长江固收这一年 我们的研究系列22大类资产配置方法论如何演变

大类资产配置方法论演变

第一阶段：固定比例投资模型

• 核心思想：在不同资产之间维持相对稳定的配置比例，通过定期再平衡控制风险暴露。
• 操作步骤：长期持有和定期再平衡。
• 经典案例：股债固定比例策略（如60股40债）。
• 优势：有效衡量分散化风险，优于单一资产配置。
• 局限：依赖经验直觉，缺乏量化分析。

第二阶段：马克维茨均值方差模型

• 背景：美国经济步入繁荣期，资产品类规模扩张。
• 核心思想：量化收益和风险，通过数学模型优化资产配置。
• 关键模型：均值方差模型，引入资产收益率、波动率和相关性。
• 优势：实现从经验化分散到定量优化的转变，形成投资组合理论基础。
• 局限：对参数估计敏感，假设环境理想化，依赖历史数据易过拟合。

第三阶段：风险评价模型

• 核心思想：从资金配置转向风险配置，强调风险预算。
• 关键理念：各类资产承担相同的风险贡献，而非资金比例。
• 代表策略：桥水全天候投资组合。
• 优势：真正实现风险分散，不依赖期望收益。
• 局限：依赖历史波动率和相关性数据，市场结构变化可能导致失效。

第四阶段：因子配置模型

• 背景：金融危机暴露传统资产配置缺陷，因子策略成为主流。
• 核心思想：持有资产背后的因子收益，承担因子风险。
• 操作步骤：
  1. 选取合适的因子（如市场、规模、价值等）。
  2. 计算资产对因子的暴露程度。
  3. 规划因子暴露程度，确定资产权重。
  4. 调整资产组合，使因子暴露贴近目标。
• 优势：直接管理底层因子，降低资产收益复杂性，参数更易估计。
• 局限：因子收益波动性强，历史有效因子可能失效，因子定义依赖样本结构。

研究结论

• 未来更多采用因子配置模型，逐步构建因子大类资产配置模型。
• 因子配置的核心优势在于直接管理底层因子，揭示资产收益和风险来源。
• 风险评价模型在风险分散方面表现优异，但依赖历史数据易受市场结构变化影响。
• 均值方差模型虽为投资组合理论基础，但存在参数敏感和假设理想化等局限。