大类资产配置方法体系探秘

1、目 录 HYPERLINK l _TOC_250013 大类资产配置是控制风险、获取长期收益的主要驱动力 3 HYPERLINK l _TOC_250012 战略和战术资产配置是大类资产配置的核心环节 4 HYPERLINK l _TOC_250011 战略资产配置（SAA）是大类资产配置的基石 4 HYPERLINK l _TOC_250010 战术资产配置（TAA）是战略资产配置的有益补充 5 HYPERLINK l _TOC_250009 大类资产配置理论发展历程 6 HYPERLINK l _TOC_250008 MVO 模型开启量化配置时代 6 HYPERLINK l _TOC_25

2、0007 从配置资本到配置风险 7 HYPERLINK l _TOC_250006 透过现象看本质，透过大类资产看因子 8 HYPERLINK l _TOC_250005 大类资产配置发展趋势与热点问题 9 HYPERLINK l _TOC_250004 宏观经济分析是进行大类资产配置的重中之重 9 HYPERLINK l _TOC_250003 基于因子的资产配置方法日渐成为主流 10 HYPERLINK l _TOC_250002 另类投资成为投资者配置的新宠 10 HYPERLINK l _TOC_250001 个人投资者对大类资产配置的需求与日俱增 11 HYPERLINK l _TO

3、C_250000 总结与展望 12大类资产配置是控制风险、获取长期收益的主要驱动力大类资产配置是指根据投资者的风险偏好、投资目标和投资期限等因素，结合主观分析和量化模型来构建大类资产投资组合，以达到平衡风险和 收益的目的。大类资产配置是投资者最基本的投资决策。随着国内大资 管时代和财富管理时代的到来，无论是机构投资者还是个人投资者，都 迫切需要通过大类资产配置来更好地控制风险、获取收益。大类资产（super asset classes）是指根据同质性、排他性、相关性，对资产的一种分类（Greer，1997）。在传统大类资产配置中，通常只考虑股票（如国内、新兴市场、发达国家股票等）、债券（如利率

4、债、信用债；新兴市场、发达国家债券等）和货币（如 7 天回购等）。近些年，另类投资（如黄金、大宗商品、房地产、VC/PE、基础设施投资等）也逐步走入人们视野，成为大类资产配置的新宠。大类资产彼此之间的相关性通常较低，这使得配置大类资产可以有效分散非系统性风险，从而获得稳定的长期收益。这对于资金量庞大、配置久期较长的主权基金、养老基金等投资机构尤为重要。我国社会保障基金理事会在管理社保基金时，就形成了包括战略资产配置计划、年度战术资产配置计划和季度资产配置执行计划在内的较为完善的资产配置体系。另外，大类资产具有各异的风险-收益特征，通过灵活配置不仅可以改善投资组合的风险-收益特征，还能够构建出满

5、足投资者特定偏好的投资组合。这方面的典型案例是为管理养老保险资金而出现的目标风险和目标日期型基金产品。642）086债券2%, 4.264（21.74%,20波动率（%）年化6%）商品5.76%, 1.9（1.28%）（0.29%, 24.94%）人民币港股%）（2.7%, 13.36%（30.88A股图 1：大类资产涉及股、债、货币、另类投资等图 2：不同资产具备不同风险-收益特性且相关性低1股票国内市场海外成熟市场海外新兴市场债券大类资产货币国内债券海外债券本币外汇A股港股美股新兴市场股票国债 企业债美元债人民币美元金属类商品能源化工类农产品类贵金属 基本金属化工品 原油农产品其他另类投资

6、 如房地产、VC/PE、基础设施投资等。年复合增长率（%）11105101520253035相关系数股票债券货币股票1债券-0.2031货币-0.0790.1911注：数据统计区间为2006-01至2019-12。数据来源：数据来源：战略和战术资产配置是大类资产配置的核心环节从投资实践上看，大类资产配置是一个系统化的流程，主要包括设定投 资目标、选择配置资产、战略资产配置、战术资产配置、再平衡、绩效 监管与风险管理六个环节。其中，战略资产配置（Strategic Asset Allocation， SAA）和战术资产配置（Tactical Asset Allocation，TAA）是大类资产配

7、 置体系的核心环节，本节将对这两个环节进行简单介绍。大类资产配置核心环节修正参数/调整模型微调短期大类资产配置比例战术资产配置（TAA）确定长期大类资产配置比例战略资产配置（SAA）目标收益风险偏好投资期限设定 投资目标修正资产配置比例偏差再平衡业绩评价/归因风险评估 误差跟踪绩效监控/风险管理基于投资目标、投资约束等选择配置资产选择 配置资产图 3：战略和战术资产配置是大类资产配置的核心环节数据来源：战略资产配置（SAA）是大类资产配置的基石战略资产配置是基于投资目标和投资约束，从长期（一般为 3-10 年）角度确定大类资产的配置比例，目的是获取资产的 beta 收益。大量学术研究表明，战略

8、资产配置是投资组合业绩的重要策源力量（Ibbotson andKaplan，2000），是大类资产配置的基石。战略资产配置主要包含两大步骤。首先，分析大类资产属性，形成长期资本市场预期（Capital Market Expectations，CME）。CME 包括资产的预期收益率、波动性和相关系数等，代表了资产在长期均衡状态下的收益和风险情况，是后续应用资产配置模型的输入变量。估计 CME 的方法通常有：（1）定量模型计算。基于历史数据，采用统计方法或模型进行估计，比如因子模型、ARCH 模型等；（2）定性分析判断。从宏观研究角度对大类资产进行定性分析，给出长期 CME 估计；（3）专家问卷调

9、查。综合投资者的判断，采用市场一致预期作为 CME。其次，应用资产配置模型，得到 SAA 配置方案。资产配置理论模型的发展是推动大类资产配置实践的核心动力，选择和使用资产配置模型也是整个大类资产配置流程的关键环节。常用的资产分配（Asset-Only）模型有恒定混合策略、MVO 模型、BL模型、风险平R价isk（Parity）模型和因子配置模型等。如果考虑负债或未来支出（如养老保险基金、捐赠基金等），常用的模型方法有盈余最优化方法、两组合模式方法、资产负债协同法、目标导向法等。图 4：战略资产配置方法和步骤分析资产属性形成资本市场预期得到长期 资产配置比例应用资产配置模型SAA配置方案定量模型

10、计算定性分析判断专家问卷调查资产分配(Asset-Only)模型恒定混合策略MVO模型BL模型风险平价模型因子配置模型考虑负债的配置方法盈余最优化方法两组合模式方法资产负债协同法目标导向法数据来源：战术资产配置（TAA）是战略资产配置的有益补充战术资产配置是在战略资产配置的基础上，通过分析预测资本市场的中短期（一般为数月至 1 年）走势，主动把握投资机会，适当偏离战略资产配置基准，以期获取 alpha 收益的资产配置决策1。战略资产配置考虑的是资产在长期均衡状态下的风险收益，但短期内资产价格经常会偏离均衡状态，这就为战术资产配置提供了获取 alpha 收益的机会。对于大类资产配置而言，战术资产

11、配置不是必须的，但是如果能够较为准确地预测市场变化，那么战术资产配置将成为战略资产配置的有益补充。根据宏观经济状态对资产配置比例进行调整是最常用的 TAA 方法。首先，分析宏观经济对大类资产的影响，得到不同宏观经济状态下资产的表现情况。影响资产价格波动的宏观经济因素主要有经济周期和货币流动性，其中经济周期可以依据经济增长、通货膨胀等经济指标进行划分；然后，通过量化模型或主观分析对未来宏观经济状态进行预测。常用的量化预测模型包括 Nowcast 模型、DFMs 模型、DSGEs 模型等；最后，基于风险预算等方法，调高（低）在预期宏观经济状态中表现较好（差）的资产的配置比例，形成TAA 配置方案。

12、图 5：战术资产配置方法和步骤主观分析量化模型Nowcast模型 DFMs模型 DSGEs模型CGE模型 划分宏观经济状态 HP滤波MRS模型技术指标分析 选择宏观经济因素 经济周期经济增长、通货膨胀、消费、投资、利率货币流动性预测未来宏观经济状态基于宏观经济状态的TAA方法分析宏观经济对大类资产的影响TAA配置方案调整短期 资产配置比例风险预算模型BL模型因子配置模型基于动量效应的TAA方法基于估值效应的TAA方法数据来源：1 除获取 alpha 收益外，在出现尾部风险时也需要进行战术资产配置以应对市场下跌风险。除此之外，也可以基于动量效应或估值效应进行战术资产配置，其优势是策略实现方法相对

13、简单，同时也能够获得比较优异的业绩表现（Faber， 2006；Victor et al.，2016）。当然，大类资产配置体系中的其他环节也非常重要。比如，再平衡被称为是资产配置中“免费的午餐”，通过合理的再平衡操作，能够降低投资组合的跟踪误差风险，并在一定程度上增强收益；绩效监控和风险管理也是投资实践中不可或缺的环节，可以实时评估策略有效性和市场结构变化，以便于及时修正策略参数、调整配置模型。这些环节均值得后续进行深入研究。大类资产配置理论发展历程大类资产配置理论方法经历了配置资本、配置风险和配置因子三个阶段，是推动资产配置投资实践的核心动力。本小节将对相关理论进行简单介 绍。图 6：大类资

14、产配置理论方法经历了配置资本、配置风险和配置因子三个阶段配置资本配置风险配置因子风险平价模型桥水基金(1996) Qian(2005)风险预算模型Winkelmann(2003)Lustig(2013)资产配置理论基于收益-风险分配资产基于风险分配资产恒定混合模型（Naive模型）股债60/40组合策略B-L模型Black, Litterman(1992)MVO模型Markowitz(1952)因子投资理论等权重混合策略CAPM模型Sharpe等(1964)基于收益分配资产GEYR模型APT模型Mills(1991)BARRA模型Rosenberg(1975)BIRR模型BARRA(1976)

15、Burmeister等(2003)大类资产 因子配置策略Andrew(2014) Naik(2016) Blyth等(2016) Bass等(2017) Bender等(2019)资料来源：MVO 模型开启量化配置时代投资者虽然很早就意识到了大类资产配置的重要性，但在早期缺少理论指引，采用的配置方法一般为简单的恒定混合策略（如等权重投资组合、股债 60/40 策略等）。直到 1952 年，Markowitz 提出了 MVO 模型（ Mean-Variance Optimization Model）， 创建了现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory），将大类资产配置带入到

16、量化配置时代。MVO 模型是大类资产配置理论的重要基础，其突出贡献在于：（1）提出了“约束+最优解”的标准范式来研究资产配置问题；（2）采用期望收益和方差来刻画资产收益与风险，使得进行量化配置成为可能；（3）同时考虑风险与收益，指出最优的投资组合并非单纯追求最高收益或最小风险，而是在两者之间找到平衡。大类资产配置理论体系在 MVO 模型的基础上不断完善发展。MVO 模型在理论上具有重大意义，但在实践中遇到了诸多问题，比如作为模型输入参数的资产期望收益率难以准确估计，而同时模型的参数敏感性又极高，这使得模型很不稳定。为了解决这些缺陷，学界和业界不断提出新的理论和方法，比如高盛的B-L 模型，以及

17、后续的风险平价模型和因子配置模型等。从配置资本到配置风险2008 年金融危机后，传统的大类资产配置方法受到业界的广泛质疑，因为在这些资产配置模式中，股票权重较大，风险集中度较高，使得投资组合在股票市场大幅下跌时承受了巨大浮亏。人们意识到配置资本并不能真正的分散风险，于是开始把目光从配置资本转向了配置风险。桥水基金（Bridgewater）在 1996 年提出的全天候策略（All Weather Strategy）是最早践行配置风险的投资方法。全天候策略首先将宏观经济分为经济增长高于（低于）预期、通胀水平高于（低于）预期共四种状态，并匹配各个状态中表现较好的资产；然后，通过加杠杆将不同资产的风险

18、水平调整为相同；最后，将风险等权重配置到四种宏观经济状态相匹配的资产组合，得到最终的资产配置比例。图 7：桥水基金全天候策略将风险平均配置到四种宏观经济状态中25% of Risk Equitites CommoditiesCorporate CreditEM Credit25% of RiskIL Bonds Commodities EM Credit25% of RiskNominal Bonds IL Bonds25% of RiskEquities Nominal Bonds经济增长通货膨胀上行市场预期水平下行数据来源：Bridgewater，全天候策略的核心理念是风险平价（Risk

19、Parity），即不同资产对整个投资组合的风险贡献是均衡的。磐安基金（PanAgora）的Edward Qian 于2005 年正式提出“风险平价”模型，并发展了相关理论方法。Qian 指出，基于风险贡献配置资产可以更好的分散风险，并能够得到有效的投资组合2。此外，风险平价模型不依赖资产的预期收益率作为输入参数，而且不使用优化过程，因此模型更加稳定。风险平价模型，包括全天候策略，本质上是一种资产配置方法论，可以搭配其他策略构建完整的大类资产配置体系。风险平价策略可以作为独立的 beta 投资组合使用，应用于战略资产配置；也可以调整风险配置比例，演变为风险预算策略应用于战术资产配置。2 当各资产

20、的夏普比率相同，且彼此之间的相关系数一致时，风险平价投资组合可以达到均值-方差最优（Qian，2006）。透过现象看本质，透过大类资产看因子配置因子可以实现真正意义上的风险分散。风险平价等模型虽然已经把目光从配置资本转向了配置风险，但依然是从资产本身的经济属性角度进行收益和风险的预测，并未考虑资产背后的风险暴露。实质上，大类资产可以进一步分解为一系列风险因子的集合，这些因子是驱动资产价值变动的根本因素。因此，直接对因子进行配置，才能实现真正意义上的风险分散。图 8：大类资产可以分解为一系列风险因子无风险利率因子无风险利率因子无风险利率因子无风险利率因子无风险利率因子无风险利率因子通胀因子通胀因

21、子利率因子利率因子利率因子通胀因子通胀因子信用因子经济增长因子经济增长因子流动性因子预期收益现金通胀挂钩债券名义债券企业债券股票小盘股数据来源：BlackRock，宏观因子反映不同资产类别的风险及收益，是大类资产配置关注的重点。风险因子可以进一步分为宏观因子和风格因子两大类别。其中宏观因子 刻画了与经济增长、实际利率、通货膨胀、信用、流动性等相关的风险， 是驱动大类资产价值变化的主要因素，因而也成为大类资产配置关注的 重点。风格因子则反映相同资产类别内的风险及收益，包括价值因子、动量因子、规模因子等，也被称为“smart beta”，通常用于同类资产内 部的配置。基于宏观因子视角进行资产配置的

22、方法并不唯一，业界和学术界都提出了诸多配置框架（Blyth et al.，2016；Bass et al.，2017；Bender et al.， 2019）。结合 Blyth et al.（2016）的研究，可以将基于因子的资产配置方法梳理为四步：（1）选择因子；（2）计算资产的因子暴露；（3）确定目标因子暴露；（4）匹配目标因子暴露。图 9：基于宏观因子的资产配置框架选择因子 计算资产的因子暴露 确定目标因子暴露 匹配目标因子暴露使用经济指标或资产指数作为因子通过主成分分析得到合成因子时间序列回归逐步回归Lasso回归主观设置因子权重通过量化配置模型确定因子权重通过量化配置模型确定资产权重

23、，构建投资组合数据来源：Blyth et al.（2016），当然，基于因子的资产配置方法并不需要完全颠覆传统的大类资产配置决策体系，只需要在原有框架里融合因子配置策略即可达到优化配置的目的。大类资产配置发展趋势与热点问题宏观经济分析是进行大类资产配置的重中之重宏观经济是影响大类资产表现的主要因素，分析宏观经济是大类资产配 置体系中的重要环节。从投资实践上看，在战略资产配置层面：以全天 候策略为代表的风险平价模型，需要对宏观经济状态进行准确划分；基 于因子的资产配置方法，需要合理地选择影响大类资产的宏观风险因子。在战术资产配置层面：最常用的配置方法就是根据宏观经济状态或宏观因子的变化预期对资产

24、比例进行调整。具体策略方法在前文已经提及，此处不再赘述。因此，宏观经济分析是进行大类资产配置的重中之重。只有深入洞察宏观经济对不同资产的影响，并准确预测宏观经济状态的变化，才能构建优秀的大类资产配置策略。考虑到宏观经济对大类资产表现的重要影响，我们在先前的工作中已经着手构建了基于宏观状态的风险预算资产配置体系（详见如何在风险配置模型中纳入主观信息？（李少君、余剑峰）等报告）。后续我们将我们的贡献：使用Nowcasting模型和MACD分段滚动分析来判断宏观经济状态。使用B-L模型将主观观点纳入风险配置框架。股票 大宗商品经济上行经济增长股票信用债20%of Risk通胀上行通胀下行股票黄金经济

25、下行国债信用债20%of Risk通过对宏观经济状态进行分析判断，适当调整风险配置比例。例如，当判断未来处于经济上行和通胀上行状态时，可以调整风险配置比例如下：通胀20%40%of Riskof RiskB-L模型风险预算模型战术资产配置我们的贡献：使用HP滤波和ANOVA检验来划分宏观经济状态，筛选宏观经济指标。使用Sharpe-Omega度量来横向比较大类资产的风险收益表现。25%of Risk股票 大宗商品经济上行经济增长股票信用债25%of Risk通胀上行通胀下行25%of Risk股票黄金经济下行国债信用债25%of Risk全天候模型（风险平价）基本思想：不同宏观状态下，各资产表

26、现不同。宏观状态难以预测，所以平均分配风险。通胀战略资产配置围绕宏观经济状态判断等核心问题对该体系继续进行完善。图 10：基于宏观状态的风险预算资产配置体系数据来源：基于因子的资产配置方法日渐成为主流从证券投资到大类资产配置，因子理念已经深入人心。因子投资的思想起源于经典的CAPM 模型（Sharpe，1964），后来经过 Rosenberg（1975）、 Ross（1976）、Fama（1992）等学者的发展，已经成为金融投资领域的重要学术分支和理论方法。随着因子投资的理念深入人心，因子的概念也从最初股票的风格因子演变到进行大类资产配置的重要手段。基于因子投资的理念，资产配置的核心是因子的分

27、散化而不是资产的分散化，资产配置的工作主要围绕因子的发掘、获取和管理展开。前文提到，配置因子可以实现真正意义上的风险分散，从而优化投资组合风险-收益特征。2008 年金融危机以后，因子理念在大类资产配置领域得到迅速发展。目前全球知名投资机构的资产配置已经逐步实现了从资产到因子的进化，如BlackRock、SSGA、高盛等均围绕因子投资思想重新塑造自身的资产配置体系、投资组合策略和绩效评估方法。选择和构建宏观因子是大类资产因子配置体系的关键。Bender et al.（2010）在分解资产组合的收益率时，提出了三类因子，分别是宏观因子、风格因子和策略因子。如上文所述，宏观因子反映不同资产类别的风

28、险及收益，是大类资产配置关注的重点。因此，如何选择和构建宏观因子，成为大类资产因子配置体系的关键。图 11：Bender et al.（2010）将资产收益分解为三类驱动因子AlphaStrategy Factor ReturnStyle Factor ReturnAsset Class ReturnReturn =+Broad Markets Inflation Economic GrowthValue Growth Momentum Low VolatilityTerm Structure CreditEmerging MarketCarry Trending AnomaliesManag

29、er SkillMain Factor Premiums数据来源：Bender et al.（2010），我们在先前发布的研报中也探讨了基于因子的大类资产配置方法（详见收益、风险亦或因子：大类资产配置框架与变迁（李少君，王焯）等报告）。后续我们将进一步构建基于宏观因子的大类资产配置体系。另类投资成为投资者配置的新宠近年来，另类投资（alternative investment）逐渐受到投资者关注，成为大类资产配置的新宠。2000 年互联网泡沫破裂之后，美国股票、债券等传统投资品出现回报率下降、波动率上升、相关性增加的情况，因此业绩表现优异、与传统资产相关性较低的另类投资开始受到美国投资者的青睐

30、。耶鲁等美国著名高校的捐赠基金会以成功运用另类投资工具分散组合风险并获取显著收益而闻名。在国内，随着近年来市场监管的改革和养老金、财富管理机构的发展壮大，投资者在进行资产配置时对另类投资的关注度也与日俱增。另类投资本身没有统一的定义，其包含的资产也在发展变化中。通常所说的另类投资包括商品、FOF/MOM、房地产、VC/PE 等。随着市场对多样化资产需求的不断增长和金融产品的持续研发创新，基础设施、结构化金融产品（如 ABS、MBS 等）、波动率（如 VIX 期权）、艺术品等新的投资品种也纷纷进入投资者的视野，成为大类资产配置可选资产池的重要组成部分。将另类投资纳入大类资产配置框架具有一定的挑战性。大部分另类投资不在交易所上市交易，缺乏公开的、可靠的行情数据，所以很难进行分析建模。因此，对另类资产的投资研究需要进行更多的深入调研，积累另类资产基本信息，构建另类资产行情数据库。个人投资者对大类资产配置的需求与日俱增国内高净值人士数量急剧增长，为个人大类资产配置提供了极为丰富的土壤。在数量方面，依据瑞士信贷发布的2019 全球财富报告，中国拥有 1 亿元人民币以上财富的人数已经超过美国，占全球总数的比例达到 10%；在金额方面，根据贝恩公司和招