资产配置入门

 

《有效资产管理》为投资者提供了基本的资产配置技巧,虽然限于篇幅使其详尽程度不足,但作者威廉·伯恩斯坦毕竟还是在书中留下了痕迹,为进一步的研究指出了方向。

在本书的第一章,作者就划定了资产配置的两大因素收益和风险:

年化收益率标准差≈季度收益率标准差*2≈月度收益率标准差*3.46。

收益率落在正负一倍标准差(±1SD)内的概率为2/3,(±2SD)为21/22,(±3SD)为369/370。

“至少需要20~30年的数据才能充分理解某类资产的期望收益(复合收益率),而通过查阅5~10年的月度数据你就可以清楚地了解资产的风险(标准差)。”

随后分别论述了资产配置的几条原则:

首先,资产配置的基本思路是尽量降低相关性。作者提供了几条有用的见解。两种不完全相关资产的配置权重应该根据这两种资产的长期收益和风险两项变量来决定,并且应该定期调平。伯恩斯坦在书中给出的建议是:“如果两种相关性很小的资产拥有相似的收益和风险,那最合适的比例大致为50/50。”

计算两种资产间相关性的方法非常简单,不过如果需要将其进行可视化,可以借鉴作者的建议:“理解相关系数最简单的方法就是在一张图上画出两种资产很多期的收益。…图中每一个点都表示两种资产某一个月的收益,x轴(横轴)和y轴(纵轴)分别代表其中一种资产的收益率。如果这两种资产是完全相关的,那所有点都会落在一条直线上。(如果相关系数为正,那所有点会组成一条从左下向右上延伸的曲线;如果相关系数为负,那所有点会组成一条从左上向右下延伸的曲线。)如果两种资产不相关,那这些点将会分散在整个图上。”

但是通过管理相关性来减少组合风险的效益并不是线性增加的。“马科维茨的均值—方差分析法告诉我们,如果每一种资产的标准差为20%,那两种完全不相关(零相关性)的资产构成的组合的标准差为14.1%,四种相互无关的资产构成的组合的标准差为10%。在现实中几乎不可能找到三种以上相互无关的资产,因此通过分散化只能降低1/4~1/3的风险,不要奢望更多了”。

“更糟糕的是,通过计算得出的资产间相关系数在一定程度上夸大了分散化的好处,因为低于平均水平收益的相关系数要高于那些高于平均水平收益的相关系数。换句话说,‘负半相关’要大于‘正半相关’。通俗地说就是在严重的熊市中资产收益的实际相关系数要高于理论上计算出的数值。分散化投资降低风险的作用在严重的熊市中经常会失效”。换句话说,熊市中的系统性风险会使得不同资产之间的相关性增加,进而降低组合的抗风险能力。这一现象与资产配置的初衷相悖。

从相关性的论述中海可以延申出另一条思路,如果两种负相关资产的收益率之和大于0,那么同时配置这两种资产的组合将获得低风险的回报,这就是对冲策略及基本逻辑。鉴于两种正收益资产之间不可能长期存在完全的负相关性,可知对冲策略是一种需要不断寻找机会(市场非有效性)的策略。

其次,资产配置组合的收益率在短期内可能会与指数产生较大的偏离,但长期(30年)来看将趋同于指数收益。“你组合中的资产越独特,你的跟踪误差准确性就越高。要记住,跟踪误差并非意味着低收益,而是指你的组合会与其他人的组合表现差异很大,并且经常会暂时地比其他人的组合表现差劲”。如果组合的收益率在长期来看与指数增长一致,那么资产配置看来将毫无意义。不过短期的收益率偏离也为投资者提供了一定的机会,可惜作者并没有对此进行进一步的论述。

最后,趋势的延续。“一个收益序列和它的滞后序列之间的相关性叫做自相关。正的自相关意味着高于或低于平均收益的趋势将会重复或者延续。一种资产或证券的‘趋势’就是由正相关定义的。负自相关定义了所谓的‘均值回归’,即高低收益总是交替产生的。最后,零自相关即为随机游走”。结合这一原则,至少为了减少市场趋势作用导致的资产份额变化与组合调平之间形成负反馈,调平的时间间隔应该适当。

作者最后引用的法玛和弗伦奇的三因素模型具有一定的误导性,按照这一模型:“任何股票资产的收益率都可以分为以下四种:无风险利率,即货币的时间价值。通常以短期国库券利率表示。市场风险溢价,指暴露在股市风险中所获得的额外收益率。规模溢价,指持有小型公司股票所获得的额外收益率。价值溢价,持有价值股所获得的额外收益率。”其中规模溢价以及价值溢价看起开似乎始终将为正值,如果这样的话,小盘股与价值股将获得优势,在组合中进行大小盘股配置、价值成长配置将变得没有意义。

《有效资产管理》的作者善于在讲故事时不失时机的插入资产配置的理论,但最后给出的结论却往往显得有些粗浅。这应该是一本资产配置的入门书籍,在简单给出答案的同时也为有心的读者提供了进一步钻研的方向。