优化投资组合的利器:高级风险模型

本文作者:彭博投资组合与指数研究团队主管Antonios Lazanas

现代风险建模不止于监测风险。诚然,风险管理专家在使用精深复杂的建模技术来确保投资组合不会在市场发生变化时遭受意外损失。但这些模型也能够成为投资组合经理管理整个投资过程的基本工具之一,帮助资产管理者通过风险承担来谨慎构建资产组合以实现特定预期回报。

投资组合的构建过程需要投资经理能够全程在不同环境下精准地控制风险,这带来诸多挑战。投资组合经理经常会使用传统的风险模型,这些模型无法将特定的投资时间范围纳入考量,也无法让他们对市场变化做出准确回应。此外,这些通用模型往往会让投资经理低估优化组合风险和发行人特定风险,高估因子风险。

由于存在上述问题,投资经理在构建资产组合时往往会使用专门的定制化风险模型,这些模型通常与风险管理所使用的风险模型不一致,最终导致运营效率低下。

投资区间: “一刀切”解决不了的问题

投资区间不同,风险自然不一,这点毋庸置疑。在市场危机中,短期风险会相当高,但长期投资者深知,任何风险的涟漪最终大多都会消散。每天(甚至盘中随时都在)调整投资组合的对冲基金经理需要一个能够反映当下市场风险状态的模型。而养老金管理者则需要一个既能告知短期风险、又能反映长期风险的模型,帮助他们一方面实现风险管理目标,另一方面还要完成组合构建。

长期资产管理者若不考虑风险在长期范围内均值回归的特性,则有可能反应过度,过分急于降低组合风险,从而可能会损害投资组合的长期回报。

回应市场变化

任何风险模型的假设前提都是,过去的波动可以很好地预示未来变化,但在很多情况下,市场波动过于迅速。若要风险模型对这类情况作出充分反应,则需要使用短期回溯窗口来估算过去的波动情况。可惜的是,回溯窗口较短会导致大量噪点被包括进来,从而影响风险预估,产生误导性结论。

传统风险模型尝试解决这一问题的办法是采用中等长度的回溯窗口,在噪点数量与响应度之间做出妥协。这类模型通常会在市场危机初期低估短期风险。

低估优化组合风险

在构建投资组合时若加入优化流程,寻求对冲掉不想要的因子并增加有正向预期回报的因子,则还会出现一个常见问题:这样做需要准确衡量因子对之间的风险关系;然而,在多资产风险模型中,会有逾百万个因子对,这让风险关系的估算变得十分复杂。

准确的估算是风险管理的关键,但这一过程引入的噪点扭曲了部分因子对之间的风险关系,一些因子组合错误地显示极少、甚至零风险。这一噪点因而会导致严重的风险低估。

区分系统性风险与发行人特定风险

宏观面资产管理者注重因子选择,而基本面资产经理专门选择他们预期会有强于大盘表现的发行人。后者追求在投资组合中尽量降低因子风险,同时尽量放大发行人特定风险。而传统风险模型往往会高估因子风险并低估发行人特定风险。

这导致基本面经理会对冲掉过多风险,影响其投资回报。而另一方面,宏观面经理则会承受比风险模型所显示水平更高的发行人特定风险。

重获投资专业人士信任

上述缺点导致许多资产管理者并不完全信任自己的风险模型,在他们最需要风险模型的时期和环境下却尤其如此。打造一个能解决所有这些问题的模型是一项艰巨任务,但彭博做到了。

彭博MAC3多资产全球风险因子模型现已上线彭博终端,该模型使用行业领先的数据及分析,能够发现短期市场变动,并能根据投资者选定的投资区间做出相应调整。MAC3能够在危机中正确地增加风险估值,并在事件影响消散时相应减少估值。MAC3还能将因子与发行人特定风险适当地区分开,同时满足宏观面投资者和基本面投资者的需求。最后,该模型集准确与稳健特性于一体,适用于从投资组合构建到风险管理等等整个投资周期的各个环节。

如今竞争加剧且管理费降低,在此环境下,一个值得信赖的模型不仅能带来准确的风险预测,还能提供至关重要的深入分析,帮助管理者创建符合投资范围和市场观点的最优投资组合。

当资产管理者信赖自己的模型时,他们便可放心依靠模型做出决策,这为流程自动化铺平了道路,可大幅降低成本,并能确保在投资组合决策、风险监测和客户沟通过程中,始终采用一致的方法。

MAC3是彭博买方解决方案中的一部分。彭博买方解决方案为整个投资周期提供支持,覆盖研究和交易设想生成、投资组合构建、风险管理、订单和执行管理、交易后环节及操作、合规及风险监测、技术和数据管理等等各个环节。

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