量化资产配置研究之十三:经济周期修正下的均值方差配置方法

量化资产配置研究之十三:经济周期修正下的均值方差配置方法

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1、目录索引一、从资产配置到风险配置4二、股债风险因子期望收益率的估计5(一)由风险溢价估计风险因子5(二)股票市场的风险因子6(三)债券市场的风险因子10三、波动性与相关性的预测12(一)不同经济周期下的风险因子波动性12(二)不同经济周期下的风险因子相关性17四、不同宏观环境下的风险配置与资产配置18五、总结21图表索引图1:股票风险因子的股权风险溢价8图2:经济周期的划分8图3:股票风险因子在不同经济周期的ERP均值9图4:股票风险因子的波动率13图5:股票风险因子在不同经济周期的波动率均值14图6:债券风险因子的波动率15图7:债券发行数量16图8:债券风险因子在不同经济周期

2、的波动率均值16图9:不同经济周期预期下风险因子对风险的贡献20图10:不同经济周期预期下2019年配置建议21表1:股票市场风险因子6表2:上证综指对风险因子的回归系数与拟合优度7表3:股票风险因子的股权风险溢价7表4:对不同年份所属经济周期的划分9表5:股票风险因子在不同经济周期的ERP均值9表6:股票风险因子在不同经济周期下的期望收益率10表7:中证全债指数对风险因子的回归系数与拟合优度10表8:中证国债指数与中证企业债指数的年度收益率11表9:4个到期收益率指标11表10:债券风险因子回归拟合优度12表11:债券风险因子在不同经济周期下的期望收益率12表12:股票风险因子

3、的波动率13表13:股票风险因子在不同经济周期的波动率均值14表14:债券风险因子的波动率15表15:债券风险因子在不同经济周期的波动率均值16表16:风险因子在高增长、高通胀周期的相关性17表17:风险因子在低增长、高通胀周期的相关性17表18:风险因子在低增长、低通胀周期的相关性18表19:风险因子在高增长、低通胀周期的相关性18表20:不同经济周期预期下的风险因子暴露19表21:不同经济周期预期下2019年配置建议21一、从资产配置到风险配置1952年,马科维茨创造性地提出了均值方差模型,应用数学方法构建投资组合。该模型将收益率的均值视为期望收益率,将方差视为风险,最大化在

4、相同风险水平下投资组合的收益,通过均值方差优化方法(Mean-VarianceOptimization,后简称MVO)计算出各类资产最优的配置权重。基于这种思路,投资者可以针对某个基准优化子类资产的配置权重。假设资产配置组合与基准组合都是由N类资产组成,资产权重分别是ëûéwP(i)ùNi=1和éwB(i)ùNëûi=1。假设这N个资产的期望收益率由N´1的向量m表示,协方差可以由N´N的矩阵SR表示,则投资者的资产配置优化问题可以表示为max(m{wP(i)}NP-mB)=éåN[wP(i)-wB(i)]m(i)ùi=1ëi=1ûêú约束条件为组合超额收益的波动率小于

5、某个阈值(wP-wB)TS(wP-wB)ºvar(R-R)£V2RPBNNåwP(i)=åwB(i)=1i=1i=1PB其中,m和m分别表示资产配置组合与基准组合的期望收益率,wP和wB是N´1的向量,分别表示资产配置组合与基准组合的权重。上述资产配置模型通过使用MVO方法给出各类资产的最优配置权重。然而这种方法的使用依赖于严格的假设:即假定各类资产收益率的期望和方差都是可预测的。这种基于历史可以重复的假设,在实际操作层面过于机械化,特别是它忽略了不同经济周期对资产收益的影响,缺乏宏观视角。介于MVO模型存在不同的优缺点,这篇报告我们希望结合不同经济周期的运行特点,自上而下对MV

6、O模型进行优化改造。合理地估计不同经济周期对资产风险与收益造成的冲击,是对传统MVO方法进行改进要解决的主要问题。一种可行的思路是将资产的收益看成各类风险因子的线性组合,例如股票市场的风险可以拆解为市值与行业,债券市场的风险可以拆解为券种和期限,从而将对资产的配置转变为对风险的配置。K假设基准组合的收益可以表示为RB(i)=åEB(k)f(k)+dBk=1其中,K是风险因子的个数,f(k)是第k个风险因子的期望收益,EB(k)是第k个因子的暴露,dB是基准组合中无法被风险因子解释的部分。当基准组合的投资标的足够分散,风险因子足够丰富,dB可以被忽略。同时,资产配置组合的收益也可以

7、表示为KRP(i)=åEP(k)f(k)+dPk=1Kf(k)+dD所以,资产配置组合超过基准的超额收益部分可以表示为åED(k)k=1其中,ED(k)=EP(k)-EB(k)表示资产配置组合对于基准组合超配或低配第k个风险因子的因子暴露。如此一来,传统MVO方法对资产权重的优化就转变成对风险因子暴露的优化。调整后的MVO方法,目标函数转变为约束转变为max[ET]mDfEDÎÂK(E)TS(E)£V2DfD其中,ED是K´1的风险因子超低配暴露向量,mf是K´1的风险因子收益

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