金融工程专题报告:大类资产配置模型的解析与探讨

随着FOF基金逐步进入投资者的视野,关于大类资产配置的方法和策略越来越被重视。本文对几种主流的大类资产配置模型进行了阐述和分析,包括基本面模型、均值-方差模型、Kelly-CVaR模型、B-L模型、风险平价模型。

基本面模型立足于影响资产价格走势的各类宏观、风格、价值等因素,预测资产价格走势,从而决定投资组合比例分配。美林时钟模型通过对经济周期的划分,在不同周期选择不同的配置比例,简单易行,操作性强,资产配置周期相对较长,换手率低,但回测结果并不理想,年化收益率为8.39%,最大回撤率为29.08%,夏普比率为0.61。另一种基本面模型是基于宏观因素的二维多因素模型,将对资产价格走势的预测分为方向预测和收益率预测两个部分,提高了预测准确度,回测结果明显优于美林时钟模型,其年化收益率为13.40%,最大回撤率为20.01%,夏普比率为1.02。 均值方差模型作为一种经典的投资组合模型,存在着一些缺陷,如收益与风险的微小变化会改变有效组合构成,缺乏稳健性。针对这一问题,本文在理论层面,从因子的角度推导了均值方差模型。在实践层面,将考夫曼自适应移动平均线引入,用来计算未来一段时间资产期望收益率,取得了年化21.58%的收益,最大回撤率为19.79%,夏普比率为1.45。

CVaR是衡量和管理风险的一个指标,难以单独用于资产配置模型,而Kelly公式注重资产配置比例的计算,在风险控制方面相对缺乏。本文将两者结合起来,在CVaR控制风险的前提下,使用Kelly公式的思路配置资产,即在最大化资产增值率的前提下,确保组合净值的平均损失率不超过给定水平。模型中的参数可以根据风险偏好需求进行调整,设定参数回测,Kelly-CVaR模型年化收益率为16.85%,最大回撤率为19.38%,夏普比率为1.41。

B-L模型在市场均衡超额收益率先验分布的基础之上,加入投资者对资产收益率的主观观点,并使用贝叶斯推断方法,估计了资产的后验收益率,使用后验收益率代替Markowitz均值-方差模型的预期收益率,增强了收益率的稳定性,最后求解出投资组合中的资产配置比例。模型参数众多,计算较复杂,同时观点矩阵、观点收益矩阵以及观点误差阵设置较主观,设置方式多种多样,不同的观点输入方法会使模型出现相当大的差异。

风险平价策略是近年来较流行的一个策略,其核心是风险的均衡分配,即使每种资产对组合的风险贡献都相同,从而提高了投资组合在各种市场环境下的适应能力。本文分别对基于资产的风险平价模型、带杠杆的风险平价模型、风险预算、基于因子的风险平价模型进行了总结和分析,另外本文以下行风险(down risk)标准差来代替收益率的标准差,提出了下行风险平价模型,表现略优于一般的风险平价模型,其年化收益率为4.42%,最大回撤率为5.39%,夏普比率为1.81。