资产配置策略研究之二：引入衰减加权和趋势跟踪的主成分风险平价模型研究-20171117-天风证券-36页-1mb

金融工程：引入衰减加权和趋势跟踪的主成分风险平价模型研究

核心内容概述

本报告探讨了基于风险视角的资产配置模型，重点分析了传统风险平价模型（RP）的局限性，并提出了引入衰减加权和趋势跟踪的主成分风险平价模型（PCRP）作为改进方案。研究通过理论分析与实证回测，验证了新模型在风险控制和收益提升方面的有效性。

主要观点

• 传统风险平价模型的局限性：

  • 要求资产间相关性尽可能低，但现实中资产相关性较高；
  • 对所有资产分配权重，未考虑高相关资产的重复配置问题；
  • 忽略资产未来收益表现，无法应对市场下跌；
  • 忽略不同资产的风险特性。

• 主成分风险平价模型（PCRP）的优势：

  • 通过主成分分析实现资产组合的正交化，从而在等风险贡献下优化投资权重；
  • 具有资产筛选功能，避免对高相关资产重复配置；
  • 实证结果显示，PCRP模型在年化收益率、最大回撤和Calmar比率等方面优于传统RP模型。

• 模型的改进方向：

  • 引入衰减加权法对资产的预期风险进行估计，以反映波动率的聚集性和衰减性；
  • 引入趋势跟踪法对资产的预期走势进行估计，以应对市场趋势变化；
  • 结合上述两种方法，形成三种改进模型：WDC-PCRP、TF-PCRP 和 WDC-TF-PCRP。

关键信息

资产特性分析

• 资产收益率难预测：收益率具有非线性和随机性，预测准确率较低，近似服从随机游走；
• 资产波动率具有聚集性和衰减性：波动率呈现较强的自相关性，且衰减性明显；
• 资产间相关系数具有长期关联性：相关性在长期内较为稳定，适合使用较长周期数据进行估计。

实证分析结果

• WDC-TF-PCRP模型在风险控制和收益提升方面表现最佳；
• 引入趋势跟踪策略可有效降低波动率和回撤，提升夏普比率和Calmar比率；
• 债券加杠杆可以增强模型收益，但需注意风险。

模型对比

• 标准模型：包括等权重（EW）、风险平价（RP）和主成分风险平价（PCRP）；
• 改进模型：
  • WDC-PCRP：基于衰减加权的预期风险估计；
  • TF-PCRP：基于趋势跟踪的预期走势估计；
  • WDC-TF-PCRP：同时引入预期风险和预期走势估计。

换手率分析

• 标准模型：

  • EW：平均季度换手率2.63%；
  • RP：平均季度换手率5.74%；
  • PCRP：平均季度换手率13.60%。

• WDC-TF-PCRP模型的换手率最低，平均月度换手率为14.65%；

• TF-PCRP模型的换手率也较低，平均月度换手率为14.44%；

• WDC-TF-EW模型换手率最高，平均月度换手率为26.08%。

改进模型算法

WDC-PCRP模型（引入预期风险估计）

1. 在季末调仓日，基于衰减加权法估计资产的波动率和相关系数；
2. 使用主成分风险平价模型计算最优投资权重；
3. 每季度末重复操作。

TF-PCRP模型（引入预期走势估计）

1. 在季末调仓日，基于衰减加权法估计协方差；
2. 使用主成分风险平价模型计算最优投资权重；
3. 每月末判断资产走势，调整权重至无风险资产或特定资产；
4. 每季度末重复操作。

WDC-TF-PCRP模型（引入预期风险与走势估计）

1. 在季末调仓日，基于衰减加权法估计协方差；
2. 使用主成分风险平价模型计算最优投资权重；
3. 每月末判断资产走势，调整权重至无风险资产或特定资产；
4. 每季度末重复操作。

风险提示

• 本报告基于历史数据进行实证分析，模型在不同市场结构或交易环境下可能失效；
• 由于我国做空机制不完善，部分模型在下跌行情中可能无法有效做空，需使用无风险资产替代。

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