彭博投资组合分析工具月报 | 彭博MAC3全球固定收益风险模型

第一期 – 全新MAC3固定收益风险模型 

MAC3代表第三代彭博多资产类别风险模型,MAC3股票研究始于2016年,该模型于2021年第四季度正式发布,之前经历了5年的深入研究和实施。2019年整合结束后,我们开始了固定收益研究。该模型于2022年第四季度向试用客户发布,并将于2023年第一季度向所有用户发布。它包括一套发达市场模型和一套增强型新兴市场模型。我们将在2023年继续实施另类模型,包括商品、对冲基金和私募股权模型。到今年年底,MAC3系列将全面涵盖多资产类别。

 

MAC3固收模型综合了巴克莱POINT GRM模型长达20年的经验沉淀,以及MAC3方法开发的创新研究成果和技术。首先我们将每只债券的对数回报分解为四部分:时间回报、曲线变动回报、波动率变动回报和超额回报。第二步,我们运行横截面回归,以获得系统性因子。这些因子无法解释的回报则是特定或个别回报。最后,我们通过横截面回归来构建系统性协方差矩阵,以及特定风险协方差矩阵,从而构成该资产协方差矩阵。该资产协方差矩阵可以用于风险预测和投资组合优化,且适用于不同的投资组合和指数。

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我们简单总结了该模型的主要升级如下:

  • 我们使用混合频率预测不同期限的风险,包含日频、周频、月频、季频、年频和长期,帮助关注不同投资期限的投资者预估风险。
  • 每日更新不同期限的因子协方差矩阵,确保风险预测反映市场动态。
  • 用三个模型分析全球债券市场:发达市场、新兴市场硬通货币和新兴市场本币模型。同时考虑发行货币的外汇风险和发行人的信用风险。

 

本期我们选用彭博中资美元债指数作为分析范围。该指数为美元计价的离岸中国债券提供流动性参考。在保证金、风险以及资本等要求日益趋严的背景下,基于指数的投资可以降低市场参与者的投资成本,同时规避单只债券可能存在的信用风险。

 

MAC3模型可以将债券组合分解为利率风险、信用利差风险、货币风险和非因子风险。在 PORT<GO> 中加载彭博中资美元债指数,用月频模型进行未来一个月的前瞻风险预判,该组合的风险集中在利率风险和信用利差风险。其中利率风险可进一步分解到各关键久期。

下期月报我们将以彭博中国综合指数为例,详细介绍MAC3风险模型在实际投组中的应用,从风险敞口角度判断投组的投资侧重。

 

本文作者:
彭博中国区买方市场专家,汪洋
彭博中国区投资组合分析师,邹忻哲
彭博中国区PORT客户经理,刘相宜
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