20170407-中国银河-BL模型在资产配置的运用_18页_1mb

报告摘要

BL模型在资产配置的运用总结

核心内容

Black-Litterman（B-L）模型是一种改进的现代投资组合理论模型，结合了市场历史数据与投资者的主观观点，从而在资产配置中实现更科学、合理的权重调整。该模型通过贝叶斯方法，将CAPM均衡收益作为先验信息，并结合投资者的预测观点，生成新的预期收益分布，进而进行最优投资组合的计算。

主要观点

B-L模型是在Markowitz均值方差模型基础上发展而来的，旨在解决其对预期收益和方差协方差估计敏感、组合不直观等问题。
该模型通过引入投资者的主观观点，使得资产配置更贴近实际投资判断。
投资者可以为每个观点设定信心度（权重），从而影响最终资产配置结果。
模型计算出的最优权重会受到观点的强度、不确定性以及与市场均衡权重之间的相关性影响。

关键信息

模型原理

B-L模型的核心是将市场均衡收益作为先验分布，结合投资者的观点形成后验分布。
投资者观点通过矩阵形式表达，包含观点组合、预期收益和不确定性。
模型计算出的预期收益为：

$$
\bar{\mu} = \left[ (\tau \Sigma) ^ {- 1} + P ^ {T} \Omega^ {- 1} P \right] ^ {- 1} \left[ (\tau \Sigma) ^ {- 1} \prod + P ^ {T} \Omega^ {- 1} Q \right]
$$

最终的最优投资组合权重为：

$$
w^* = \frac{1}{\delta} \bar{\Sigma}^{-1} \bar{\mu}
$$

模型特点

B-L模型结合了主观观点和客观市场数据，提高了投资组合的实用性。
模型在计算过程中考虑了观点的权重与不确定性，使得结果更具灵活性。
该模型适用于大类资产配置和行业配置等多个层面。

大类资产配置

资产选择

选择的资产包括：沪深300指数、中证500指数、中证国债指数、中证企业债指数、有色金属期货指数、农产品期货指数、黄金指数。

初始权重设置

初始权重基于市值，部分资产因市值难以获取，采用人为设定。
表2显示各资产初始权重分别为：沪深300（41.67%）、中证500（12.18%）、中证国债（11.54%）、中证企业债（11.54%）、有色CFI（5.77%）、农产CFCI（5.77%）、黄金（11.54%）。

投资者观点

观点1：沪深300比中证500表现好5%（权重2）。
观点2：有色和农产品比股票和债券组合表现好3%（权重1）。

B-L模型计算结果

沪深300权重提升至91.96%，中证500权重为负（-51.31%）。
有色和农产权重分别提升至16.13%。
黄金权重为10.99%。
在不允许做空的情况下，沪深300权重为59.76%，中证500权重为0.00%。

行业配置

行业选择

选取了沪深300指数的一级行业指数，包括能源、材料、工业、可选、消费、医药、金融、信息、电信、公用。

初始权重设置

初始权重基于市值，其中金融行业权重最高（47.05%），能源和材料次之（10.04%和4.72%）。

投资者观点

观点1：沪深300消费比沪深300电信表现好5%（权重2）。
观点2：沪深300能源和材料比沪深300金融表现好3%（权重1）。

B-L模型计算结果

消费行业权重提升至33.3%，电信行业权重下降至-14.2%。
能源和材料权重分别为7.1%。
金融行业权重下降至14.4%。
在不允许做空的情况下，消费行业权重为29.0%，电信行业权重为0.0%。

结论

B-L模型能够将投资者的主观观点与市场数据有效结合，实现更科学的资产配置。
该模型适用于多种资产配置场景，如大类资产和行业配置。
模型计算出的权重反映了投资者观点的强度与市场均衡权重的差异。

风险提示

报告结论基于历史数据和统计规律，但市场可能因政策变化等因素出现非预期走势。
投资者需审慎参考报告结论，不应完全依赖其进行投资决策。
报告不构成投资建议，仅作为参考之用。

附录

图表目录

图1：Black-Litterman的简要原理示意图
图2：Black-Litterman的原理
图3：沪深300和中证500指数走势
图4：中证国债和中证企业债走势
图5：有色和农产品指数走势
图6：黄金价格走势

表格目录

表1：大类资产的相关性系数矩阵
表2：大类资产的初始权重设置
表3：B-L模型计算的大类资产最优权重
表4：行业资产的相关性系数矩阵
表5：行业资产的初始权重设置
表6：B-L模型计算的最优行业权重

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