淺析Black-Litterman模型在A股行業(yè)應用中的改進

中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院　容子昱

淺析Black-Litterman模型在A股行業(yè)應用中的改進

中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院容子昱

本文通過對行業(yè)配置策略和量化配置方法的總結(jié)分析，認為Black-Litterman模型能在客觀市場結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，融入投資者觀點，提供穩(wěn)定明確的行業(yè)權(quán)重，是一種更加優(yōu)越的行業(yè)配置策略。并在現(xiàn)有的Black-Litterman模型研究成果之上，結(jié)合自身實踐，提出運用均值回復的方法修正投資者觀點，提升模型的適用性。

行業(yè)配置Black-Litterman均值回復

1　引言

對于機構(gòu)投資者而言，投資收益主要來源于三個方面：大類資產(chǎn)配置、行業(yè)配置和選股。大類資產(chǎn)配置由于影響因素非常多，機構(gòu)往往會淡化配置或采取羊群行為。對于以純二級股票市場投資的機構(gòu)而言，收益更是不用考慮的問題。選股在基金業(yè)績的貢獻中，會隨著規(guī)模的增大呈現(xiàn)下降趨勢。因為每只股票的容量是固定的，規(guī)模過大的基金受限于流動性只能分散投資，現(xiàn)實中很難選擇到太多的優(yōu)質(zhì)的股票。而行業(yè)配置，不僅可以降低大類資產(chǎn)配置變化帶來的流動性問題，也可以規(guī)避個股選擇分散化的問題。在這種情況下，行業(yè)資產(chǎn)配置將發(fā)揮越來越重要的因素，行業(yè)配置策略研究也顯得尤為重要。

2　行業(yè)配置研究

2.1有效性研究

在研究行業(yè)配置策略之前，首先要對行業(yè)配置的有效性進行研究，即行業(yè)配置策略能否使投資者獲得超額收益，如果沒有顯著的超額收益，則行業(yè)配置毫無意義。目前主要有兩種檢驗思路。

一種思路是對行業(yè)因子在證券收益中解釋程度的檢驗。范龍振（2003）利用約束回歸分析法，對1995年7月～2001 年6月之間股票月度回報率進行了橫截面以及時間序列分析，表明中國股票市場具有明顯的行業(yè)和地區(qū)效應［1］。陳華良（2011）在Fama-French三因素模型中加入行業(yè)因子，利用滬深300進行因素檢驗，結(jié)果表明，在2005～2011年數(shù)據(jù)樣本下，行業(yè)因素的解釋力度是最大的，占到全部解釋因子的60%［2］。

另一種思路則是對市場中性假定的檢驗。王敬和張鐵鵬（2004）證實了我國股票市場在行業(yè)層面基本符合中性假定，并且非系統(tǒng)風險在總風險中占比較大［3］。余志高（2011）對證各個行業(yè)的Sharpe比率進行分析，結(jié)果顯示各行業(yè)股指非系統(tǒng)風險在總風險中所占的比重比較大且隨時間在逐步提高。從分散非系統(tǒng)風險的角度看，行業(yè)資產(chǎn)配置是完全必要的［4］。

2.2配置方法研究

從量化投資組合管理角度而言，最為有名的莫過于1952年由Markowitz提出的均值——方差模型。測定并平衡組合投資的風險與收益，實現(xiàn)資產(chǎn)分配，是該模型所解決的問題。目前主流的資產(chǎn)配置方法是美林時鐘。它按照經(jīng)濟增長與通脹的不同搭配，將經(jīng)濟周期劃分為四個階段，針對各階段的特殊屬性選擇配置債券、現(xiàn)金、股票或大宗商品。分析行業(yè)配置的決定因素類似于大類資產(chǎn)配置，根據(jù)不同行業(yè)對經(jīng)濟、通脹和利率的敏感性不同，做出相應的決策。

在國內(nèi)，行業(yè)配置方法以基本面居多。陳華良（2011）對國內(nèi)券商的行業(yè)配置策略做過整理，主要包括如下五種模式：宏觀多因子配置模式、高貝塔配置模式、關(guān)鍵驅(qū)動因素模式、綜合評分模式、股價量化配置模式［5］。

2.3缺陷與不足

目前來看，仍未形成共同認可、成熟穩(wěn)定并且具備可操作性、經(jīng)過市場檢驗的方法體系。對于量化配置手段，如均值-方差模型，存在諸多缺陷：其一，模型最優(yōu)解常常出現(xiàn)極端情形；其二，模型對輸入的變量高度敏感；其三，投資者預期以及預期的信心水平?jīng)]能在模型中得到體現(xiàn)。作為以散戶為主的A股市場，投資者情緒是無法回避的問題。

反觀傳統(tǒng)的主動型配置策略，定性分析仍是主流。由于行業(yè)配置，既要考慮宏觀因素，又需要結(jié)合微觀因素，更要注重行業(yè)自身的運行邏輯，所涉及的指標、數(shù)據(jù)和分析方法，是極為廣泛和復雜的。而這種分析，又高度依賴于專家的主觀評價，存在很大的不確定性和偏差。

此外，大多數(shù)的配置策略，并未考慮和重視中國股市特殊的行業(yè)結(jié)構(gòu)及屬性，這也導致了很多時候，行業(yè)配置并未起到很好的指數(shù)增強效果。在最近幾年，有很多機構(gòu)開始嘗試借鑒國外經(jīng)驗，采用Black-Litterman模型進行行業(yè)配置。

3　Black-Litterman模型的應用

3.1模型介紹

Black-Litterman模型最早是由Black和Litterman在高盛資產(chǎn)管理公司任職時正式提出的，該模型的核心是以一個理想的均衡模型作為參考點，以預期收益的形式設定投資者觀點和每個觀點的置信水平，然后利用貝葉斯方法將觀點收益與均衡收益相結(jié)合，推導出主觀收益。最后應用馬科維茨模型求解出最優(yōu)權(quán)重。該模型的優(yōu)越性在于：其一，將投資者觀點或者說情緒引入模型中；其二，把CAPM均衡市場組合作為資產(chǎn)回報估計的起點，減少了極端值的出現(xiàn)；其三，初始參數(shù)為當下市場結(jié)構(gòu)，更加符合股市的客觀市場特征。

從理論上講，該模型是一種將主客觀信息結(jié)合起來的性狀優(yōu)良的量化模型，但由于其參數(shù)眾多，投資者觀點的預測方法千差萬別，導致了實際應用中的效果也有很大差異，采用何種方式來預測投資者觀點，是我們要考慮的問題。

3.2行業(yè)應用研究

首先，從配置結(jié)果上看，確實要優(yōu)于之前的策略。如郭暢（2009）選取7個行業(yè)指數(shù)作為可投資資產(chǎn)目標，運用Black-Litterman模型進行配置，獲得了比傳統(tǒng)均值—方差模型的收益率高出19.78%的超額收益［6］。

其次，在對投資者觀點進行預測時，大部分采用了時間序列的方法。如利用GARCH族模型預測的收益率作為投資者主觀預期收益率的替代變量。當然，也不乏采用其他方式進行觀點預測的。國內(nèi)券商有采用朝陽永續(xù)一致預期ROE數(shù)據(jù)作為觀點收益，結(jié)果表明在2008～2009年確實起到了不錯的配置效果。也有學者使用神經(jīng)網(wǎng)絡等其他算法來預測觀點收益。

在實踐中，2010年2月，南方基金管理公司推出了運用Black—Litterman模型進行行業(yè)配置的公募量化基金——南方策略優(yōu)化基金。它的觀點收益來自于基金管理人根據(jù)宏觀經(jīng)濟與行業(yè)景氣的相關(guān)性分析和行業(yè)周期性變化特征確定的行業(yè)評級和行業(yè)預期收益。

3.3策略優(yōu)化

筆者認為，對于現(xiàn)階段使用的觀點收益預測方法而言，尚存在改進空間。

首先，以分析師觀點作為觀點收益，本身就存在很大的不確定性，也缺乏相應的評判標準。

其次，作為主流策略的時間序列分析預測法，它的哲學依據(jù)是事物的發(fā)展變化在時間上具有連續(xù)性。但是，市場是復雜多樣的，歷史和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律不一定完全一致，它還會出現(xiàn)一些新的特點。時間序列預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預測誤差的缺陷，當遇到外界發(fā)生較大變化，往往會有較大偏差，如果周期稍稍放長，則預測效果大打折扣。與此同時，時間序列并未很好地將投資者情緒的因素考慮其中，在散戶情緒化主導下的A股，這一點是尤為重要的。

作為金融市場重要特點之一的波動性，更突出的表現(xiàn)就是金融價格序列往往圍繞著一個固定的值上下波動，也即“均值回復”現(xiàn)象。關(guān)于其產(chǎn)生的內(nèi)在原因，新興的行為金融學做出了很好的解釋，它認為投資者普遍是有限理性的，會使股票價格偏離其價值，然而又由于套利的有限性，理性的投資者并不能及時并且完全地消除這種偏差，因此投資者的非理性行為應該是影響股票價格的系統(tǒng)因子?；谶^去股價的變動可以對未來股價的波動趨勢做出預測，正是投資者對于市場的過于樂觀或悲觀的估計而引起的過度反應和反應不足，造成了價格的均值回復現(xiàn)象。

這種現(xiàn)象的檢驗方法多樣，主要包括自相關(guān)檢驗、單位根檢驗、回歸分析法和方差比率檢驗四種。宋玉臣和寇俊生（2005）用自相關(guān)檢驗和方差比率非參數(shù)持久性測量方法，發(fā)現(xiàn)上證綜指具有顯著的均值回歸特征［7］。張群（2010）基于滬深股市自建立以來近10余年的數(shù)據(jù)，對滬深股市相對低頻的周、月股價指數(shù)進行研究，采用多種均值回復檢驗方法，結(jié)果表明滬深股市存在均值回復效應［8］。

因此，如果采用經(jīng)均值回復效應修正的預測收益率來代表投資者觀點收益，既避免了主觀評價的隨意性，又將投資者情緒融入其中。具體修正方式如下。

首先，根據(jù)均值回復效應，我們有

上述僅是同一時期行業(yè)內(nèi)部的收益率調(diào)整，此外，還需要根據(jù)均值回復效應，對觀點誤差矩陣進一步修正，完成不同時期的比較調(diào)整。由于均值回復效應的不同，其信心水平也是不同的。當某一期的絕對值過大，其后的均值回復效應將更加明顯，因此賦予更高的置信水平。采用Idzorek的刻度因子修正法，它得以使投資者信心程度可以用百分比的形式測度，定義

比較上述兩式，得

由此可得信心系數(shù)α的表達式

則

具體來講，可將置信水平劃分為40%、50%、60%等不同檔位。若低于平均水平，則可以考慮40%及以下檔位；若高于平均水平，則可以考慮70%及以上檔位。

4　結(jié)語

行業(yè)配置策略作為銜接宏觀層面與微觀層面的中觀策略，在解決大類資產(chǎn)配置的流動性問題的同時，也避免了個股分散化的問題，其重要性不言而喻。

對于Black-Litterman模型在行業(yè)應用中的改進，筆者也只能是拋磚引玉，尚有諸多可以討論的地方，如風險厭惡系數(shù)、置信水平等一系列參數(shù)的設置。

對于行業(yè)配置而言，Black-Liiterman模型僅能說是一種嘗試，在行業(yè)配置的固定理論框架誕生之前，仍有諸多的可能性，可以嘗試從其他的角度來思考。

［1］ 范龍振，王海濤.上海股票市場行業(yè)與地區(qū)效應分析［J］.系統(tǒng)工程學報，2003（02）.

［2］ 陳華良.積極投資組合管理中的行業(yè)配置［D］.華中科技大學，2011.

［3］ 王敬，張鐵鵬.行業(yè)資產(chǎn)配置的相關(guān)問題研究［J］.大連理工大學學報（社會科學版），2004（03）.

［4］ 余志高.中國股票市場行業(yè)配置的量化模型研究［D］.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學，2011.

［5］ 陳華良.積極投資組合管理中的行業(yè)配置［D］.華中科技大學，2011.

［6］ 郭暢.基于BL模型的資產(chǎn)配置研究［J］.湖北大學學報，2009（3）.

［7］ 宋玉臣，寇俊生.滬深股市均值回歸的實證檢驗［J］.金融研究，2005（306）.

［8］ 張群.滬深股市股價收益率均值回復實證研究［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2010（09）.

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2096-0298（2015）12（c）-175-03