大类资产配置模型


#1

B-L模型在大类资产配置上的运用与实证


#2

大类资产模型的理论与艺术

主要观点:

对于资产配置型FOF而言,由于配置了多种类别的资产,无法仅仅通过各类资产的多空观点,就能获得相应的配置方案。实际上,由于多种资产的存在,资产之间走势的相对强弱、相关性、波动率等等指标都会影响到不同资产类别的配置比例。可以这么理解,在总的资源有限(总配置比例100%)的情况下,如何合理分配权重才能使得整个投资组合的效用最大,就是资产配置要做的事情。

本篇报告首先介绍了资产配置对于FOF投资运作的意义,之后详细分析了马科维兹模型的原理、参数估计的方法以及模型在实践中使用的艺术;之后分别介绍了BL模型、RISKPARITY模型以及其他相关资产配置模型,包括模型产生的历史、模型求解的框架、模型的特点以及不同模型之间比较的实证研究。

马科维兹模型的使用:理论与经验的折中。大类资产配置的要义在于多元化,而由于马科维兹模型本身对于预测精度的依耐性过强,使得最优配置方案(有效边界上的点)往往不够多元化,而是集中在少数几类资产当中。如果不进行适当的约束,可能存在过度优化的嫌疑,最后的结果也可能并不会让人满意。因此,实践中,会根据历史操作经验,对各大类、子类资产的配置比例进行适当的约束,使得最终的配置方案能够遵循多元化的理念,同时也能够容忍对于资产收益率预测的误差,是一种经验与理论的折中选择。

BL模型的本质:引入市场均衡收益+主观收益的均值方差模型。BL模型在本质上并未脱离马科维兹的均值方差范畴,主要的改进在于引入了市场均衡收益率的概念,作为资产的先验预期收益率,并结合主观判断作为后验收益率,通过先验分布+后验分布的结合,获得相对更为稳健的模型输入参数。但最后依然落脚到马科维兹的均值方差模型之上。

BL模型的应用:更为灵活,参数也相对更多。BL模型相比马科维兹的均值方差模型而言,相对更为复杂,需要输入的模型参数更多,而这些参数都或多或少需要我们进行主观估计,特别是市场均衡收益率的获取在实践中并不容易。当然,在更为复杂的背景之下,模型相比原始的均值方差模型而言,灵活度也更高,例如可以输入一系列主观判断,同时也可以给每一个主观判断一个置信度参数,整个框架更加符合大类资产配置的投资实践。并且,在保持中长期均衡收益率不变的情况下,通过调整短期的主观收益预测以及对应的置信度水平,可以很好地构建从战略到战术的动态资产配置框架。

风险平价模型:均衡配置风险,舍弃资产的预期收益率。与马科维兹的均值方差模型、BL模型具有较大的不同,RiskParity模型并不关心各类资产的预期收益率,而仅仅关注各类资产的风险对整个投资组合风险的贡献度。因此,首先我们可以发现,RiskParity的参数输入数量大为减少,特别是非常敏感的资产预期收益率数据,转而关注资产的风险,通过均衡配置各类资产的风险来达到组合稳健增值的目的。正是由于舍弃了对于预期收益率的关注,该模型更为简单,所需的输入参数只有协方差矩阵。

风险平价模型的核心在于债券的杠杆使用:风险平价模型往往伴随着杠杆的使用,低风险资产(债券)通过杠杠的运用,调整到与高风险资产相同波动率的水平,从而实现组合目标风险水平以及风险在各大类资产上的均衡配置。实际情况中,由于监管层对债券使用的杠杆有限制,因此风险平价策略往往并不能通过融资很容易地调整各类资产的风险水平。

华泰财富研究部 薛鹤翔团队

一、FOF与大类资产配置模型

FOF俗称基金中的基金,即主要以基金作为投资标的。回顾历史,在基础资产数量足够多的时候,基金应运而生;同理,在基金等金融产品足够丰富的时候,FOF也应运而生。FOF的出现一方面是帮助客户解决基金选择的困难,另外也是金融市场投资端在发展到一定程度后的进一步在分工。

FOF按照专注的资产类别数量不同,可以分为大类资产配置型FOF与精选型FOF。后者通常关注单一资产类别,通过精选投资于该资产类别的子基金,在减少单个基金非系统性风险的同时,获得超越该资产本身的收益。例如,股票型FOF、债券型FOF、量化对冲FOF等等。

对于大类资产配置型FOF而言,其实相对更为复杂一些。首先,需要通过对宏观经济、金融市场、大类资产的研究得出在各大类资产上的配置比例,比如国内股票、债券、大宗上、海外股票、现金等的配置比例;其次,在确定了各类资产的比例之后,所做的事情则与精选型FOF并无二致。

因此FOF的投资并不过多地去关注基础证券本身,而是关注大类资产未来的表现,以及能够实现各类资产配置需求的各类基金的筛选。可见FOF这种工具,天然是实现大类资产配置的载体,将个券级别的研究与投资交给资产管理人去做,而将主要的精力放置在大类资产的研究和调整,以及各类资产之下基金管理人的挑选。此篇报告,我们重点分析FOF中的大类资产配置模型。

二、奠基模型——马科维兹模型

在进行单类资产投资时,仅仅需要判断未来该资产的涨跌,便可通过提升或降低仓位来进行控制。特别是对于精选型FOF而言,由于仅关注大类资产之下的子基金,通常除预留部分现金仓位之外,基本呈现出满仓的状态。特别是对于目前市场的私募精选型FOF而言,建仓期的择时通常都交给子基金去做,母基金层面只负责进行优质管理人的筛选、子基金业绩跟踪以及风险的控制。

对于资产配置型FOF而言,由于配置了多种类别的资产,无法仅仅通过各类资产的多空观点,就能获得相应的配置方案。实际上,由于多种资产的存在,资产之间走势的相对强弱、相关性、波动率等等指标都会影响到不同资产类别的配置比例。可以这么理解,在总的资源有限(总配置比例100%)的情况下,如何合理分配权重才能使得整个投资组合的效用最大。

解决这个问题的理论源自马科维兹的均值-方差理论,该理论开创了现代投资组合理论,具有奠基性的意义,很多后来的成果其实本质还是基于该模型,只是在精细化程度、风险度量、收益(效用)度量上采用了新的指标,或者使用了更为精细化、鲁棒性的方法去获得模型需要的输入参数。

1.Mean-Variance模型分析

将资产分为风险资产与无风险资产,无风险资产用这一无风险利率度量。度量风险资产的指标是一个指标对(μ,σ), 其中μ代表资产的预期收益率,σ代表资产的预期波动率,即:每一个风险资产对应于一个随机标量,随机性在于未来的收益并不确定,是一个分布。在马科维兹的框架中,所有风险资产的收益部分都假定为正态分布,可以由(μ,σ)完全刻画。无风险资产亦可以看作一种特殊的风险资产,即波动率为0的资产。

虽然现实中,不论是大类资产还是具体的证券,其收益往往并不符合正态分布,但由于正态分布在数学处理上更为优美和直接,能够获得很多解析的结果,因此市场也往往在事前采纳这一假定。具体来看,如果有n个风险资产(1≤i≤n)对应的预期收益率、预期波动率为 ($\mu_i, \sigma_i$), 那么投资组合

它的预期收益率和波动率则可以非常方便的获得,预期收益率

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#3

FOF是一种结构

原文链接

本文主要站在公募基金的角度上来探讨FOF的框架和大类资产配置的理念。

如果我们仔细研究下近期监管层下发的一些约束或者指引性的文件,就会发现更多的是把一些“镣铐”一样的东西挂靠到公募FOF上,因此基于传统的私募FOF或者说基于传统的产品管理人优选的FOF,与目前的公募FOF有一些非常不一样的地方。我们甚至可以说,监管层对于未来FOF的引导方向,更多的是希望朝着资产配置的方向去引导。为什么这么说呢?我们首先解析一下目前的公募FOF是一个什么样的状态,监管层给它加了怎样的“镣铐”,让我们怎样戴着“镣铐”去跳舞。其次,我们来讲一下从长信的角度出发,怎么去理解大类资产配置,不再从所谓的战术配置或者战略配置,而是直接从大类资产配置的目标去说我们的想法。最后我们简单探讨一下基金组合在理论上或者学术上他的意义到底有多大。

FOF是一种结构,并不是一类产品

大类因子测试主要结论

首先,FOF是一种结构,并不是一类产品。只要它符合投资基金或者现有的法律法规,都可以做FOF,所以说FOF本身应该有不同的风险特征,有不同的产品,有不同的结构。FOF本身只是一种产品结构,不能把它单独地和其他产品割裂开来。

我们也看到监管层在第二次审核《指引》的时候,给我们下发所有的FOF都必须要分类,都必须要明确该只FOF的风险特征——这是监管层非常关心的。你是做债券型基金优选的,那你一定要叫债券型FOF,你是单纯做股票型债券基金经理优选的,就一定要叫股票型FOF,如果你涉及到了不同种类的切换,那你可能要叫混合型FOF。从名称、定义,FOF并不是单一的一种类型,更多的是用一种新的结构归类到传统的多种类型中来看。我们从第一稿的《指引》的初稿上来看,FOF已经具备这么一些特征了:第一个,是它和私募、券商资管类产品最大的不同是,FOF一定要体现对于基金的管理能力,必须80%以上投资于基金,这是和目前比较开放式的私募或者券商资管类产品不一样的地方。第二个就是比例的双“二十”限制,这个比较类似于我们公募基金的双“十”限制。然后,在投向基金上面也有一些简单的要求,比如说成立一年、规模一个亿等等。包括在复杂一些的衍生品性质的基金的定性上,明确地,我们知道,分级基金母基金及A、B子基金是不允许公募FOF基金去投资的。除此之外,其他的创新类的产品也并没有明确地说不能投,唯一受到禁投的,目前只有分级基金。

接着,在不久前的第二稿的终稿里面,它又给我们增加了一些束缚。一个就是我们刚才提到的,FOF产品一定要明确类型,所有的高/中/低风险的产品都要从名称和类别上面体现区别。我们在上报名称的时候,也会考虑你的名称是不是会直接体现你的产品的风险特征和风险偏好。还有一个比较大的影响就是,衍生品在FOF这里的投资比例。我们知道传统的公募基金是留有一定的比例空间的,比如传统的股票型公募基金是可以投一个20%的期货敞口,可能很多基金经理没有投,但是空间是有的。但是对FOF而言,目前所有的衍生品处于一个关闭的状态,譬如股指期货、国债期货,对于FOF而言,都不能投。所以他还是从某种程度上要强调,FOF更单纯去体现基金投资能力。那么第三就是在估值这块儿,我们以前会考虑场内基金的估值、场外基金的估值,场外肯定是用净值,但是最新版的估值指引对场内的估值也做了一个区分。也就是说ETF跟LOF要区分开来,ETF更传统地是用它的价格去进行场内的估值,也就是说假如你买了一些QDII的ETF或者一些净值出的很晚的ETF,你也可以很高效地去进行它的价格估值,所以ETF是它更愿意投的,更天然有利的一个品种。对于LOF而言,目前就出现这么一个问题,它采用场外净值,如果说它是一个QDII的形式,或者是一个更创新的品种,它的净值出的更慢的话,那么对于FOF而言,更多的会选择投向ETF产品。所以从估值的角度而言,ETF相对LOF对于FOF来说是更有利的。最后是对流动性管理做了些规定,包括定开,这种流动性受限的基金,包括封闭式基金这种,它在以后的FOF产品里面比例不超过10%,所以整个框架我们可以看到,相对现有的私募或者券商资管而言,公募FOF的束缚是非常非常强的,不仅要主体上投资于基金,而且要强制地分散化,不能使用衍生品,而且要强制性地明确投资风险类型,去进行相应的投资管理。这种理念、这种变化是更让FOF显得纯粹,如果它是做低风险的,那么它就要从名称上、风险特征上体现;如果它是做高风险的,也要在相应的类型上体现。风险偏好对于FOF而言目前是一个非常非常重要的前提。这块儿在后面的大类资产配置里面也会给大家做进一步的说明。

这里我们简单地比较一下公募FOF和私募FOF的区别。我们这里就一句话,私募FOF因为所有的子F(基金)目标都是绝对收益,所以说它更多地是希望平滑策略的风险,它的子F(基金)基本上是希望来自于不同的策略,所以它是通过策略的分散化来实现私募FOF的效果。但是公募FOF现有的框架而言,我们基本上很难实现策略上的分散化,而主要来自于资产的分散化。我们可能通过基金投资股票、黄金、债券、美股、白银等等,那么这些我们都只能投资一些相对收益的品种,比如说商品、黄金、白银只能投被动的指数产品,而不能去买这些基金,所以做不了策略的分散化,只能做资产的分散化,所以从这一点而言,就可以彻底地把私募FOF和公募FOF做一个非常大的区分。公募FOF投向的所有品种基本上都是一些相对收益的品种,我们通过资产的分散化,力争获取一些接近绝对收益的表现。但是私募FOF从一开始就要求达到绝对收益的目标,通过不同策略的分散来实现降低净值的波动,所以这一块是公募FOF和私募FOF非常大的区别。

因此,我们认为从公募FOF的一个出发点和立足点而言,更多的可能是在大类资产配置而不是基金经理优选。首先在过去的积累的优势上,尤其是过去公募基金没有给基金进行投资,基金管理人调研的优势,所有的公募基金团队基本上也没有相应的这种团队或者相应的背景的人员,可能现在现有的团队在保险或者相关的投资人那里挖来,即使挖来了,在调研的过程中相对第三方或者相对保险公司也没什么特别的相对优势,所以公募基金在做基金管理人调研上,没有什么特别的优势。其次,公募基金FOF本身在投研上是有自身的投资决策流程和公投基金应用的模式,那么比如说公募基金本身是有一个自上而下的从投决会到投资经理提起到交易执行的严谨的投资流程,所有要求的品种都要有深度的研究报告的支持,公募基金的投研能力是公募基金FOF投向上的出发点,我们认为大类资产配置是公募基金更好的出发点,这里也是站在以我们长信为代表的一类公募基金的角度上去谈这类问题。这里还有一个问题,既然要做大类资产配置,是不是用现有的混合型基金也可以做。

我们现有的基金也可以股、债,未来如果开放的话我们是不是也可以投资其它的品种,那么它跟FOF是不是有些区别,我们这里做一些整理。我们可以看到,从资产配置类型上而言,FOF无疑是具有巨大的优势,它可以在同一个产品内实现从股票到QDII到黄金到债券的切换,这个是目前其它的产品做不到的。另外一块,在这个整体的分散化程度,直接通过其它基金来实现,可能不太会受到自身规模的影响,至于在双重收费,在打新,在估值效率上面,其实它反而不如传统的股票混合型基金,所以我们说,即使是做资产配置,如果你认为,股、债、现金已经足够的话,那可能现有的股债混合型基金也能够满足我们的需求。但是FOF具有一些自身特有的一些特点,比如说我们有时候也会遇到股债双杀,也会遇到某一类商品类资产表现得特别好,这个时候FOF多样的投资范围就能够体现它的优势,所以这个是我们对它和现有的投资做的一个区别。

可能我们一讲到FOF,很多人都把它认为是心目中的一个蓝海——将来万亿规模等等,也正是如此,它现在有这么多引人注目的噱头,但是我们其实现在冷静下来仔细去看看,海外市场,尤其是美国市场的FOF的成功例子,我觉得目前还很难直接复制到我国的市场上来,尤其美国FOF基金和指数基金的大爆发,来自于他们对于个人养老金制度的改革,再加上他们指数化投资上的有效性,能够带来目前的这样一种发展,但是目前而言,对我们来说这一步没有直接复制的方法,所以我们认为,目前我们的这种FOF尤其是公募FOF其实还是走在一个起步阶段,而对于公募基金而言,在这个阶段锻炼出跟以往的股票型基金、混合型基金所不一样的地方,锻炼出大类资产配置的能力,可能是未来监管层甚至是我们养老金制度改革的一个重要方向。

综上,我们认为FOF只是一个框架,未来各种类型的FOF肯定都会有,从低风险的货币基金型FOF,当然我个人感觉这个基金的意义其实并不是很大,再往上到债券、到债券增强,到大类资产配置,再到这种纯股票的轮动,甚至是股票内部的行业和风格轮动FOF,从最低的风险特征到最高的风险特征,应该是有不同的产品,呈现一种百花齐放的状态。FOF的规模(提高)还需要较长时间,需要整个的投资者结构和FOF的业绩体现出它的优势,才会有进一步的培育。这是我们第一部分对整个FOF的一个框架性的梳理。

大类资产配置的理解

第二部分,主要谈一下我们站在长信量化的角度上谈谈对大类资产配置的理解。如果我们要去做大类资产配置,你的产品(FOF)的目标应该定位为什么。如果你把所有的产品、所有的资产放在大类资产配置或者说一个长期的角度去看的话,你会发现,基本上你的承担风险和你的长期回报会实现一个非常强的相关性。这里有张图,我们站在一个10-15年理应是大类资产配置或者说FOF投资期限的一个周期角度去看,你承担了多少风险就获得了多少回报。

换句话说,如果在FOF上,在大类资产配置上,只想拿最高的收益,其实你不需要做大类资产配置,你只需要把所有的钱都放在我们超高波动的A股市场上,长期是可以拿到一个非常可观的回报的。所以从这个角度来看,大类资产配置只以收益为目标其实是并不合适的,如果我们考虑是不是以风险收益比为目标,这里我们画的两张图可能会比较复杂,我们举个简单的例子。比如说,我们是一个风险偏好非常低的人,然后他也追求风险收益比,我们知道现金类的资产,它的波动是非常非常低的,所以在这种情况下,可能他的大部分的钱都放在现金类的产品上,甚至会成为全部配置资产。随着他风险偏好的提高,由于现金贡献的收益对风险资产又毫无影响,可以说它既不影响波动也不影响收益,此时对他而言,投资现金就没有什么意义,所以这种情况下,追求风险收益比,我们认为,可能也不是一个非常合适的理念。我们认为,风险承受能力(风险偏好)才是一个前提,在监管层第二次引发的指引里面也看到,这也得到了监管层的认可。监管层明确提到FOF产品要体现它的风险偏好和类型。

提到风险偏好,大家可能都会以目标波动率作为一个入手点——波动率可以对应到损失,在正态或者非正态分布上,多少的波动率可以对应到多少概率下多少程度的损失,这是我们风险能力的一个诠释。另外一点,波动性通过技术手段和模型,相对而言是可控的。简单来说,用波动率来作风险控制的评价是可行的。

在目标波动率的框架之上,当前最热门的要数风险平价或者说是风险均衡理论。我们认为风险平价的优势在于它把传统的资产权重从资金权重改变成为风险权重。至于是否所有的资产都要平价,我们认为,可以通过模型或者主观判断来调节资产的权重,但是调整的一定是风险权重,这样的话,我们对所有资产的组合贡献度都有一个相对科学的控制。在FOF上面,风险平价有一个天然的问题,就是,我们在投向债券基金,而债券基金的杠杆是不确定的,所以市场根据行情会有一个非常大的变化,这样的话用所谓的历史数据去算风险贡献度,可能在将来就会有所变化,由平价变成不平价。目前市场上已经有的和平安合作的风险平价基金其实是采用了股债混合型基金也就是说通过自己运作债券的形式来实现,而我们通过FOF的这个形式,我们就考虑抛弃“平价”直接采用风险权重。在风险平价这块,我们更多的是考虑不做资产权重,不做资金权重,而以风险权重作为考量。如果我们认为现在股票、债券、黄金、商品对产品的贡献度是差不多的,那我们让它风险去等权,而不是在资金上去等权,所以这是风险平价对大类资产配置最重要的框架。

我们对后期长信量化自己的FOF的考虑上,也是考虑结合目标波动率去调整我们目前的风险平价,实际上我们使用的是并不平价,而是使用的风险权重的框架,再使用一些量化的方法进行自己的调整。

基金的优选

最后,既然是做FOF,我们也会考虑基金的优选。这里我们做一个非常理论非常学术的探讨,并不代表我们不认可这种基金管理人选择的理念。因为在实际的考核中,我们发现基金组合管理人优选的组合在长期的表现也是非常优异的。我们这里只是站在这样一个研究视角,就是,基金组合的分散化他的理论意义是否足够。我们把所有的股票所有的基金拿来画了一个类似有效前沿的图,那么我们发现,唯一的所谓的投资界的免费午餐就是通过我们的分散化,来尽可能地减少我们的不应有的波动,提高我们对应波动下的风险收益。但是我们发现,我们的基金已经基本上可以通过它的内部的股票组合来实现一个非常良好的分散,我们可以看到红色的基金部分基本上都处于蓝色的最左边,也就是说基金已经在分散化上给我们提供了一个不错的选择。如果所有的基金都把块风险分散化做到,那么基金的组合投资可能就没有存在的意义。

另外从投资的其它角度来看,分散化还是有些意义的,比如说,因为单一基金的风格、申购赎回的冲击等等对实物投资都会带来一定的影响,我们就要考虑分散化。但是在单纯地理论的角度上,我们目前觉得还是缺少一些理论的基础。