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报告摘要

总结：Valuing Private Equity Strip by Strip

核心内容

本文提出了一种新的方法，用于评估私募股权（PE）投资的风险调整后利润（RAP）和预期回报。该方法结合了机器学习技术和资产定价模型，通过将PE现金流与公开市场的证券现金流进行剥离（strip）和复制（replicate），构建了一个能够反映系统性风险的估值框架。

主要观点

估值方法：本文采用一种两步法，首先构建一个现金流复制组合，其次使用一个灵活的无套利资产定价模型对这些现金流进行定价。
现金流复制：通过将PE的现金流序列与公开市场证券的现金流（包括零息债券和股票收益）进行剥离，计算PE基金对这些证券的暴露程度。
风险调整后利润：通过比较PE基金的超额收益与复制组合的收益，计算风险调整后利润（RAP）。RAP为零表示基金在无技能的情况下与市场表现一致。
预期回报：利用资产定价模型，将PE基金的预期回报分解为不同时间点和风险因子的贡献。
风险因子：考虑了多种风险因子，包括国债、股票市场、REIT、基础设施、小盘股、价值股、成长股和自然资源股，以更全面地反映系统性风险。
结果：平均RAP为负，表明私募股权基金整体上并未带来超额收益。但存在显著的跨基金和跨时间的绩效差异，部分基金仍能实现正的RAP。
趋势分析：PE基金的预期回报和利润呈下降趋势，尤其在最近时期表现更为低迷，这反映了公共市场的回报率下降。
方法论贡献：该方法不仅适用于私募股权，还可推广到其他非上市资产的现金流评估，为资产定价和投资组合分析提供了新的视角。

关键信息

方法步骤

现金流剥离与复制：
- 对PE基金的现金流进行剥离，得到不同时间点的现金流序列。
- 使用机器学习技术，将这些现金流与公开市场证券（如零息债券、股票收益）的现金流进行匹配。
- 构建一个复制组合，该组合的现金流与PE基金的现金流相似。
资产定价模型：
- 使用一个包含多个风险因子的无套利资产定价模型，对复制组合的现金流进行定价。
- 模型考虑了不同期限债券的收益率和多种股票指数的历史数据，以准确反映风险溢价。
风险调整后利润（RAP）计算：
- RAP定义为PE基金的超额收益减去复制组合的收益，再减去资本成本。
- 公式如下：
  $$
  RAP_t^i = \left( \sum_{h=1}^{H} X_{t+h}^i P_{t,h}^{$} - 1 \right) - \left( \sum_{h=1}^{H} \sum_{k=1}^{K} \beta_{t,h}^k F_{t,t+h} P_{t,h}^{$} - \beta_{t,h}^k P_{t,h} \right)
  $$
- RAP为零表示基金在无技能的情况下与市场表现一致。
预期回报分解：
- 预期回报被分解为不同时间点和风险因子的贡献。
- 公式如下：
  $$
  \mathbb{E}t[R^i] = \sum{h=1}^{H} \sum_{k=1}^{K} w_{t,h}^i(k) \mathbb{E}t[R{t+h}(k)]
  $$
- 其中 $w_{t,h}^i(k) = \beta_{t,h}^i(k)P_{t,h}(k)$。

数据与样本

使用Preqin提供的PE基金数据，时间范围为1980年至2017年。
样本包括4,219只基金，覆盖八个投资类别。
主要分析集中在买断（Buyout）、风险投资（Venture Capital）、房地产（Real Estate）和基础设施（Infrastructure）基金上。
通过与Burgiss数据集对比，验证了结果的一致性。

重要发现

平均RAP为负：表明私募股权基金整体上并未带来超额收益。
跨基金和跨时间的绩效差异：约四分之一的基金能够实现超过10美分的正RAP。
预期回报下降：PE基金的预期回报和利润呈下降趋势，尤其在最近时期表现更为低迷。
风险因子暴露：不同PE基金对不同风险因子的暴露程度不同，例如房地产基金对房地产股票指数有显著暴露，风险投资基金对成长股有显著暴露。
无套利模型：模型能够准确反映不同时间点和不同风险因子的预期回报和风险溢价。

方法论创新

通过剥离现金流，构建了一个更丰富的风险因子暴露模型。
使用弹性网络（Elastic Net）估计方法，处理大规模风险因子，同时确保复制组合为单边多头。
引入了随机贴现因子（SDF）模型，以更准确地反映不同资产的风险溢价。
提供了一个灵活的框架，用于分析非上市资产的预期回报和风险调整后利润。

结论

本文提出了一种新的估值方法，能够更准确地评估私募股权基金的风险调整后利润和预期回报。通过剥离和复制现金流，并结合无套利资产定价模型，该方法揭示了私募股权基金在系统性风险上的暴露程度，并指出其整体表现可能未如传统认为的那样具有超额收益。此外，该方法为分析私募股权基金的绩效提供了新的视角，并可用于投资组合管理中的替代资产分析。

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