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大类资产配置(1):短期长期风险度量和超额收益边际效益递减

来源:东北证券 作者:陈亚龙 2016-12-20 00:00:00
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大类资产量化配置模型很大程度上依赖优化方法,并且部分模型对参数高度敏感(例如,均值方差模型)。本文没有关注如何优化收益和风险,而是根据投资期限的不同分别进行模拟,视一年期为短期,对未来一年的风险使用非参数估计Bootstrap方法进行抽样估计,模拟收益率分布并计算1%分位点的亏损比例;视五年期为长期,对未来五年的风险使用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法进行模拟,计算在不同情境下亏损的概率。

短期风险模拟-Bootstrap:抽样样本为2008年2月至2014年12月,2008年2月至2015年12月,2008年2月至2016年11月的月度收益率序列。大类资产模拟指数使用万得全A,中证国债,纳斯达克指数,沪金主连,配置比例从(10%,70%,10%,10%)变化为(70%,10%,10%,10%),单次抽取四种资产相同连续三个月的月度收益序列,保证每种资产时间序列上的连续性和四类资产截面间的相关性。每种情况模拟10万次。长期风险模拟-MonteCarlo: 四类资产收益率假设服从多元正态分布。同样将配置比例从(10%,70%,10%,10%)变化为(70%,10%,10%,10%),同时分析了不同程度超额收益(-10%到2%)。每种情况模拟1万次。

超额收益边际效益递减:在长期风险模拟时我们发现,当alpha不超过某个边界时,随着A股配置比例增加,长期投资最终的亏损概率是减小的,而超过这个边界这种负相关的关系不再成立。同时对比中美市场以及Peng Wang & Jon Spinney (2016)的结果可以发现,这种边际效益递减的情况在美国市场同样成立,但是中国市场的alpha边界低于美国市场。经过短期长期风险和收益综合对比,我们认为在本文的分析框架下,四类资产以(40%,40%,10%,10%)的比例配置结果较为优异。





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