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资产配置理论演进及其在国内的应用浅析
时间:2018-11-06 13:34:22    来源:www.xiandaishangye.cn    浏览次数:    杂志首页    我来说两句()

    周立志  华南理工大学  广东广州  510006

 

摘要:资产配置是投资组合管理中最重要的决策。近年来由于数值方法和计算机计算能力的进步,资产配置理论也快速发展,国内许多如基金公司等也开始运用这些资产配置理论。本文首先梳理了资产配置理论的演进过程,再结合国内实际分析了资产配置理论在我国内的运用情况,最后给出了资产配置理论的发展方向。

关键字:资产配置MPT智能投顾  

一、引言

有效的大类资产配置被视为成功投资的关键。Brinson等人(1986年)曾经采用业绩分解法研究了资产配置和投资策略对投资组合收益率的影响,得出了资产配置解释了91只共同基金收益率方差的93.6%。虽然其后有许多学者进行了更多更深入的研究并对此发表了不同的观点,目前对于资产配置策略对投资业绩的具体影响目前仍然没有定论,但众多理论已经认同资产配置确能在分散投资组合风险的同时获得更高的收益。

资产配置即是指根据投资者的需求将投资资金在不同资产类别之间进行分配。一般是在综合衡量各资产的风险与收益情况下,将投资资金在各种可配置资产之间进行合理分配,以达到投资收益的相对最大化。最先开始进行资产配置策略研究的是美国,资产配置不只限于研究资产类别的配置比例,还出现了量化投资等理论专注于研究风险收益、超额收益等。

二、资产配置理论的演进过程

(一)基于MPT模型的启蒙阶段

60/40投资组合20世纪30年代的美国市场开始出现普遍适用,即组合内配置60%的标普500指数股票,配置40%的十年期美国国债,以达到分散分险的同时提高收益的目的。这种简单的操作方式是早期资产配置策略的启蒙原型,但根据Faber(2015)的研究,大约78%的时间内无法表现出较好的效果。

20世纪50年代,Markowits(1952)(1)提出现代投资组合理论(MPT),正式将(大类)资产配置由实践层面的摸索提升到了理论层面的研究。该模型首次使用期望、方差来刻画投资的收益和风险,将资产配置问题转化为多目标优化问题,标志着现代投资理论的诞生,也成为大类资产配置理论演进的重要基础。MPT模型的产生、统计学的发展和计算机技术的进步,使得投资决策可以建立在大量金融数据分析支撑的前提下,资产配置理论的发展方向开始由定性分析转变为定量研究。

Sharp(1964)(2)Lintner(1965)Mossin(1966)Markowits的基础上几乎同时提出了资本资产定价模型(CAPM),建议投资者按照风险资产的市场价值权重进行资产配置。该理论的两点假设,即市场投资组合包括世界上所有可以投资的资产种类且这些资产无限可分,在现实中无法满足。因此,之后学者在对市场投资组合估计时大多添加了一些人为假设。如Brinson(1986)了得到市场投资组合的近似估计,从80多种资产中区分出9具有代表性的全球资产,并使用1960-1984年的历史数据构建出市场投资组合Doeswijk(2014)排除了不能被投资者投资的资产(如耐用消费品、人力资本、私人住房、政府持有的公司股票和央行持有的黄金等),构建出了1990-2012年时期内8资产的全球市场投资组合及1959-2012年时期内4资产的全球市场投资组合

(二)基于MPT模型的发展阶段

Fisher BlackRobert Litterman(1992)(3) MPT模型进行了优化,提出了加入投资者对市场的看法和预期的Black-Litterman模型。即利用概率统计方法,将投资者对大类资产的观点与市场均衡回报相结合,产生新的预期回报,可根据投资者的意见输出对该大类资产的配置建议。Black-Litterman模型提出以来,已逐渐被华尔街等主流机构投资者所应用,现已成为许多资产管理部门资产配置的主要工具。

捐赠模型(Endowment ModelMPT模型的基础上拓展了资产类别,更加注重另类资产的配置价值。美国顶尖大学捐赠基金(哈佛、MIT、普林斯顿等11所大学)资产配置中另类资产占比最高(平均占比60%)。相比传统资产,大宗商品、对冲基金、房地产投资信托基金(REITs)等另类资产更可以产生优异的平均回报。

保险机构由于受负债端的约束往往更关注投资风险,保护投资者基本收益的投资组合保险策略OBPICPPITIPP也应运而生。LelandRubinstein(1976) 提出的基于期权的投资组合保险策略(OBPI),是指通过在投资初期支付一笔权利金来换取未来投资标的价格下跌时受到补偿的权利,锁定投资组合下跌的风险。BlackJones(1987)提出的固定比例投资组合保险策略(CPPI)允许投资者根据个人收益期望值和风险承受能力选择参数,通过动态调整风险资产和无风险资产的组合比例且保证本金安全。EstepKritzma(1988)提出的时间不变性投资组合保险策略(TIPP),不同于CPPI策略,此策略将保险额度与资产净值挂钩。

美林投资时钟由GreethamHartnett(2004)(4)提出,模型基于美国20年的经济数据将资产、行业轮动、债券收益率曲线和经济周期四个阶段联系起来,指导投资者在不同经济周期下进行资产配置。

(三)基于资产配置转向因子配置的进化阶段

目前国外已经实现了从资产配置向因子配置的进化。因子投资是指将各类基础资产按照因子进行拆分后再按投资目标进行配置,相对于传统的资产配置理论更精细与准确。目前市场上开发的因子很多,如宏观因子(经济增长、通胀、利率等),风格因子(价值、动量、小盘股、波动率等)和市场因子(股市 β 系数、债券久期等)。自2008金融危机以来强调风险因子配置的机构越来越多,其中风险平价(Risk Parity)模型是应用最多的配置策略,如BridgewaterAll WeatherAQRRisk PremiumBlack rockMarketAdvantage都属于这类产品。

(四)基于大数据和机器学习的智能阶段

在科技发展下,未来资产配置模型将突破人类认知局限。基于人类认知开发的策略主要基于“假设—检验”或“假设—回测—模拟—实战”,而基于机器学习的策略开发则是“数据—规律—优化”。在深度学习时代,机器通过互联网上大数据的不断训练可以突破人类的认知,而不仅仅局限于复制和执行人类所开发的投资策略,开发新的投资策略。目前国外已经出现了基于大数据和深度学习算法的基金如人工智能驱动股票ETFAIEQ),国内目前尚较欠缺。

三、国内资产配置理论的应用情况

近年来随着国内保险、银行理财等快速增长,机构资产配置资金已成为重要的市场力量,庞大的居民资产也有很强的再配置需求。目前中国居民资产配置在地产、保险、存款、股票上的比例分别为65%4%28%3%,而成熟的发达国家和地区如美国分别30%24%14%32%;德国分别为56%17%17%10%。截至2017年末,银行理财产品资金余额为29.54万亿元,保险资金运用余额为14.92万亿元,两者都在进行大类资产配置,投资方向包括货币、债券、股票、非标等。截至20181季度末,国内公募基金资产总额为12.90万亿元,主要资产配置为股票、债券、基金、权证、现金、其他资产等,分别占比为14.58%39.05%0.11%0.00%32.48%13.78%

当前国内居民的资产配置房产和存款比例过高,资产配置策略的应用尚不明显;机构投资者在配置策略上更加多元,偏股型基金、混合型基金、量化策略基金和FOF基金,可常见各种资产配置策略的应用,但国内对于私募基金、大宗商品等的投资限制较多,在一定程度上阻碍了资产配置策略的实施。资产配置理论国内应用最广的是在证券投资基金的领域,我国证券投资基金由于起步比较晚、发展时间相对较短,同时对资产配置理论应用的重视和研究还不足,投资者将资产配置理论灵活有效利用到投资实践的情况也比较匮乏。

四、资产配置理论的未来发展方向

资产配置理论是现代投资组合理论的重要组成部分,对投资者的实际投资绩效有决定性影响,在认识到传统资产配置理论的不足后,需要研究者对现有资产配置理论和模型进行改进, 以使其更接近解决实际问题。未来资产配置理论的研究方向主要有:(1)建立更加完善的资产配置模型, 使模型能够尽可能考虑投资者面临的实际问题, 包括如投资者的劳动收入和税收等可能对资产配置效率具有较大影响的因素;(2)继续发展和优化计算技术, 使我们可以解决目前资产配置规模越来越大和资产类别越来越复杂的问题;(3)对现有资产配置理论模型的可靠性进行研究, 精确计量输入参数的误差对模型结果的影响;(4)将金融经济学家的理论体系同大数据云、计算等技术结合起来, 发展出完整的决策系统来帮助投资者进行资产配置。当然,资产配置理论的发展仍然任重而道远。

 

参考文献:

[1] Markowits, H. (1952), “Portfolio Selection”, Journal of Finance 7(1):77-91.

[2] Sharp, W. F.(1964), “Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk”, Journal of Finance 19(3):425-442.

[3] Fisher Black & Robert Litterman(1992), “Global portfolio optimization”, Financal Analysts Journal 48(5):28-43.

[4] Greetham, T. M. Hartnett(2004), “The investment clock”, Merrill Lynch, Research Paper, NO.10, Nov.

 

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