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【金融工程】宏观因子投资体系下的风险动态配置系统

来源:国泰君安 2015-11-27 09:50:00打印

过往的资产配置模型主要的聚焦点仍然为大类资产的表现,而大类资产的表现往往背后几个共同的因子驱动,我们是否能通过数量化的模型,以因子为工具,实现从表层的资产表现穿透到背后宏观因子的驱动是本篇报告的核心。


本篇报告重点解答了以下三个问题:


1、“我们能不能用传统的大类资产实现宏观因子投资?”——因子的可投资性

2、“宏观风险是否可以使用有限的因子进行刻画?”——因子的解释力度

3、“大类资产是否由几个共同的因子驱动?彼此之间是否相互独立?”——因子的低相关性


通过对大类资产间的协方差矩阵进行主成分降维的方法,我们构建了适配于以中国的大类资产为主,辅以部分可投资性较高的海外资产的资产池的宏观因子体系,主因子分别为:经济增长、利率、通胀、汇率与新兴市场风险。该构建方法具有高频性、稳定性与强解释力的特点。


我们可以使用如上构建的高频的宏观因子进行高效的组合宏观风险归因。通过归因我们发现:无论是传统的资产等权组合(1/N)还是近年风靡的风险平价组合均不等同于宏观风险均衡:等权组合在经济增长这一单一因子上存在过高的暴露,而风险平价在利率因子上存在过高的暴露。


通过分析已知过往资产配置的痛点为实际配置下的底层风险的不均等违背了大类资产配置的初衷——分散风险。运用我们之前定义的宏观因子,我们可以不再简单地通过表象的大类资产的表现来分配资产间的权重,而是构建大类资产与宏观风险之间的转换矩阵,通过动态调配宏观因子后的权重反推到所需的大类资产的比例。


我们构建的八资产五因子的动态轮动系统过去十年年化收益为7.76%,相比于比较基准风险平价组合具有稳定的超额收益。且由于底层的宏观风险得到了更好的分散,不再过多地将组合的走势暴露在利率因素上,与风险平价组合/纯债组合形成了良好的收益互补。在后续研究中,我们将继续重点研究如何将主观的宏观判断与现有的模型相结合以进一步提高模型的稳定性与准确性。 


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