资产配置的资本性质和投资范围_资产配置|上海资产配置

2018-06-06

  资产配置模型

  在科学合理地预测各种资产的收益、风险和相关性之后,我们可以运用多种定量模型得出最终的资产配置比例。常见的模型包括马科维茨的平均方差模型、布莱克-李斯特曼模型和风险平价模型。均值-方差模型对输入参数高度敏感,输入参数的微小变化可能导致输出配置比的较大变化。因此,上述收益、风险和相关性的分析和预测更为重要。尽可能以保证鲁棒性,利用方差模型来计算资产配置,Michaud(2008)提出了重采样方法,使用原始的资产回报率示例数据模拟生成符合多元正态分布的多组新样品,然后用投资组合有效边界的计算多个数据集。基于平均方差模型,黑-litterman模型允许用户添加个人主观视图。风险平价模型是指各种资产的总风险分配。

  长期研究

  在确定投资的广义资产类别之后,有必要对各种资产类别的回报、风险和资产之间的相关性进行最准确的分析。这是资产配置中最重要的技术步骤。预测每个资产的收益,风险与资产之间的相关性将作为输入参数资产配置下一步的量化模型,决定了资产配置比例的最终科学性和合理性。

  预测各种资产未来风险收益最传统、最简单的方法是历史数据法。与资产配置的基本假设一样,历史数据方法假设资产的风险和收益将在长期内收敛于均值。因此,当历史数据方法有足够长的历史数据来预测未来足够长的时间内资产的风险回报时,它是无偏差的、一致的。从历史数据计算出的风险收益指标和资产之间的相关性可以直接预测资产未来的表现。现实是不太好,历史数据可能不够长(尤其是在国内,许多类别的资产指数发布不到10年),需要预测未来不是足够长的时间(可能是3到5年),在这种情况下,历史数据的方法的可靠性大大降低。

  除了历史数据法,常用的分析方法是美林时钟法。美林的时钟方法可以弥补历史数据方法在预测资产未来中期和短期表现时的低可靠性。通过对经济增长和通货膨胀的分析,将经济周期分为四个阶段:衰退、复苏、过热和滞涨。并计算各阶段风险指数中的资产,以及各阶段资产收益之间的相关性,以及各阶段出现的统计概率(或综合宏观研究得到各阶段未来的概率)。最后,将计算得到的风险收益指数加权到每个阶段的概率,即预期风险收益指数。

  美林时钟法将历史时间序列划分为四个特定的状态。此外,我们可以定制状态划分的规则,我们称之为紧密分析框架。状态划分原则是,在不同的条件下,每种资产的风险和收益表现都会有很大的波动,但在相同的条件下,每种资产的表现相对稳定。运用美林的时钟法计算相似的思路,在不同条件下计算风险资产的各收益指标,并结合宏观概率分析,加权预期风险溢价。

  投资目标、风险承受能力和时间限制是由基金本身的性质决定的,比如金钱本身,厌恶风险的程度,是否与债务约束(如果有付款请求在未来),等。例如,养老基金通常有很高的风险规避和一些债务约束,所以他们有低风险容忍度低预期收入。同时,资本市场环境和受托人的投资管理能力也是影响投资目标和风险承受能力的重要因素。在成熟的资本市场,有经验的受托人可以适当地增加他们的风险承受能力,以换取更高的预期回报。在资本市场不成熟的情况下,当受托人的投资管理能力较弱时,投资者需要降低风险承受能力,在极端情况下避免重大损失。

  确定投资范围和投资的广义资产类别。理论上,你可以投资的资产类别越多越好,因为多元化可以分散投资风险,在给定的风险承受能力下产生更高的预期回报。但太多的资产类别让投资管理变得困难。另外,一定类型的资产配置比例要足够大,突出其风险回报特征,分散投资风险。所以实际资产配置、资产阶级,不宜过多,通常为5到10种),并且应该尽量选择大风险和回报的差异特征,相关性较低的资产,债券和股票等资产,公共和私人市场资产,流动资产和非流动资产,国内资产和外国资产等。

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