资产配置定量研究系列之十：海外资产配置前沿理论对于国内市场有何借鉴？-20200821-光大证券-31页_1mb

报告摘要

本文探讨了海外资产配置前沿理论对国内市场资产配置策略的借鉴意义，分析了经典资产配置模型在当前市场环境下的局限性，并从三个方面介绍了优化资产配置的方法：协方差矩阵的优化估计、高相关性资产的配置方法、考虑更多风险因素的资产配置方法。这些方法在海外市场已被验证有效，但在国内尚处于初步应用阶段。

传统方法的不足：样本协方差矩阵虽然为渐进无偏估计，但其对资产数量的依赖性较强，当资产数量远大于样本期时，其估计结果将变得不准确，甚至不可逆。
优化方法：
- 半衰指数加权平均方法（EWMA）：赋予近期收益率更大权重，提高对当前市场情况的敏感性。
- 特征调整协方差矩阵：通过模拟方法估计协方差矩阵的偏差，利用特征值的差异调整矩阵。
- 稀疏矩阵方法：在特定假设下，压缩样本协方差矩阵中的非对角线元素，减少参数数量。
- 压缩估计方法：基于贝叶斯思想，将样本协方差矩阵与目标矩阵进行线性或非线性加权。
- 因子模型（如POET）：通过主成分分析将资产重新组合为不相关的主成分资产，降低风险暴露的相关性。
- 条件协方差矩阵（如DCC模型）：考虑资产相关性的时序变化，通过动态模型更准确地估计协方差矩阵。
对国内市场的借鉴：
- 国内金融市场正在扩大，资产维度增加，优化协方差矩阵估计方法有助于更准确地预测波动率和资产间关系。
- 采用更先进的协方差估计方法，可以提高资产配置的稳定性，减少因数据不足导致的偏差。

高相关性带来的问题：资产相关性增强，使得风险平价模型等策略的效果受到影响，资产配置权重可能无法有效分散风险。
改进方法：
- 趋势跟踪策略的改进：允许做空交易，结合风险平价模型，提高配置灵活性。
- 主成分方法：通过主成分分析，将资产重新组合为相互不相关的资产组合，提高风险分散效果。
- 层次风险平价模型（HRP）：基于树状聚类，将资产按相关性分组，实现准对角化协方差矩阵，减少误差。
对国内市场的借鉴：
- 国内金融衍生品数量增加，资产间相关性增强，使用层次风险平价模型有助于优化配置。
- 通过主成分分析，可以更有效地处理高相关性资产，提高资产配置的稳定性。
- 趋势跟踪策略和多空双向建仓方法为国内投资者提供了新的配置思路，特别是在CTA策略和期货市场。

传统模型的不足：仅考虑均值和方差，忽视了交易成本、尾部风险、偏度和峰度等因素。
改进方法：
- 交易成本的考虑：在最优化模型中加入交易成本函数，提高模型的实用性。
- 尾部风险的估计：通过下行波动率和高阶矩估计（如偏度、峰度）来刻画尾部风险。
- 风险因素的结合：将风险预算模型与风险平价模型结合，实现更全面的风险管理。
对国内市场的借鉴：
- 国内市场对交易成本和尾部风险的关注度正在上升，引入这些因素有助于构建更稳健的资产配置模型。
- 通过高阶矩估计，可以更全面地评估资产风险，提高模型的适应性。
- 风险预算模型可以灵活处理多空配置，适应国内市场的多样化需求。

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