资产配置哪家好?解读三种资产配置模式

2017-12-21
  作为一个投资者都会精打细算,深谙财富管理,规避各种资产配置风险问题。选择一家可靠的服务平台是非常重要的,那么资产配置哪家好?这个问题也是投资者最关心的问题。今天合星财富财富管理分析师就为大家介绍资产配置中最常用的三个量化模型:均值方差模型、Black-Litterman模型和风险平价模型。下文将具体介绍三个模型的配置思想、优缺点、适用条件。
  在科学、合理地预测出各类资产的收益、风险和资产间的相关性后,我们可以运用多种量化模型得出最终的资产配置比例。常用的量化模型包括马科维茨的均值方差模型、Black-Litterman模型以及风险平价模型。马科维茨均值方差模型用收益率的标准差衡量风险,并通过给定预期收益率,最小化风险的方式构建投资组合的有效边界;Black-Litterman模型在均值方差模型的基础上,允许用户加入个人的主观观点;风险平价模型则侧重于对各类资产总体风险的配置。
 
  一、均值方差模型
 
  Markowitz(1952)首次提出了现代投资(000900,诊股)组合理论(Modern Portfolio Theory,MPT),他用数学语言衡量了投资组合的预期收益和预期风险,并通过组合优化确定最佳风险收益下的资产配置比例。这个组合优化的过程就是均值方差模型。
 
  均值方差模型解决两个问题:一是给定预期收益,最小化预期风险;二是给定风险容忍度,最大化预期收益。均值方差模型的输出结果是一系列(预期收益,预期风险)组合,以及相对应的资产配置比例,所有的预期收益和预期风险组合组成一条有效边界曲线。
 
  均值方差模型的优点在于求解过程相对比较简单,但缺陷也同样明显。最大的问题在于模型对输入参数非常敏感,尤其是对于预期收益率的敏感性:输入的预期收益的微小变化就有可能导致输出配置比例的巨大变化。而对于预期收益的估计恰恰是我们在长期研究中面临的最大挑战:以历史数据法为例,我们对于预期风险的估计相对有把握,资产间相关性的估计把握略低,而对于预期收益的估计则是完全没把握。为了尽可能保证均值方差模型输出结果的稳健性, Michaud(2008)试图利用Resample的方法,他利用原始资产收益率样本数据模拟生成多组符合多元正态分布的新样本,进而使用多组数据计算资产组合的有效边界。
 
  Michaud的方法确实可以提高模型的稳定性,但其本质上并没有解决估计误差带来的问题,仅仅是对有效边界做了平滑处理。均值方差模型的另一个问题则是其得出的资产配置结果往往会导致组合集中投资于几类预期收益较高的资产,本质上这是模型对于预期收益输入参数敏感的副产品,这与现代投资组合理论分散投资的初衷是相悖的。尽管如此,均值方差模型依然是决定资产配置的有效方式,通常作为资产配置进一步分析的起点。资产配置哪家好?您可以选择到合星财富免费预约分析师老师咨询详情。
 
  二、Black-Litterman模型
 
  均值方差模型最重要的输入参数是资产的预期收益率,并且模型对于预期收益率的变化敏感程度非常高。预期收益率的估计来源于历史收益率时间序列,但历史并不代表未来,只用历史收益率作为资产的未来收益率的估计,并以此来配置资产,很容易出现偏差,导致极端的配置权重。高盛的Fischer Black和Robert Litterman于1990年在传统的均值方差模型基础上,基于贝叶斯(Bayesian)理论提出了Black-Litterman模型。与均值方差模型相比,Black-Litterman模型最重要的区别是在投资组合配置的过程中不但对历史收益率进行了总结,同时将投资者主观的观点和经验融入了模型。
 
  Black-Litterman模型提供了一个确定资产预期收益率的框架,它以市场投资组合的实际占比为切入点,通过逆优化的方式计算各类资产的预期收益。相比于均值方差模型,BL模型推导得出的预期收益率是稳健一致的。此外,BL模型还允许投资者加入个人的观点和观点的置信度。当投资者认为当前市场投资组合偏离均衡状态时,可以人为的对预期收益率的估计进行调整。
 
  Black-Litterman模型的缺陷主要在于其对市场组合的假设。它假设市场组合是一种涵盖了市场所有资产的组合,而且所有投资者可以自由投资于任何一种资产,显然这是不现实的。在实际操作中,也很难构建一个包含所有资产的市场投资组合。在国内市场,甚至很难构建一个包含投资范围内少数几种资产的投资组合,并计算各资产的实际占比。因此,实际中,往往使用等权重(或者由其他资产配置模型得出的配置权重)作为各资产市场占比的估计输入模型,这极大地限制了Black-Litterman模型的应用。很多时候,Black-Litterman模型输出的资产配置比例仅仅作为资产配置分析的一个参考。
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  三、风险平价模型
 
  均值方差模型和Black-Litterman模型都依赖于预期收益率的输入,而预期收益率往往难以估计。相比之下,预期风险的估计可靠性强很多。此外,均值方差模型和Black-Litterman模型的基本逻辑都是在给定预期收益率的情况下,最小化风险。这个逻辑的不足之处在于其只考虑了组合的整体风险,而没有关注风险的构成。基于以上两点,PanAgora基金的首席投资官钱恩平(Edward Qian)博士提出了著名的风险平价(Risk Parity)策略。风险平价策略通过平衡分配不同资产类别在组合风险中的贡献度,实现了投资组合的风险结构化。通过风险平价配置,投资组合不会暴露在单一资产类别的风险敞口中,因而可以在风险平衡的基础上实现理想的投资收益。
 
  投资中,获得了成功(原因之一是过去二十年美国债券市场的牛市)。有部分实证研究也证明其在市场多变,资产轮动无序且频繁的条件下比均值方差模型更能提供稳定的组合收益。资产配置哪家好?上海合星财富是您实现财富管理的最佳伴侣。
 
  模型的缺点在于得出的资产配置组合有时候会过度集中波动性低的资产,而降低了投资组合的整体收益。图3为使用风险平价模型配置沪深300、债券和金属期货三类资产的输出结果。与均值方差模型的输出结果相比,风险平价模型的资产配置明显侧重于波动性低的资产——债券。此外,风险平价模型的求解过程也远比均值方差模型来的复杂,在少数情况下甚至很难得出一个最优解。
 
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