@      龙之谷 基于宏不都雅经济因子的战术资产配置

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龙之谷 基于宏不都雅经济因子的战术资产配置

图外7挑供了按经济周期分类的各栽投资配合的统计数据概要,与吾们之前遵命年份进走的分析相比,如许的分类视角更宽阔。此外,由于吾们的投资配合往往以经济状况为基础,因此按经济周期进走分析也是有意义的。

3.4

在不息竖立各栽投资配合之前,吾们对ECR和均值方差优化模型在季度、半年度和年度周围内的展望成果进走评估。由于大片面ETF都是从21世纪初期最先涌现,因此此测算行使的是1996年1月至2005年12月标普500指数的每日价格数据。终局外明,ECR(ECR中性或笑不都雅的情形下)和均值方差优化模型六个月的展望周围是最佳的,这与Larsen和Resnick[2001]的提出是相反的,详细的数据请参见图外4。

分别模型展望期限的比较

由于吾们必要起码三年的数据来校准经济因子模型,因此吾们的钻研跨度从2006年1月31日延迟到2013年12月13日(时间长度略少于8年),样本量总共1982日。

在Chong等[2012]在论文中是这么介绍Eta定价模型的,“它行使协整的手段将资产价格和18个宏不都雅经济变量有关了首来”,这18个宏不都雅经济变量别离是富时100指数、黄金指数、公司债券(BAA)收入率、消耗者物价指数(CPI)、短期当局债券收入率、中期当局债券收入率、永远当局债券收入率、东京证券营业所指数、欧元汇率、农产品出口、房屋开工数、货币基数、广义货币供答量(M2)、公司现金流、赋闲率、汽车出售量、耐用品新订单和能源价格。

吾们仔细到在这个悠扬的时期,ECR-MVO配合和MIN配合都在危险事件发生几个月前就将其投资配合转向公司债券和国债。

[12] Chong, J., W.P. Jennings, and G.M. Phillips. “Eta® Analysis of Portfolios: The Economy Matters.” The Journal of Wealth Management, Vol. 15, No. 2 (2012), pp. 72-84.

5、总结

“在投资管理周围中,“资产类别”异国被普及或者同一批准的定义”(Ballentine [2013]),因此详细行使何栽资产类别以及每栽资产配置多少权重由投资者自立决定。传统的资产类别分为股票,债券和现金,近年来商品(Ankrim 和 Hensel [1993],Greer [2000])、私募股权(Ghaleb-Harter 和 Lamm [2001], Ennis 和 Sebastian [2005])、房地产信托投资基金(REITs)(Mull 和 Soenen [1997])、对冲基金(Muhtaseb [2003])、通货膨大保值债券(TIPS) (Chen 和 Terrien [2001])和能源资产(Jennings [2012])等另类资产也逐渐用于资产配置中。

在ECR-MVO配合中,能够望到投资配合的89.40%(2008年7月),77.82%(2010年1月)和62.13%(2011年7月)被分配给公司债或国债,或两者兼而有之,同时尝试均衡投资那些具有湮没高回报率的资产类别的风险(例如新兴市场(2008年7月占比为10.58%),幼盘(2010年1月占比为22.14%)以及中盘和大盘美股(2011年7月占比为32.58%))。

风险挑示:文献中的终局均由相答作者经历历史数据统计、建模和测算完善, 在政策、市场环境发生转折时模型存在失效的风险。

[10] “Low- (Economic) Volatility Investing.” The Journal of Wealth Management, Vol. 15, No. 3 (2012), pp. 75-85.

在测试中吾们尽能够选择有较长历史数据的ETF,因此吾们异国将私募股权和对冲基金的ETF纳入其中。但是吾们将房地产投资信托(REITs)和商品纳入了吾们选择的资产池中,由于“均值方差分析外明,将房地产、大宗商品等添加到传统的股票和债券资产配合中能够为投资者创造最大的价值”(Bekkers等[2009])。此外,Garcia-Feijoo等的钻研外明“商品投资能添加多元化的成果,由于商品外现出相对较强的回报,并且与股票和债券的有关性较矮。(Garcia-Feijoo等[2012])。但是考虑到商品指数iShares S&P GSCI Commodity-Indexed Trust ETF (GSG)于2006年7月10日才成立,因此吾们采用S&P/ GSCI Commodity Total Return Index(指数)(^GSCITR)行为替代。

[5] Bekkers, N., R.Q. Doeswijk, and T.W. Lam. “Strategic Asset Allocation: Determining the Optimal Portfolio with Ten Asset Classes.” The Journal of Wealth Management, Vol. 12, No. 3 (2009), pp. 61-77.

对某特定资产进走分析, 若经济环境评级(ECR)为1或者2外明短期的经济现象对该资产的外现是倒霉的,ECR为3外明短期的经济现象对资产的外现影响呈中性,当ECR为4或者5的时候外明短期的经济环境对资产的外现是有利的。为了能加强收入,在本文中吾们只会选择ECR大于等于3的ETF来构建投资配合。在这边要稀奇指出,ECR仅能估算经济对资产的影响,除了上文指出的18个经济影响因子外,它不包含特定公司的风险。

另类资产和国际资产

[27] Kritzman, M. “Are Optimizers Error Maximizers? Hype versus Reality.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 32,No. 4 (2006), pp. 66-69.

经济环境评级(Economic Climate Rating)是根据Eta定价模型推导而来衍生产品,它根据资产的理论湮没收入以及经济情况对资产的影响将经济环境等级分为1级到5级。此评级是行使经济变量的现在统计数据结合实用模型得到的,它外明现在至异日一段时间内的经济环境对资产是笑不都雅、郑重或是中性。

自从2008年全球金融危险爆发以来,战术资产配置的关注度日好升迁。在经典的资产配置流程中,战术资产配置清淡与战略资产配置相结合龙之谷,但其也能够行为自力的投资策略,本篇文献将以战术资产配置为主题睁开商议。

[26] Kolm, P.N., R. Tütüncü, and F.J. Fabozzi. “60 Years of Portfolio Optimization: Practical Challenges and Current Trends.” European Journal of Operational Research, forthcoming.

等权分配策略并异国外现的更好,ECR-EW和EW配合的净值别离消极了38.42%和45.91%;另一方面,ECR-MVO和MIN配合的净值取得了正的增进。 尽管一些人士强调经历资产配置战略实现多元化在此时期失效了(例如,Ballentine [2013]),但情况并非总是如此。经历优化手段,进一步转折投资配合成分的权重并进走再均衡,即使在厉峻的经济现象中吾们也能够构建正当有效多样化的工具,从而获得不错的外现。

4.2

专门多的钻研都不都雅察到在经济承压时期分别资产的有关性有挑高的趋势,资产配置难度加大,倘若能添加与市场有关性较矮的资产的权重则能够挑高配置的成果。在本文中吾们不都雅察到,在金融危险期间标普500指数和等权投资配合的净值暴跌,但是在Eta手段的协助下,ECR-MVO配合和MIN配合都在经济没落最先之前挑高配合对债券的配置,从而为投资者挑供了正回报。总体而言,ECR-MVO配合和MIN配合不论是分年度照样在分别的经济周期中均外现卓异,这总共都归功于引入了基于宏不都雅经济因子的Eta定价模型及其衍生的经济环境评级(ECR),这些发现对于战术资产配置钻研具有肯定的参考意义。

[2] Anson, M.J.P. “Strategic versus Tactical Asset Allocation.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 30, No. 3 (2004), pp. 8-22.

导读

在本节中,吾们将进一步分析投资配合的构成,从而在相通金融危险的稀奇时期能更清亮地晓畅投资配合的资产类别分配,并证实吾们的经济展望的有效性。

2.1

在本章节中,吾们将以ECR-EW策略、EW策略和标普500指数行为比较的基准,对ECR-MVO策略和MIN策略的外现进走详细分析。

3.2

[11] “Low- (Economic) Volatility Optimization.” The Journal of Wealth Management, Vol. 16, No. 3 (2013), pp. 54-68.

[16] Eichhorn D., F. Gupta, and E. Stubbs. “Using Constraints to Improve the Robustness of Asset Allocation.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 24, No. 3 (1998), pp. 41-48.

均值方差优化模型(MVO)

[14] Cremers, J.-H., M. Kritzman, and S. Page. “Portfolio Formation with Higher Moments and Plausible Utility.” Revere Street Working Paper Series, Financial Economics, 272-12, November 22, 2003.

[13] Cloherty, T. “Cerulli Survey Results: Advisor Use of Tactical Allocation.” Advisor Perspectives, April 26, 2011.

根据经济现象对资产进走评价分类(经济环境评级)

[21] Greer, R.J. “The Nature of Commodity Index Returns.”The Journal of Alternative Investments, Vol. 3, No. 1 (2000),pp. 45-52.

每栽资产的有关统计新闻以及两两之间的相有关数别离展现在图外2和图外3中。能够望到,美国幼盘股的年平均收入高于大盘和中盘股,同时摇曳也更高。对分别资产之间的有关性进走分析,公司债券、国债、商品与美国股票之间的有关性较矮,并且这几栽资产的两两有关性也不高,因此专门正当构建多元化投资配合。但是吾们同时也发现,远东地区和新兴市场与美国股票之间的收入率是高度有关的。

与之前(Chong,Phillips.[2012,2013])仅采用降矮风险或矮(经济)摇曳的投资策略分别,吾们 先将ECR外现为郑重的ETF过滤失踪,然后实走均值方差优化模型从而确定资产的权重分配,从而达到收入加强的成果,吾们将此策略称为ECR-MVO。

营业所营业基金(ETF)

风险挑示:文献中的终局均由相答作者经历历史数据统计、建模和测算完善,在政策、市场环境发生转折时模型存在失效的风险。

[25] Kitces, M.E. “The Rise of Tactical Asset Allocation.” Journal of Financial Planning, Vol. 25, No. 6 (2012), pp. 28-29.

尽管MIN和MVO投资策略频繁受到质疑,但在基于经济因素的过滤处理后,它们的外现往往优于标普500指数,尤其是基于标准差和收入风险比进走衡量的时候。他们的外现也具有不息性,除2009年外,ECR-MVO的年收入率均为正值(2009年为−4.82%),而MIN也如此(2013年为−3.13%)。在风险管理方面,ECR-MVO除2006年外所有年份的摇曳率均为个位数(2006年为10.79%),而MIN每年的摇曳率均为个位数。

4.3

对外发布时间:2019年12月19日

在整个期间(A组),结合图外5来望,在所有投资配合中,隐微ECR-MVO的年化收入率最高(8.00%)而MIN的摇曳率最矮(5.95%),ECR-MVO的摇曳率第二矮(8.26%)。就收入风险比而言,ECR-MVO和MIN至今团体的外现最佳。能够望到标普500指数全局的外现欠安,收入摇曳比仅为0.1902。

2、大量的钻研都不都雅察到在经济承压时期分别资产的有关性有挑高的趋势,资产配置的难度从而加大。 本文从经济视角起程构建了基于宏不都雅经济因子的配置配合,一栽是先行使经济环境评级(ECR)行为筛选条件然后再进走均值方差优化的配置配合(ECR-MVO),另一栽是受经济因素影响最幼的矮摇曳资产配置配合(MIN)。

均值方差优化模型(MVO)最早由马科维茨[1952]挑出,尽管该模型不息因袭至今,片面资产配置模型如Black-Litterman模型(Black和Litterman [1992])也指出了它存在的一些题目。

通太甚配分别资产的权重使得投资配合受到经济因素的影响最幼的投资配合称为矮摇曳资产配置配合,也有越来越多的钻研终局表明了矮摇曳溢价的存在,吾们在后文中将此配置配合外示为MIN。

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原标题:基于宏不都雅经济因子的战术资产配置

4、终局及其分析

在2007年12月至2009年6月的金融危险期间(C组),ECR-MVO和MIN取得正年化收入(别离为1.86%和5.83%),同时保持相对较矮的风险程度(8.91%和8.48%)。正如吾们先前分析所预期的那样,其他投资配合在收入和风险方面均外现欠安。

[24] Jennings, W.W. “Energy Stocks as a Separate Portfolio Allocation.” The Journal of Wealth Management, Vol. 14, No. 4 (2012), pp. 70-86.

[19] Ghaleb-Harter, T.E., and R.M. Lamm. “Private Equity as an Asset Class: Its Role in Investment Portfolios.” The Journal of Private Equity, Vol. 4, No. 4 (2001), pp. 68-79.

3.3

3.5

吾们从经济角度起程构建了基于宏不都雅经济因子的投资配合。一栽是先行使ECR过滤然后再进走均值方差优化的ECR-MVO配合,另一栽是受经济因素的影响最幼的矮摇曳MIN配合,两栽均为永远投资配合,每半年进走一次再均衡。

[9] Chong, J., and G.M. Phillips. “Can Typical Households Earn Hedge Fund Returns? An Analysis of the Eta® Replication Approach.” Journal of Derivatives & Hedge Funds, Vol. 18, No. 1 (2012), pp. 53-72.

[6] Black. F., and R. Litterman. “Global Portfolio Optimization.” Financial Analysts Journal, Vol. 48, No. 5 (1992), pp. 28-43.

从实践的角度起程,本文存在清晰的不敷,由于资产权重的优化异国竖立最大权重的收敛。尽管这与作者以去的钻研手段相反,但尚不清新大无数资产管理人是否情愿十足遵命参数优化的终局。但是倘若竖立收敛条件,不光会添加肯定的复杂程度,而且吾们考虑到本文的主要方针是为了比较各栽配置手段的优劣,行使过多的控制能够有损优化手段比较的纯粹性。

资产价格对以上因子的回响反映能力和敏感性经历Eta Profile进走展现(Eta Profile展现了以上18个宏不都雅经济变量别离对资产价格的影响程度和其团体对资产价格的影响程度),投资配合的Eta Profile则由每栽资产各自的Eta Profile配合构成。优化或调整投资配合的权重将更改投资配合的Eta Profile,此时投资配合对以上经济因子的回响反映能力和敏感性也会发生转折。不光如此,Eta手段还能够成功行使于对冲基金复制(Chong和Phillips [2012]),安详性归因分析(Chong等[2012])和矮(经济)摇曳性策略(Chong和Phillips [2012,2013])。

1、短序

[15] Da Silva, A.S., W. Lee, and B. Pornrojnangkool. “The BlackLitterman Model for Active Portfolio Management.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 35, No. 2 (2009), pp. 61-70.

尽管战术资产配置试图行使短期市场摇曳的上风,但其主要现在标照样是多元化。“厄运的是,在主要的市场压力下,像发生在2007年下半年并不息到2008年的这栽市场环境下,很多认为本身的投资配合有余多元化的投资者惊讶地发现多元化未能使他们免受亏损”(Ballentine[2013])。因此,评估吾们构建投资配合有效性的另一项指标是衡量最大折本。

[31] Michaud, R.O. “The Markowitz Optimization Enigma: Is ‘Optimized’ Optimal?” Financial Analysts Journal, Vol. 45, No. 1 (1989), pp. 31-42.

证券钻研通知:《西学东渐--海外文献选举系列之五十五》

[30] Markowitz, H. “Portfolio Selection.” Journal of Finance, Vol. 7, No. 1 (1952), pp. 77-91.

经历对国际资产进走投资能够获得更多的投资收入,例如涵盖欧洲,大洋洲和远东地区(EAFE)以及新兴市场的资产类别。永远的经验终局外明,即使有卖空机制、增持和投资区域等控制,国际多元化投资实在能使美国投资者受好。 配置发达国家的投资配合使得美国投资者有效地缩短了投资配合的摇曳性,而在新兴市场中添加投资则让美国投资者挑高了风险调整后的收入。

2.2

[1] Ankrim, E.M., and C.R. Hensel. “Commodities in Asset Allocation: A Real-Asset Alternative to Real Estate?” Financial Analysts Journal, Vol. 49, No. 3 (1993), pp. 20-29.

[34] Schneeweis, T., G.B. Crowder, and H. Kazemi. The New Science of Asset Allocation. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2010.

投资配合的构成分析

3.1

投资配合外现

均值方差优化模型的主要弱点之一是“主要放大了参数推想的偏差带来的影响”(Michaud [1989]),会导致专门高的正或者负权重,从而导致优化的投资配合不具有投资意义,对于异国收敛条件的投资配合(例如批准卖空的投资配合)的影响更大。“但是在实际操作中,具有收敛条件的均值方差优化模型相对于异国收敛条件的模型,能够会有更好的样本外外现”(Kolm等[2013])。原形表明,不批准做空的收敛条件固然会导致业绩略有消极,但是能够安详投资配合的权重(Eichhorn等[1998],Jagannathan 和 Ma[2003])。

在金融危险后(D组),以前外现欠安的投资配合以强劲的增进逆弹,标普500指数,EW和ECR-EW的年平均收入率别离为16.22%,13.12%和12.81%,稳居前三名。但是它们在标准差方面的外现欠安,摇曳率位列前三,他们的收入风险比因而受到影响,使ECR-MVO和MIN排名第一和第二,数值别离为1.1699和1.1046。

[28] “The Graceful Aging of Mean-Variance Optimization.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 37, No. 2 (2011), pp. 3-5.

以CBOE摇曳率指数(VIX)为指标(图外9)不都雅察,能够望到三组清晰的摇曳峰值,外明在那段时期重大的市场压力。第一段为2008年10月24日至2008年11月20日之间,第二次发生在2010年5月20日。第三次发生在2011年8月8日至2011年10月3日之间。由于投资配合在1月31日和7月31日进走了重新均衡,因此检查投资配合构成成分的日期是2008年7月31日、2010年1月31日和2011年7月31日。图外10表现了这些日期的投资配合构成。

[29] Larsen, G.A., and B.G. Resnick. “Parameter Estimation Techniques, Optimization Frequency, and Portfolio Return Enhancement.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 27, No. 4 (2001), pp. 27-34.

从ECR-EW和EW投资配合的外现来望,吾们的终局证实了大无数学者在危险时期不都雅察到的结论:“资产类别之间的收入有关性在熊市期间上升……即使是如许,多元化仍可带来重大收入。”(Arshanapalli和Nelson [2010]) 单纯的资产类别多元化策略实在带来了一些多元化上风,等权的投资配合的跌幅不敷2008年的标普500指数。经历ECR进一步加强成果后,能够望到ECR-EW较EW标准差更矮。

从一路先,吾们就见证了行使ECR过滤筛选条件的投资配合(ECR-MVO和ECR-EW)与其他投资配合之间的区别。ECR-MVO的外现稀奇特出,2006年的收入率为21.81%;MIN在2006年落后于所有投资配合,但随着经济最先没落它的外现逆而更好,并在大衰亡时期获得了10.03%的年收入率。ECR-MVO略微领先于MIN,在2008年排名第一,年化收入率为10.08%。在大衰亡时期,只有ECR-MVO和MIN的年化收入为正,而其他投资配合则展现了百分之十以上的折本。

2、文章所用数据

[18] Garcia-Feijoo, L., G.R. Jensen, and R.R. Johnson. “The Effectiveness of Asset Classes in Hedging Risk.” The Journal of Portfolio Management, Vol. 38, No. 3 (2012), pp. 40-55.

[7] Chen, P., and M. Terrien. “TIPS as an Asset Class.” The Journal of Investing, Vol. 10, No. 2 (2001), pp. 73-81.

[20] Gibson, R.C. “The Rewards of Multiple-Asset-Class Investing.” Journal of Financial Planning, Vol. 12, No. 3 (1999), pp. 50-59.

4.1

相比之下,MIN配合采取的矮(经济)摇曳率手段仅凝神于将经济风险降至最矮。因此,该投资配合中的89.33%(2008年7月),85.80%(2010年1月)和86.92%(2011年7月)分配给债券,较少分配给那些存在湮没的高收入但摇曳性更大的资产类别。

[32] Muhtaseb, M.R. “Hedge Funds, Asset Allocation and Investable Benchmarks.” The Journal of Wealth Management, Vol. 6, No. 1 (2003), pp. 64-67.

分析师:徐寅

[17] Ennis, M., and M.D. Sebastian. “Asset Allocation with Private Equity.” The Journal of Private Equity, Vol. 8, No. 3 (2005),pp. 81-87.

吾们选择的宏不都雅因子模型是Eta定价模型,这个模型已在多个钻研(比如Chong等[2012],Chong和Phillips [2012,2013])中进走了详细分析,在此只是进走浅易的介绍。

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睁开全文

投资配合的构建

分别投资配合在经济大衰亡时期的外现

E-mail: xuyinsh@xyzq.com.cn

正如吾们已经挑到的,“市场高摇曳时期往往与那些大类资产价格同向转折时期吻合合”(Ballentine[2013]);因此,吾们将计算从2007年10月9日标普500指数的峰值(收盘价为1565.15)最先,到2009年3月9日达到谷底(676.53)的投资配合的最大跌幅。

本篇文章与之前的文献《Low-(Economic) Volatility Investing》(Chong 和 Phillips [2012,2013])在内容上有一些相通,但本文在该文章的基础上进走了补充。最先, 本文在进走资产配置时行使的是ETF而不是股票,ETF由很多股票构成从而具有多样化投资的上风,解决了Chong和Phillips[2013]挑出的如何均衡投资配合的周围和松散化投资题目。现在市场上被动型和主动型的ETF都越来越多,能够更好的协助投资者加强收入和管理风险。现在ETF已经超越了共同基金和股票,成为了投资者的首选投资工具。其次,战术资产配置有苏醒的趋势(Kitces [2012])。因此,为了兼顾投资者对战术资产配置的偏好和吾们的钻研的实用性,吾们选取了如许的钻研主题。末了,尽管很多学术钻研都强调了矮摇曳投资的上风(参见Chong 和 Phillips [2012,2013]),但投资者照样倾向于关注投资策略产生收入的过程。因此,除了矮摇曳投资之外,本文还包括了加强收入的均值方差优化模型。末了,与《Low- (Economic) Volatility Investing》分别的是,本文竖立投资配合的再均衡时间为每半年一次而不是每季度一次,有效地缩短了投资者的营业成本。与Chong和Phillips [2012, 2013]的钻研有如下相通性:吾们的钻研从2006年1月31日最先,钻研区间涵盖了2008年的金融危险;吾们的投资策略与Eta定价模型所行使的宏不都雅经济因子有所重叠,该模型在构建均衡考虑收入和风险的投资组应时相等有效,Chong等学者[2012]也对该模型进走了钻研。

3、模型构建手段

为了更好地阐述战术资产配置和战略资产配置的含义,吾们没有关引用Anson[2004]的外述,他认为战术资产配置是“当市场上资产的外现杂乱无章时,投资者抓住金融市场中的投资机会并试图打败市场的走为”,而战略资产配置是“根据投资者的投资现在标,在各大类资产间进走团体性的规划”。因此在资产配置中,进走多类型的资产配置不光能够松散风险,同时还能获得更高的收入。因此,在本篇文章吾们将钻研宏不都雅经济因子在战术资产配置中的有效性,并经历多样化的资产配置进走落地,终极将经历营业所营业基金(ETF)来替代指数来进走实际的配置。

1、行为西学东渐--海外文献选举系列通知第五十五篇,本期吾们选举了J Chong,GM Phillips于2014年发外的论文《Tactical Asset Allocation with Macroeconomic Factors》。

从2006年1月31日最先,吾们行使以上四个投资策略进走永远投资,每六个月对投资配合进走再均衡。与均值方差优化模型中商议的相通,在不批准做空的收敛条件下,吾们认为ECR-MVO配合能在很大程度上避免参数推想偏差带来的亏损。

与单纯行使传统资产相比,纳入其他类别的资产(常称为多资产类别策略)能够获得额外的回报和更多元化的收入。“不论是对于更加关注配合收入照样更加关注摇曳的投资者而言,多资产类别策略相对于单资产类别策略在投资者心现在中已经占有了主导的地位,而且吾们发现多资产类别策略比单资产类策略挑供了更高的风险调整后收入。”换句话说,每一个额外的资产类别都会挑供额外的风险回报(Gibson [1999])。其它声援多资产类别策略的钻研包括Schneeweis等[2010]和Jacobs等[2013]。

本篇钻研将行使ETF代外分别的资产类别。由于ETF是可投资的,吾们的钻研行使ETF进走相答指数的投资,这将对读者更有协助。图外1展现了9栽主要的资产类型和他们对答的ETF和指数。

[22] Jacobs, H., S. Müller, and M. Weber. “How Should Individual Investors Diversify? An Empirical Evaluation of Alternative Asset Allocation Policies.” Journal of Financial Markets(2013), forthcoming.

4、本文创新地挑出了基于宏不都雅经济因子的资产配置手段,将宏不都雅思维和量化配置模型相结合,达到了1 1>2的成果。配置模型在金融危险期间的外现(取得了正的绝对收入)可圈可点,同时该论文的思维也为资产配置供了新的视角。

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3、 实证终局外明,ECR-MVO配合和MIN配合不论是分年度照样在分别的经济周期中均外现卓异,尤其是在2008年金融危险爆发期间,它们都在经济没落最先之前挑高清偿券的配置比例,从而为投资者挑供了正的回报,相对于等权配合的外现更加郑重。

[3] Arshanapalli, B.G., and W.B. Nelson. “Yes Virginia, Diversification Is Still a Free Lunch.” The Journal of Wealth Management, Vol. 13, No. 2 (2010), pp. 34-40.

行使Eta定价模型来逆映资产的宏不都雅因子袒露

参考文献

在2006年1月至2007年11月的第一阶段(B组),两个行使ECR过滤筛选的投资配合的年化收入率最高(ECR-MVO为12.85%,ECR-EW为11.36%)。MIN的年化收入率最矮(7.91%),但标准差也最矮(4.26%)。综合收入和风险考虑,MIN的外现排名第一,收入风险比为1.8577。另一方面,ECR投资配合的高年化收入率与高摇曳率相伴相随,导致ECR-MVO、ECR-EW的收入风险比率别离降至第二和第三。标普500指数再次以0.6178的收入风险比排在末了,由于它产生的收入无法足够弥补其固有风险。

[33] Mull, S.R., and L.A. Soenen. “U.S. REITs as an Asset Class in International Investment Portfolios.” Financial Analysts Journal, Vol. 53, No. 2 (1997), pp. 55-61.

[4] Ballentine, R. “Portfolio Optimization Theory Versus Practice.” Journal of Financial Planning, Vol. 26, No. 4 (2013), pp. 40-50.

自从2008年全球金融危险爆发以来,战术资产配置的关注度日好升迁。 本文对与宏不都雅经济因子结合的战术资产配置进走了钻研,并终极行使ETF进走配置。回测的时间区间为2006年1月31日至2013年12月13日,首于牛市,随后金融危险大爆发,接着市场又恢复了迅速的回暖上涨。这暂时期还见证了各栽史无前例的经济和政治事件,如量化宽松,希腊/欧元区主权债务危险和美国债务上限危险。如此具有挑衅性的时代为投资策略挑供了更为厉峻的考验,也能更好地检验策略的郑重性。

图外5展现了分别的投资配合以及基准的外现,图外6展现了分别投资配合的分年度外现,吾们提出两张外结合首来不都雅察。

[8] Chiou, W.-J.P., A.C. Lee, and C.-C.A. Chang. “Do Investors Still Benefit from International Diversification with Investment Constraints?” Quarterly Review of Economics and Finance, Vol. 49, No. 2 (2009), pp. 448-483.

图外8展现了吾们的终局,能够望到标普500指数本身价值大幅下跌了56.78%。

另外吾们还基于等权配置构建了两个资产配合:带有ECR过滤筛选条件(将ECR表现为郑重的资产过滤失踪)的投资配合外示为ECR-EW,不带有ECR过滤筛选条件的基础等权投资配合外示为EW。

12月17日,浙江吉利控股集团子公司吉利瑞典控股公司(简称“吉利”)与丹麦盛宝银行有限公司(简称“盛宝银行”)共同宣布,双方将成立金融技术合资公司,致力于向中国金融机构和投资者提供一系列金融和监管科技解决方案,双方将各持股50%。

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据央视新闻客户端消息,当地时间11月19日,在美国首都华盛顿美国国家动物园出生长大的大熊猫“贝贝”启程回国。“贝贝”是一只雄性大熊猫,2015年8月22日出生在美国国家动物园,现在体重约113公斤。据美国国家动物园的饲养员介绍,贝贝好动,性格友好,喜欢和饲养员及熊猫迷们互动,喜欢爬树。饮食习惯上,“贝贝” 喜食甘蔗、红薯,爱喝蜂蜜水。根据中国野生动物保护协会与美国国家动物园达成的大熊猫保护研究合作协议,在美国出生的大熊猫将在4岁时回中国生活并参加大熊猫繁育等科学研究。

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近日,北京市市场监督管理局发布有关2019年第45期食品安全监督抽检信息的公告。其中,北京金掌勺餐饮有限公司通州第一分公司经营的鸡蛋被查出氟苯尼考不符合国家相关规定。

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