Transcript 第27章积极的资产组合管理理论

第二十七章
积极型投资组合管理理论
INVESTMENTS | BODIE, KANE, MARCUS
McGraw-Hill/Irwin
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概述
• 特雷纳-布莱克模型
– 使用分析师关于业绩的良好预测构建
最优组合
– 该模型在跟踪误差和分析师预测误差
的过程中进行调整。
• 布莱克-利特曼模型
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表27.1 最优风险投资组合的构建和特性
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表27.1的试算表：积极型投资组合管理
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表27.1的试算表
• 包含了6只股票的积极型投资组合加入到消
极市场指数组合中。
• 表D 显示:
– 业绩的增加是非常小的。
– M2 仅仅提升了19个基点。
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表27.2
2006年6月1日的股票价格及
分析师的目标价格
我们把这些新的预测值加入到试算表中重新计算
表D。
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图 27.1 标准普尔500指数（GSPC）
与6只股票的收益率
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表 27.3 最优风险投资组合
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结果
• 夏普比率增加到2.32, 产生了巨大的风险调
整收益优势。
• M2增加到25.53%.
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结果
• 问题:
– 最优资产组合仍包含了极端多头/空头头寸，这
使得该模型在现实资产组合管理中不可行。
– 该资产组合风险过高，且该风险多属于非系统
风险。
• 解决方法: 限制极端头寸
– 这就导致了分散化不足的问题。
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表27.4 对积极型投资组合加以限制的
最优资产组合(wA ≤1)
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图 27.2 当基准风险降低时有效性也在降低
基准风险就是追踪误差的标准差，TE = RP-RM.。我们可以
通过设定WA来控制追踪误差。
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表27.5 使用分析师最新预测后的
最优风险投资组合
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对于α精度的调整预测
• 你的预测准确吗?
• 回归预测实际的α、已实现的α以调整α值，
以便分析师预测准确的α。
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图 27.4 投资组合管理的组织结构图
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布莱克-利特曼模型
• 布莱克-利特曼模型允许投资
组合经理对复杂模型的预测
（他们称之为观点）进行量
化并用于投资组合的构建。
• 即使是很长一段时间的
历史收益率，在预测未
来一个月的收益率时的
能力也很有限。
• 商业周期和其他宏观经
济变量可能更好的预测
期望收益率。
• 历史方差可以很好的预
测未来预期方差。
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布莱克-利特曼模型的步骤
1. 根据历史数据计算
协方差
2. 确定基线预测
3. 融合投资经理的个
人观点
4. 修正（后验）期望
5. 投资资组合优化
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图27.5 布莱克-利特曼投资组合业绩对
置信水平的敏感性分析（观点正确时）
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图 27.6 布莱克-利特曼投资组合业绩对
置信水平的敏感性分析（观点错误时）
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BL 总结
• 布莱尔-利特曼 (BL)模型和布莱尔-特雷纳
(TB) 模型是互补的。
• 在优化这一步骤中，两个模型是一致的，
只要它们的输入列表相同，就会得到相同
的投资组合。
• BL 模型是TB模型的概括，在无法使用TB
模型的情况下，你可以使用BL模型对相对
业绩发表观点。
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BL 和TB
布莱克-利特曼模型BL
特雷纳-布莱克模型TB
• 最优资产组合的权重与业
绩对BL观点的置信度非常
敏感。
• BL模型的有效性很大程度
上依赖于BL观点的置信水
平。
• TB 模型并不适用于这一
问题，因为TB模型导致极
端调整组合权重。
• 这些极端权重产生的原因
是没有调整α 值以反映预
测精度。
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BL和TB
布莱克-利特曼模型BL
特雷纳-布莱克模型TB
• BL模型可用于资产配
置。
• 尽管置信区间水平无
法精确估计，但相对
业绩的观点仍然非常
有用。
• TB 模型可用于证券分
析管理（使用适当调
整后的α预测值）。
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积极型管理的价值
• Kane, Marcus, 和Trippi 的研究表明积
极型管理的费用取决于:
1.风险厌恶系数
2.在可选择证券中信息比率平方的分布
3.证券分析人员的精确度
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表 27.6 投资组合的M2，实际预测
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表 27.7 模拟投资组合的M2
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积极型管理总结
• 投资的基本理论和实际应用之间的差距在
近年来变小了。
• CFA 协会致力于将投资理论应用于资产
管理。
• TB 和BL模型至今仍未在实际中得到应用，
大概与分析师们预测错误的调整问题有关。
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