y),则按照CPPI原理,将(1000+Y)作为初始资金进行重新分配投资组合。

  目前,我国的保本型基金、股债平衡基金等使用的投资策略组合很多都是CPPI与TIPP。但是这两个策略也存在一些问题,首先交易成本问题,这两个策略均为动态策略,需要在无风险和风险资产之间进行频繁交易,可以定时间段调整也可以根据市场走向进行调整。其次,这两个策略均为追涨杀跌策略,对于大趋势和决策点判断要求较高。

  GEYR模型是判断投资股票还是投资债券的有效工具。由于大多数发达国家最重要的投资工具是股票和债券,因此如何在两者间进行选择就成为重点研究方向。1991年,英国赫尔大学的Terence C. Mills发现股票股利收益率和债券收益率之间存在密切的协整关系。他将GEYR(Gilt-Equity Yield Ratio)定义为长期国债收益率与股票市场收益率的比值:

  其中yg为国债收益率,ys为股票市场平均收益率。Mills的实证结果表明GEYR的大小可在一定程度上预测英国股票市场的未来价格,GEYR值的对数值在长期是稳定的,因此他将GEYR作为持股信心因子。

  若GEYR值高于长期均衡值,表明此时国债收益率过高,其价格被低估,此时应买入国债,卖出股票;反之,若GEYR值低于长期均衡,则应当卖出国债,买入股票。

  由于GEYR值极易受到国债和股票异常收益率的影响,同时通货膨胀、金融风险等因素可能导致这一策略在短期内蒙受损失,1998年,Eric J Levin结合上述因素提出了GEYR阈值的概念,当GEYR2时,应当买入股票卖出债券,而GEYR2.4时,应当买入债券卖出股票。

  GEYR模型在实证中被多次证实,其交易策略相比其他投资策略也具有较高收益率, 但在考虑交易成本和风险后,该优势则并不明显。此外,GEYR阈值也需要投资者具有相当的分析水准。

  Black-Litterman模型在均值方差模型的基础上加入投资者观点。针对均值方差模型的第3个和第6个局限,即无法将外部信息加入、投资组合增加时计算量几何数级增加。1992年高盛公司的Fisher Black和Robert Litterman提出了一个改进模型——Black-Litterman模型,它的价值在于保证配置资产的权重的变化和投资者观点是一致的。

  Black-Litterman模型综合运用了Markowitz的均值方差最优理论和Bayesian混合估计法,包括以下主要的三个步骤:(1)通过市场均衡收益率得到基准资产配置权重,这个先验信息即为先验预期收益率;(2)融入投资者对资产的主观预期,基于先验的预期收益率形成一个资产预期收益率的估计值,此即后验预期收益率;(3)基于模型得出的后验预期收益率得到最终的后验资产配置权重。其最大特点是

  加入了投资者对资产的主观预期并进行量化,并且能够融合多方观点,使模型结果更加稳定和准确,另外模型的3个清晰的步骤能够将组合配置效果进行分解,从而发现业绩表现的原因。而主要缺陷在于涉及的参数较多、主观性的运用使得估计和运算难度提升。

  B-L模型对主观观点的质量要求较高,因此其应用需要具备一定的专业性,该模型自推出之后在全球资产配置实务中得到了很好的应用,其所得到的超额回报实际上是Markovitz的均值-方差模型得到的超额回报加上投资者观点的超额回报,当投资者对某市场表现的预期上升时,该市场的权重也会相应增大;而当市场波动性增大时,均值-方差模型所得的市场均衡组合的权重则会相应增大。

  动量策略是最早是由Jegadeesh与Titman在研究资产组合的中期收益时提出。[7]

  动量效应(Momentum Effect)又称惯性效应,意为资产价格在一段时间内的运动趋势能够继续延续,也就是过去一段时间收益较高的资产在未来仍将会获得较高的收益,而下跌严重的资产在未来一段时间内仍会下跌。

  具体而言,动量策略即基于标的资产价格的动量效应而设计的交易策略,通过连续测算资产在过去一定时长内(可以是几周到几年)的历史表现,购入表现较好的资产、卖出表现较差的资产获取超额收益,也即通俗的追涨杀跌。其使用首先要确定动量的计算方法,然后决定买入和卖出资产的信号,也可将动量加入到动态平衡的因子中实现动量策略。Lewis构建了以蒙特卡洛法为基础的动量资产配置策略,并发现,用于大类资产配置的动量策略在长期(12年)的收益率能够完全跑赢S&P500指数、60/40投资组合、巴克莱集合债券等基准组合,尽管在短期(一季度或一年)内的收益水平并不稳定。[8]

  近几年来,随着市场可投资产品的增加,动量策略的应用范围逐渐从股票市场内部扩展到包含债券、商品、货币等各种资产的组合构建。多项研究表明,动量策略的的投资收益严重依赖于所测算的资产时长,选取合适的测算时长,则该策略能够获得超额收益。

  马科维茨的均值-方差模型往往导致极端的权重分配,违背分散化的理念,也导致风险过度集中。且该模型更注重投资组合的头寸比例,而不关心风险资产对整个组合风险贡献的差异,从而不能对风险来源和风险结构进行很好的跟踪监控。

  针对这些问题,1996年对冲基金桥水基金(Bridgewater Associates)开发了基于风险平价思想进行资产配置的全天候投资组合。2005年,Qian正式提出了风险平价的概念,并建立了量化的风险平价模型。该理论关键在于使配置中各类资产对投资组合的风险贡献相等,因此也称为等量风险贡献组合(Equal Weighted Risk Contribution Portfolio)。其理论核心是欧拉风险分解定理。具体构建步骤如下:

  3.根据欧拉风险分散分解定理,有in=1 RCi =R(x)。对每一个i,令RCi= R(x)/n,从而分别求出每种风险资产所对应的权重系数xi。

  值得注意的是,许多风险平价问题都不存在解析解,并且由于协方差矩阵的存在,以及资产间的相关性并不稳定,故而一个简单有效的求解方法是直接利用波动率的倒数占组合所有资产波动率倒数之和的比重来求权重系数。由于表示波动率的一个指标即为资产的贝塔系数,由此构建出一种特殊的风险平价组合:贝塔投资组合(Portfolio Beta),即各种资产的投资权重与该资产关于整个组合的贝塔系数成反比。

  从市场整体表现来看,风险平价型基金过去20年来的收益水平整体位于行业前列。多项研究表明基于风险平价模型的投资策略在包括我国市场在内的多个市场表现卓异。其中,AQR风险平价基金自成立以来,始终在股票、债券、货币和大宗商品等资产之间进行风险平衡分配,并利用利差、动量和估值等技术进行相应的调整。

  由于在不能卖空的限制下,风险平价模型倾向于低β资产,收益率可能不能满足投资者需求,从而衍生出了带杠杆的风险平价模型、引入相对动量的风险平价模型、基于最大回撤的风险平价模型等多个相关策略。

  1997年7月,美联储的一篇报告通过S&P500指数本益比(PE的倒数)和10年期国债名义利率的时间序列图,公布了FED模型。其实质在于

  股票作为一种无限期资产,其收益和风险应该与长期债券相近,因而可以通过两者的价差判断股价是否合理——

  股票本益比(E/P)高于国债利率,即股价被低估,反之则股价被高估。FED模型与GEYR模型的区别在于其并没有建立一个新的指标,而只是将两者进行比较。

  20世纪八九十年代,FED模型因为有效预测S&P500指数的走向而被广泛应用。但模型也存在明显的理论缺陷:第一,股票本益比为实际变量,而国债利率为名义变量,由于名义变量会随通胀率的变化而改变,因此两者缺乏可比性;其次,两者的现金流风险也不相同,股票收益率存在信用风险,而长期国债一般不存在信用风险;第三,股票的发行方为企业,未来存续存疑,但长期国债的发行方为政府,一般不存在存续风险;第四,Fed模型的成立需要企业高派息率作为基础,但实际上企业派息率通常低于50%。实际上,Fed模型的实证检验效果不明显,在1915-1960年间以及2008年次贷危机期间甚至失效。根据Bekaert& Engstrom的观点,这同危机时期滞胀发生的频率低有关。

  由于均值方差模型对输入参数过于敏感,尤其是在资产种类多、观测样本种类少的情况下,输入参数的微小变动会导致模型结果出现巨大变化,导致优化过程中收益和风险的估计误差会极大影响资产权重的选取。实证研究表明,市场参与者往往不能准确预估投资组合有效边界,市场平均有效边界曲线通常位于事后数据所归纳出的真实有效边界的右下方,亦即市场参与者未能线年,Michaud提出了再抽样方法,通过多次抽样以降低模型对参数的敏感性,使有效边界更加稳定。

  1. 由形成期的历史数据计算出收益率矩阵A(假设为T×K阶矩阵,其中T为组合中各证券收益率的观测期数,K为组合中资产种类)的均值和方差协方差两个输入参数,令

  并计算其对应的有效边界曲线. 在正态分布条件下,对矩阵A的输入参数meanA和covA采用Monte Carlo方法进行模拟抽样,可以得到新的收益率矩阵(假设为As),计算其均值和方差协方差矩阵,即:

  3. 对一次抽样产生的输入参数(meanAs和covAs)通过二次规划得出一条模拟有效边界线。分别计算最小方差组合和最大预期收益组合的收益分别记为rl和rL,并将其差值分为m等份,由此我们可以认为该有效边界线个点近似构成。则有效边界线上从小到大的第t个点的收益为:

  5. 计算组合权重向量Wt所对应的标准差与收益(t=1, 2, m+1),从而得到新的有效边界曲线,并从中获取组合资产权重系数。

  由于均值方差模型依赖于资产波动率之间的协方差矩阵,而使用样本估计得到的协方差矩阵往往不能用于实践,这一方面是因为样本协方差矩阵往往是奇异矩阵,这与事实不符;另一方面是因为样本协方差矩阵结构性信息太少,不能准确反映真实的结构,同时极端值和缺失值又可能给协方差矩阵带来破坏性的影响。

  对此,Ledoit & Wolf提出了收缩方法。[9]其原理基于测度论,

  3. 构造凸线-k)S,此即协方差矩阵估计值,其中k被称为压缩系数,其值介于0和1之间,这一技术称为压缩估计。

  4. 通过最小化二次损失函数(是凸线性组合与真实协方差矩阵之差的Frobenius范数)以求出最优的k。从而得到了压缩后的协方差矩阵估计值。

  Ledoit& Wolf将这一思想称为极值向中心的压缩,以系统地降低协方差矩阵的估计误差。实践表明,收缩方法得到的协方差矩阵估计值误差更小,利用此方法后市场表现有显著提升。

  学术界和业界早在几个世纪之前就已经注意到了经济运行存在周期性现象。美林证券公司于2004年首次提出的投资时钟模型,其核心思想就是

  具体而言,美林公司通过经济增长指标(包括央行政策指标、NBER先行指数、商业信心指数和GDP预期指数)以及通胀指标(产出缺口、原油价格、和记娱乐。价格统计和CPI预期指数)分析计算美国当时的产业缺口和通胀情况。并对股票、债券、现金和大宗商品在各个阶段的收益率表现做出经济分析和实证检验,提出相应的配置策略。具体如下:

  美林投资时钟模型很好地将实体经济与资产配置策略动态紧密地联系起来,在学术界和业界产生了深远的影响,国内外有许多文献对经济周期的划分方法和划分指标做出了创新。从实际操作中来看,根据投资时钟模型所做的投资策略也产生了良好的效果。

  但美林投资时钟模型只针对经济周期和货币周期做出投资判断,未考虑当期资产本身价格高低,容易出现高回撤风险;关于经济周期的划分以及大类资产收益率的测算口径也缺乏统一的标准,存在一定的主观性;并且在后危机时代,由于全球各大央行不断改变货币政策常使得经济脱离周期运行,时钟模型的有效性也有所下降。并且由于各国经济所处阶段、开放程度以及外在约束均有所不同,在使用时钟模型时,需要对其不断进行相应的调整。根据已有的检验结果来看,时钟模型在美国市场的表现要好于在中国和日本市场的表现。

  均值方差模型假定收益率服从正态分布,投资者的效用函数被假定为二次函数,这与实际情况并不完全符合。针对这一问题,Adler& Kritzman提出了一套更加灵活的投资策略——Full-scale策略,该策略的核心思想是

  该策略允许投资者自由设定效用函数,从而放弃了对风险的测度,也放松了均值方差模型中关于收益分布的假设。然而,该策略

  要求投资者事先预估所有风险资产完整的多元收益分布曲线,这不仅对投资者的分析能力提出了极高的要求,同时也和均值方差模型一样,存在着收益率预测风险。

  从实践上看,相对于均值方差模型,Full-scale策略能够获得更高的投资者效用水平。但是由于这一策略近乎完全依赖投资者个人预期,故而并未流行开来。

  由于均值方差模型以及衍生出的CAPM模型都依赖于预期收益率,但未来收益率难以预估,故在实践上采用过往收益率的均值来代替预期收益率,这实际上导致了这一策略与实际之间产生了偏差。而等权重投资模型虽然规避了这一偏差,却没有根据资产风险之间的相关性进行动态调整。据此,2008年Choueifaty和Coignard构建了一个

  iversification Ratio,DR),并由此构建出最大化分散风险组合(MostDiversified Portfolio,MDP)。[11]其核心思想是利用分散化投资将投资组合的风险最小化。其构造逻辑如下:1.首先在可选资产集U中构造出投资组合的分散化指数,即资产组合中各资产的加权平均波动率除以组合的整体波动率:

  其中P是投资组合中各类资产权重向量,Σ是资产波动性向量,V是资产波动性协方差矩阵。

  2.根据实际限制条件Γ找到最大化的D(P),从而构建出最大化分散风险组合M(Γ,U)。事实上,如果各资产的风险与收益呈正比关系,那么最大化D(P)就是最大化投资组合的夏普比(Sharpe Ratio)。

  由于一个不允许卖空的资产组合必定能在一定程度上分散风险,因此分散化指数的值必定会大于1。

  相较于风险平价等方法,该策略有两个优点:一是考虑了不同资产之间的相关关系;二是在没有增加杠杆的情况下获得了额外收益。该策略充分利用了多元化的优势,拥有较低的最大回撤率,尤其是在市场动荡的情况下相对有效,然而并不能保证在牛市时最大化组合收益,因而目前该理论仍然处于学术研究阶段。

  现代投资组合理论需要不断发展以适应新的市场需求,并不断容纳一些非传统资产和子资产。与现实的融合对投资者应用资产配置策略具有重大意义。

  日益密切的全球经济使得全球主要市场的波动强度都有所提升。欧洲债务危机、2011年日本海啸、乌克兰政府变革等事件使得投资者越来越希望能够规避这种突发事件带来的风险。而个人投资者和规模较小的机构投资者虽然也能够第一时间收获相关信息,但却没有足够的时间和技术进行消化以调整相应的资产配置策略。对冲基金和高频交易者则可以立即对信息做出反应,但这也进一步加剧了危机时期的市场波动。

  分散化投资降低投资组合风险的程度主要取决于组合内不同种类资产的相关性。在统计学上,我们用相关系数来衡量这种关系。当两类资产相关系数为+1(完全正相关)时,分散化投资这两种资产并不能降低组合的风险;相反地,如果两类资产相关系数为-1(完全负相关)时,通过适当调整这两类资产在组合里的权重,可以完全消除由这两类资产构成的投资组合的所有风险。相关系数越低,分散化投资组合风险的效果就越好,但是只要相关系数不为-1,那么投资组合的风险仍然存在。

  然而,在实际应用中,没有两种资产完全正相关(相关系数为+1)或负相关(相关系数为-1)。大多数资产之间具有正相关性,而投资者需要寻找低或负相关性的资产来有效降低整体风险。

  近年来,不同市场间的资产之间的相关性不断提升。嘉信理财(Charles Schwab)选取了美国大型上市公司股票、美国小型上市公司股票、国际大公司股票和新兴市场股票四种主要的投资股票类别,计算了三段不同时期内上述四种类别股票间的相关性。如下图所示,红色(相关系数大于0.9,接近完全正相关)和橙色(相关系数位于0.7-0.9的区间,高度正相关)方块的数量不断增加,这意味着自1995-2000年以来,资产相关性一直在上升,也即资产配置的多元化收益有所降低。

  不同市场间的这种高度相关性已经扩展到全球市场范围内。跨国公司的急剧扩张和发展使得亚洲、欧洲与美国的经济产生共振,美国世界100强企业中的相当一部分越发依赖新兴市场实现增长,中国等其他国家的公司也越发依赖于美国消费者的需求。此外,信息化的快速普及也正在推动全球各个市场上的资产收益的相关性提高。

  各大类资产间的相关性在危机时期往往会上升。2008年次贷危机爆发,2009年10月欧洲主权债务危机率先在希腊爆发,2010年下半年欧债危机向欧洲五国蔓延,上述三个重大经济事件期间,S&P 500指数收益率与S&P GSCI指数(标普高盛商品指数,体现国际大宗商品市场行情)收益率的相关系数均出现了明显的抬升。

  经济危机期间,美国国债收益率和美国股票收益率的相关系数同样会出现大幅度飙升。美股与美债之间的相关系数反映的同样是反映了市场避险需求。因为经济危机期间,大量资金流向国债市场(尤其是美国国债)进行避险,抬高债券价格,进而降低债券收益率,所以出现了危机期间股债收益率相关性变大的情况。

  1997年亚洲金融危机爆发后至今,2001年互联网泡沫、2008年美国次贷危机、2009年欧债危机相继发生,经济危机愈发频繁,催生出市场上更多的避险需求,也即更多的对美国国债的需求,从而导致股债收益率相关性长期为正的情况出现。

  2008年次贷危机期间美国10年期国债收益率与标普500指数收益率的相关系数从2008年年初的-10%左右的水平一路飙升至37%的水平。2009年希腊的主权债务问题开始凸显,2010年“欧洲五国”接连爆出财政问题,期间美国股债收益率相关系数也出现了大幅提升。

  自20世纪80年代中期以来,以美国10年期国债利率为代表的长期债券利率急剧下降,从1981年10月26日15.60%的历史高点一路下降至0%左右的水平。2008年次贷危机后全球同步性量化宽松,导致

  债券利率意味着是仅仅投资于投资级债券并不能获得足够的收益,削弱了债券配置的吸引力。同时,由于股票期望收益率为无风险证券利率加上风险溢价,因此低债券利率通常也意味着低股票期望收益率,给大类资产配置带来了更多的考验。

  然而,随着美国宣布退出量化宽松政策,未来债券收益率很有可能提高,因而可以考虑相应提高债券的资产配置比例。

  资产配置风险主要来源于股票,未来资产配置策略需要更好地平衡风险与收益,并尽可能减少投资组合中的股票风险。传统的恒定混合资产配置方法即配置60%的股票和40%的债券和现金。然而,股票风险往往远远高于债券风险。股票风险往往以S&P 500指数的标准差表示,其远远高于以巴克莱资本美国总债券指数为代表的债券风险。因此,关键时要认识到股票风险主导着传统资产配置的风险。

  相较国内市场,海外市场机构投资者经过近一个世纪的发展,已经形成了较为成熟的管理模式。随着时代发展,机构投资者根据自身的资产负债特性和风险收益偏好,在前文介绍的传统的资产配置理论的基础上进行改进与创新,发展形成各种风格的大类资产配置策略。

  挪威政府全球养老基金(The Government Pension FundGlobal,GPFG)成立于1990年,旨在利用基金大体量、全球化的追求风险可控的较高回报,并且能够满足一定的短期流动性。挪威央行“央行投资管理机构”(Norges Bank Investment Management)负责管,1998年以来,年回报率平均达5.9%,剔除管理成本和通胀因素年平均净收益为4.0%。

  在资产的投资类别方面,GPFG仅投资于股票类、债券类、房地产类三大投资品种。通过增加在新兴市场的股票和债券投资和选择合适的外部基金管理人来分散风险和提高组合收益。在基金成立初期,出于控制风险的需要,基金管理人选择按照40%股票、60%债券的结构进行资产配置,2007年挪威政府养老基金开始增加股票资产在总资产内部的占比至60%,剩余40%的资金仍投资于债券。由于挪威政府养老基金市值庞大,在另类资产方面受到市场容量的严重制约,因此初期不投资诸如大宗商品的其他大类资产,而是一直坚持以β收益的公开市场资产投资为主,直至2011年才开始涉足房地产行业。2012年挪威财政部制定了基金投资组合配置战略,规定基准组合中股票类资产占基金份额60%,债券类资产占35%- 40%,而不动产类资产占比不能超过5%。对不动产的投资是为了改善基金的收益和风险之间的平衡。

  近年来GPFG通过对资产组合交易成本、风险和估值水平的综合考虑改进参考投资组合,通过增加在新兴市场的股票和债券投资分散风险和提高组合收益。其资金来源为各个国家同一种货币的股票类和债券类投资组合的转换,因此可以避免汇率带来的损失,并且能够保证资金来源的充足性。2017年GPFG在中国股票的配置比例为2.40%,相较于2016年的1.69%上升了约0.7个百分点。

  GPFG在进行资产配置时,主要依据挪威央行投资管理机构(NBIM)制定的参考投资组合进行调整,而参考投资组合又是依据挪威财政部根据全球证券市场指数制定的基准投资组合确定的,其目标为马克茨维均值方差模型机会集中的兼顾长期风险和回报的最佳资产组合,并且通过在更多的国外市场进行配置实现投资组合的多元化。

  2000年法国政府设立了法国养老储备基金(Fonds De Reserve Pour Les Retraites,FRR),其优化资产配置的目标是在顺利支付每年偿付金额的基础上实现基金剩余资产价值最大化。截至2017年末,储备基金的总资产已达364亿欧元,自2004年6月以来年平均化净收益率为4.4%,2010年养老金改革后年平均净收益率为5.7%。

  对冲组合(Hedging Assets)和绩效组合(Performance Assets)。2017年FRR的对冲组合和绩效组合的比例分别为44.4%和55.6%。为FRR设立了两个投资目标:(1)2024年之前每年定期支付一笔养老金;(2)使支付完负债后的基金资产价值最大化。对冲组合的目标是要满足每年偿付负债,因此需要对冲利率下行风险,理事会规定对冲组合中负债的对冲率不得低于80%,因此该组合中包括信用风险很低的固定收益类资产:一方面包含大量持有至到期的法国国债(OAT),从而获得和FRR的负债金额成比例的现金流,另一方面包含评级至少为BBB-的投资级企业债券。

  绩效组合则致力于通过动态和分散化投资策略获取基金的额外收益,并且必须满足支付对冲组合尚未支付的负债,因此及时在极端的市场环境下也保持资本充足率大于100%。目前的绩效组合包括发达市场和新兴市场股票、高收益的公司债券和新兴市场债券,约1/3的绩效组合资产配置于新兴市场,约1/2配置于包括欧元区公司债券的发达市场。

  1964年,丹麦的劳动力市场补充养老金(ATP)建立。丹麦 ATP 是一个法定养老金计划,截止2016 年,ATP 管理的资产规模为 8743 亿丹麦克朗,约合人民币 9000 亿元。基金管理机构为丹麦 ATP 集团,也于1964 年成立,完全市场化运作。ATP 集团采取直接投资和委托投资相结合。丹麦养老金在2007-2016期间实现了9.5%的高收益率,最主要的原因是其高度的市场化、专业化管理程度。

  ATP由于其养老基金的属性,负债和利率挂钩,为防止利率的变化影响负债从而使资产方出现问题,将资产分成两部分:80%的对冲组合和20%的投资组合,即80%的对冲组合全部投资于债券,并且通过利率掉期对冲全部利率风险,从而锁定支付责任;20%的投资组合运用因子配置谨慎追求绝对回报,一旦发现风险偏大,就会减少对风险资产的配置。

  爱尔兰于2001年4月正式建立国民养老储备基金(National Pensions Reserve Fund,NPRF),其目标是为了满足2025—2050年的社会福利和公共养老支出。2014年建立爱尔兰战略投资基金(Ireland Strategic Investment Fund,ISIF),主要投资于促进就业和国内经济发展的产业,并划分为两个投资组合:理事会做出投资决策的

  定向投资组合(Directed Portfolio)。ISIF采用主动管理和合作性投资者的方式实现了较稳健的收益。目前,ISIF市值为89亿欧元,自2014年12月以来年平均收益率为2.4%。2015年7月理事会制定了资产配置的战略,要求至少将资产的80%投资于具有重要经济影响的领域,广泛投资于各个地域、行业和各类资产,并且中期收益水平要超过爱尔兰政府债券,并实施动态资产配置策略以充分利用市场机会。ISIF战略投资的关键是与爱尔兰的公司发展长期战略性的合作伙伴关系,并在帮助其解决问题和实现公司价值方面发挥建设性作用。

  在资产种类的配置方面,全权委托投资组合代表了在投资风险、目标收益、投资期限和投资限制等约束条件下的最佳资产配置,通过投资全球的股权、债券、不动产、私募股权、商品期货、基础设施等来分散投资组合风险。定向投资组合由于受到政府的约束,只能投资两大银行的普通股和优先股。

  在投资地域方面,全权委托投资组合中的股票类投资主要集中在欧元区和北美,债券类投资则主要集中在欧元区。2017年上半年股票类占组合资产的10%,债券类占43%,现金及其等价物占9%,私募股权占7%,不动产占4%,基础设施占4%,商品和林业占0.48%,绝对收益基金占23%。

  新西兰退休基金(New Zealand Superannuation Fund,NZSF)的成立目的是在现在和未来的税收之间做到尽量平滑,从而合理分摊社会保障税。目前,退休基金的税后净资产市值为389亿新西兰元,自2003年4月到2018年5月年化收益率10.37%,净收益率为6.31%,资产配置策略成效显著。新西兰退休基金的成功很大程度上归功于其基准投资组合策略。

  新西兰退休基金在资本配置时非常注重投资对象的成长性,在基准投资组合中高成长性的全球股票占70%、全球上市不动产及新西兰股票各占5%,因此一只比较激进型的基金。在资产配置类别方面,NZSF特别注重资产配置的多元化,其中全球股票占60%、基础设施占9%、债券占7%、林业占7%、不动产占6%、新西兰股权占5%、私募股权占2%、农田占1%、其他非公开市场占3%。

  此外,NZSF的一个鲜明特色在于格外关注经济、社会以及环境(ESG)因素,并提出了

  2008年次贷危机的爆发,引发了市场对现有大类资产配置的缺陷的思考。研究发现,在在危机时期,全球资产之间的相关性会出现显著上升。实际上,通过回顾金融市场的历史,可以发现资产间的相关性往往会上升。风险平价模型开始成为市场主流策略,并发展出了包括桥水基金的全天候投资组合、黑石公司的Market Advantage组合、AQR资本管理公司的风险溢价组合在内多种资产配置产品。

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