20180919-申万宏源-基于风险因子的大类资产配置研究_23页_2mb

基于风险因子的大类资产配置研究总结

核心内容概述

本报告探讨了基于风险因子的大类资产配置方法，分析了其在不同市场环境下的应用效果，并通过中国市场实证研究验证了该方法的可行性。报告从资产配置的不同维度、风险因子的构建、资产与因子的映射方法，到具体配置模型的求解，均进行了系统阐述。

主要观点

资产配置的三种类型

• 战略资产配置：不考虑短期经济与市场波动，关注长期最优配置，投资组合的回报来源于风险溢价的平衡敞口。
• 动态资产配置：基于特定的经济与周期观点，进行中期最优配置，主动暴露某些风险敞口以获取更高回报。
• 战术资产配置：利用短期市场非理性行为，通过资产错配获取超额收益。

风险因子的构建与映射

• 贝莱德提出的六个风险溢价因子：包括Equity、Inflation、Real Rates、Commodity、Credit、Emerging，每个因子代表不同的风险来源。
• 国内构建的五个基础因子：Rate（利率）、Credit（信用溢价）、Equity（股权溢价）、EM（新兴市场溢价）、Commodity（商品市场），分别通过中债国债总财富指数、中债企业债指数、中证全指、MSCI指数和南华商品指数进行衡量。
• 资产与因子的映射：通过回归分析，将15种资产的收益率映射到5个因子，分析各资产对因子的暴露程度。

配置模型与实证结果

• 目标函数与约束条件：使用最小化方程对资产配置进行优化，目标函数包含方差成分权重 $\gamma$，约束条件包括资产权重总和为1，非负权重及最小交易规模限制。
• 允许做空的配置结果：各因子的配置比例基本等于设定比例，除Commodity外，其他因子的配置比例均与目标一致。
• 不允许做空的配置结果：在最小配置比例为2.5%的约束下，配置比例仍基本接近目标，尤其在Rate、Credit、Equity、Commodity因子上表现良好。
• 仅配置四类因子的实证：在排除EM因子后，仍能获得较好的配置效果，因子配置比例接近目标。

关键信息

风险因子与资产收益的关系

• 各资产对风险因子的暴露系数存在显著差异，部分资产如中证500、中证1000、沪深300等对Equity因子暴露较高，而中债-高信用等级债券财富指数、中债-高收益企业债财富指数等对Credit因子暴露较高。
• 南华工业品、农产品、金属指数对Commodity因子暴露显著，标普500对Equity因子有正向暴露。

风险因子相关性分析

• 五个风险因子之间的相关性整体较弱，表明因子间具有一定的独立性，有助于构建多元化投资组合。

配置模型的优化目标

• 最小化波动：Blackrock设定 $\gamma = 0.99$，将权重几乎全部放在最小化投资组合波动上。
• 非负权重与最小交易规模：在不允许做空的情况下，资产配置权重需满足非负且不低于最小交易规模。

中国市场实证

• 资产选择：包括股票指数（中证500、中证1000、沪深300、标普500）、债券指数（中债高信用等级、高收益企业债）、商品指数（南华工业品、农产品、金属指数）等。
• 配置效果：即使在不允许做空的情况下，配置比例仍能接近目标，说明基于风险因子的配置方法在实际操作中具有一定的灵活性和有效性。
• 因子暴露分析：各资产对因子的暴露程度不同，表明不同资产在风险因子上的表现存在差异，配置策略需根据因子暴露进行调整。

信息披露

• 证券分析师承诺：曹春晓、文雨为本报告署名分析师，具有证券投资咨询执业资格，独立、客观地出具报告。
• 公司信息：申万宏源研究隶属于申万宏源证券有限公司，持有证券投资咨询业务许可，资格证书编号为ZX0065。
• 联系人信息：
  • 上海：陈陶
  • 北京：李丹
  • 深圳：胡洁云
  • 海外：胡馨文
  • 综合：朱芳
• 法律声明：
  • 本报告仅供申万宏源研究客户使用。
  • 报告内容基于公开信息，不保证准确性或完整性。
  • 报告不构成投资建议，客户需自行判断并承担投资风险。
  • 本报告版权归申万宏源研究所有，未经许可不得复制或分发。

结论

基于风险因子的大类资产配置方法能够有效捕捉不同资产的风险特征，构建多元化投资组合，提高风险调整后的收益。在中国市场实证中，该方法在允许和不允许做空的情况下均展现出良好的配置效果，具有较强的实用性与可操作性。