資產(chǎn)配置理論演進與應(yīng)用概況

管清友 張瑜 齊雯

從資產(chǎn)配置策略來看，目前我們處于資產(chǎn)配置3.0時代（資產(chǎn)配置轉(zhuǎn)向因子配置），正在向資產(chǎn)配置4.0探索（基于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的資產(chǎn)配置策略）：因子是投資回報的最根本來源，基于因子的配置相比于傳統(tǒng)基于基礎(chǔ)資產(chǎn)的資產(chǎn)配置更加精細(xì)與精準(zhǔn)；隨著科技的發(fā)展，大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)或?qū)⒋蚱迫祟愓J(rèn)知局限，使得機器在海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下自主開發(fā)新策略。

從資產(chǎn)類別來看，股票和另類投資比例不斷上升：一方面，2008年金融危機之后，利率持續(xù)下行、公開市場收益率走低，使得大型機構(gòu)開始增加另類資產(chǎn)的配置；另一方面，人口結(jié)構(gòu)變化下，迫于收益壓力，養(yǎng)老金、社保基金和部分保險資金增加股權(quán)類投資，減少債權(quán)類投資。

從投資機構(gòu)來看，傳統(tǒng)機構(gòu)仍是資產(chǎn)配置模型的主要應(yīng)用領(lǐng)域，但互聯(lián)網(wǎng)金融公司和財富管理公司的配置力量正在崛起：首先，互聯(lián)網(wǎng)金融公司通過智能投顧（Robo-advisor）來挖掘個人資產(chǎn)配置這片“藍(lán)海”；其次，個人財富的累積+個人理財意識的崛起，高凈值客戶對資產(chǎn)配置需求顯著提升。

一 資產(chǎn)配置的重要性與優(yōu)缺點

有效的大類資產(chǎn)配置被視為成功投資的關(guān)鍵：研究表明，股票、債券和現(xiàn)金等價物之間的資產(chǎn)配置是長期投資回報的主要決定因素，這種觀點來源于1986年BHB（Brinson、Hood、Beebower）的研究，BHB對91家企業(yè)年金10年（1974-1983）收益率進行歸因分析，得出“投資組合總收益變動的93.6%取決于戰(zhàn)略配置收益”的結(jié)論（總收益=戰(zhàn)略配置收益+擇時+擇股+其他）。

資產(chǎn)配置的優(yōu)缺點：資產(chǎn)配置的優(yōu)點是可以利用各資產(chǎn)類別對經(jīng)濟和金融市場的不同反應(yīng)，進行多元化配置，從而降低組合的波動，提高投資回報；然而，同時它也可能錯過一種或多種資產(chǎn)的重大、持續(xù)的價格上漲。

二 資產(chǎn)配置理論及其演進

大類資產(chǎn)配置理論研究始于20世紀(jì)30年代，傳統(tǒng)配置策略包括60/40、等權(quán)重投資組合和均值方差模型等。20世紀(jì)90年代，為了放寬MPT的假設(shè)條件，提高理論在實踐中的可行性，以BL、捐贈基金模型、投資組合保險策略、美林時鐘等為代表的大類資產(chǎn)配置策略被提出。進入21世紀(jì)以后，市場開始用“因子”來解釋資產(chǎn)的投資回報，不同因子的開發(fā)和基于因子的配置模型逐漸受到市場的關(guān)注。隨著科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，基于MPT、大數(shù)據(jù)和人工智能的配置模型（智能投顧）正在被廣泛使用于個人資產(chǎn)配置上。未來大數(shù)據(jù)+機器深度學(xué)習(xí)或?qū)⒋蚱迫祟愓J(rèn)知局限，將我們帶入資產(chǎn)配置4.0時代。

① 資產(chǎn)配置1.0：恒定混合策略和現(xiàn)代投資組合理論

1、恒定混合策略：1/N & 60/40

典型的恒定混合策略（constant mix strategy）包括等權(quán)重投資組合（equally weighted portfolio）和60/40投資組合策略。

（1）等權(quán)重配置策略是指保持每類可投資資產(chǎn)的投資權(quán)重為 1/N。很多學(xué)術(shù)研究表明，等權(quán)重投資法比其他資產(chǎn)配置模型更有效（Demiguel，2009），并且由于其操作簡單，長期收益效果好，所以受到很多投資者的喜愛，如瑞士經(jīng)濟學(xué)家和基金管理人Marc Faber。

（2）60%股票+40%債券，可能是被最廣泛使用的資產(chǎn)配置模型。在20世紀(jì)50-70年代，最主流的投資策略是將資產(chǎn)配置到股票、債券、現(xiàn)金之中，其長期的目標(biāo)資產(chǎn)配置是60%股票、30%債券、10%現(xiàn)金。

2、資產(chǎn)配置理論基石：現(xiàn)代組合投資理論（Modern Portfolio Theory）

20世界50年代，諾貝爾獎獲得者馬科維茨首次提出現(xiàn)代投資組合理論，將資產(chǎn)配置由實踐層面的摸索提升到了理論層面。

現(xiàn)代投資組合理論（MPT）是將預(yù)期風(fēng)險和收益進行量化：一旦投資者明確了投資目標(biāo)，MPT可以幫助投資者形成最優(yōu)的投資策略，即在既定風(fēng)險下的最高收益的投資組合或既定收益率下的風(fēng)險最低的投資組合。

MPT的優(yōu)缺點：MPT的優(yōu)點是這種方法簡單、直觀。所需要的參數(shù)僅為預(yù)期收益、波動率以及相關(guān)系數(shù)，就可以把投資組合的風(fēng)險收益特征與投資者的風(fēng)險收益匹配起來。但MPT也存在很多缺點，如模型的不穩(wěn)定性（模型對輸入值的微小變動十分敏感）、單期性（資產(chǎn)配置是靜態(tài)的）和風(fēng)險指標(biāo)過于單一，等等。

② 資產(chǎn)配置2.0： 更貼近機構(gòu)投資者需求的配置模型

1、融入投資者觀點：Black-Litterman模型

20世紀(jì)90年代，Black&Litterman;在高盛公司就職期間提出的Black—Litterman模型（簡稱BL模型），可以在模型里加入投資人對市場的看法和預(yù)測，使得資產(chǎn)配置模型更符合機構(gòu)投資者的需求。

BL模型是金融行業(yè)對MPT模型在應(yīng)用上的優(yōu)化：Black-Litterman模型利用概率統(tǒng)計方法，將投資者對大類資產(chǎn)的觀點與市場均衡回報相結(jié)合，產(chǎn)生新的預(yù)期回報。該模型可以在市場基準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，由投資者對某些大類資產(chǎn)提出傾向性意見，然后，模型會根據(jù)投資者的傾向性意見，輸出對該大類資產(chǎn)的配置建議。BlackLitterman模型自提出來后，已逐漸被華爾街主流所接受，現(xiàn)已成為高盛公司資產(chǎn)管理部門在資產(chǎn)配置上的主要工具。

2、另類資產(chǎn)的配置價值：捐贈模型（Endowment Model）

捐贈模型（Endowment Mode）是在MPT模型的基礎(chǔ)上拓展了資產(chǎn)類別，更加注重另類資產(chǎn)的配置價值。如下圖所示，美國頂尖大學(xué)捐贈基金（哈佛、MIT、普林斯頓等11所大學(xué)）資產(chǎn)配置中，另類資產(chǎn)占比最高（平均占比60%）。由于大學(xué)的捐贈基金具有永續(xù)性，這為其投資流動性低、投資周期長，但回報率高的資產(chǎn)種類（如私募股權(quán)基金）提供了可能，但由于其覆蓋完整的經(jīng)濟周期，對管理者的主動管理能力要求也較高。

另類資產(chǎn)的配置價值在于能提供有別于傳統(tǒng)公開市場資產(chǎn)的回報和風(fēng)險特征，因此增加另類的配比能改善整體投資組合的收益水平，與此同時也可以增強回報的穩(wěn)定性。如表3所示，相比傳統(tǒng)資產(chǎn)，大宗商品、對沖基金、REITs 等另類資產(chǎn)更可以產(chǎn)生優(yōu)異的平均回報。

3、鎖定基本收益：投資組合保險策略（OBPI，CPPI、TIPP）

作為大類資產(chǎn)配置市場重要投資主體之一的保險機構(gòu)，由于受負(fù)債端的約束，往往比一般的機構(gòu)投資者更關(guān)注投資風(fēng)險，可以保護投資者基本收益的投資組合保險策略應(yīng)運而生。

投資組合保險策略是將一部分資金投資于無風(fēng)險資產(chǎn)，從而保證資產(chǎn)組合的最低價值的前提下，將其余資金投資于風(fēng)險資產(chǎn)，并隨著市場的變動調(diào)整風(fēng)險資產(chǎn)和無風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例。

4、基于宏觀視角：美林投資時鐘

美林投資時鐘由Greetham&Hartnett;（2004）提出，模型基于美國20年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，將“資產(chǎn)”、“行業(yè)輪動”、“債券收益率曲線”以及“經(jīng)濟周期四個階段”聯(lián)系起來，指導(dǎo)投資者在不同經(jīng)濟周期下進行資產(chǎn)配置。

模型根據(jù)產(chǎn)出缺口和通貨膨脹的不同狀態(tài)，將中短期經(jīng)濟周期劃分為復(fù)蘇（經(jīng)濟上行，通脹下行）、過熱（經(jīng)濟上行，通脹上行）、滯脹（經(jīng)濟下行，通脹上行）、衰退（經(jīng)濟下行，通脹下行）四個階段，每個階段表現(xiàn)較好的資產(chǎn)分別是股票、商品、債券和現(xiàn)金。

③ 資產(chǎn)配置3.0： 資產(chǎn)配置到因子配置

目前海外的資產(chǎn)配置已經(jīng)實現(xiàn)了從資產(chǎn)配置到因子配置的進化。所謂因子投資，是指將各類基礎(chǔ)資產(chǎn)按照因子進行拆分后，再按投資目標(biāo)進行配置。

因子可以類比成我們食物中的營養(yǎng)物質(zhì)（如下圖），是投資回報（身體能量）的最根本來源。基于因子的配置，相對于傳統(tǒng)基于基礎(chǔ)資產(chǎn)的資產(chǎn)配置，更精細(xì)與精準(zhǔn)。目前市場上所開發(fā)的因子非常多，如宏觀因子（經(jīng)濟增長、通脹、利率等）、風(fēng)格因子（價值、動量、小盤股、質(zhì)量、波動率等）和市場因子（股市貝塔、債券久期、信用利差、套利等）。

1、風(fēng)險因子配置：風(fēng)險平價模型（Risk Parity）

2008年以來強調(diào)風(fēng)險因子配置的機構(gòu)越來越多，其中風(fēng)險平價（Risk parity）模型是應(yīng)用最多的配置策略。在資產(chǎn)管理公司中Bridgewater的All Weather、AQR的Risk Premium、Blackrock的Market Advantage都屬于這類產(chǎn)品。

風(fēng)險平價模型目的是使各類資產(chǎn)對總風(fēng)險的貢獻(xiàn)相等，即資產(chǎn)配置組合面對不同因子的風(fēng)險敞口（或稱為風(fēng)險貢獻(xiàn)度）暴露程度等同。風(fēng)險平價以風(fēng)險為立足點，避免了對回報進行預(yù)測的不確定性。

2、資產(chǎn)配置4.0： 基于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的資產(chǎn)配置策略

科技發(fā)展形勢下，未來資產(chǎn)配置模型將突破人類認(rèn)知局限：基于人類認(rèn)知開發(fā)的策略主要基于“假設(shè)----檢驗”或“假設(shè)----回測----模擬----實戰(zhàn)”，而基于機器學(xué)習(xí)的策略開發(fā)則是“數(shù)據(jù)----規(guī)律----優(yōu)化”。所以在深度學(xué)習(xí)時代，機器通過互聯(lián)網(wǎng)上大數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練，可以突破人類的認(rèn)知（不僅僅局限于復(fù)制和執(zhí)行人類所開發(fā)的投資策略），開發(fā)新的投資策略。

三 全球主要機構(gòu)投資者資產(chǎn)配置情況

以資產(chǎn)配置模型的使用者來看，機構(gòu)投資者如主權(quán)基金、養(yǎng)老金、保險機構(gòu)、捐贈基金、對沖基金和共同基金、家族辦公室以及近年來進入金融領(lǐng)域的金融科技公司，都是資產(chǎn)配置模型的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

從投資機構(gòu)來看，傳統(tǒng)的機構(gòu)仍是資產(chǎn)配置的主要應(yīng)用領(lǐng)域，但互聯(lián)網(wǎng)金融公司和財富管理公司的配置力量正在崛起：首先，互聯(lián)網(wǎng)金融公司通過智能投顧的手段，開發(fā)出適合個人資產(chǎn)配置的模型，深度挖掘個人理財市場的“藍(lán)海”；其次，個人財富的累積+個人理財意識的崛起，高凈值客戶對資產(chǎn)配置需求達(dá)到井噴狀態(tài)。

從資產(chǎn)類別來看，股票和另類投資比例不斷上升：首先，2008年金融危機之后，利率持續(xù)下行、公開市場收益率走低，大型機構(gòu)開始增加另類資產(chǎn)配置；其次，人口結(jié)構(gòu)變化下，迫于收益壓力，養(yǎng)老金、社?；鸷筒糠直ｋU資金增加權(quán)益類，減少債權(quán)類配置。

① 主權(quán)基金和養(yǎng)老基金：增加另類投資博取收益

主權(quán)基金和養(yǎng)老金主要以股債配置為主，例如挪威主權(quán)養(yǎng)老基金GPFG（60%股票+40%債券）和日本政府養(yǎng)老金投資基金（50%股票+50%債券）。

金融危機之后，為了博取投資收益，主權(quán)基金和養(yǎng)老金增加了另類資產(chǎn)投資：2008年金融危機之后，隨著利率持續(xù)下行、公開市場收益率走低，主權(quán)基金和養(yǎng)老金為了贏得更好的收益，開始增加另類投資的比例，如加州公務(wù)員退休基金CalPERS（僅PE的配置比例就達(dá)到12%）、淡馬錫控股（39%投資另類資產(chǎn)）、迪拜投資局ICD（39%投資另類資產(chǎn)）。2004-2015年間，全球頂尖機構(gòu)投資者的資產(chǎn)配置中，股票資產(chǎn)平均占比45%，現(xiàn)金/固收占比27%，另類投資平均占比28%。

1、挪威主權(quán)養(yǎng)老基金（GPFG）和日本政府養(yǎng)老金投資基金（GPIF）：傳統(tǒng)股債配置策略？？？？

挪威主權(quán)養(yǎng)老金（GPDF）嚴(yán)格遵守股債60/40的配置比例：自成立以來，GPDF一直是穩(wěn)健投資和紀(jì)律性投資的典范，基金成立初期只投資于股票、債券兩類資產(chǎn)，配置比例為60%股票、40%債券。僅在2008年后少量投資房地產(chǎn)，較少涉及另類資產(chǎn)。GPDF對于實際年回報率的要求較低（CPI+5%，組合波動率在12%左右），追求組合的簡潔、透明和紀(jì)律性。

日本政府養(yǎng)老投資基金（GPIF）等權(quán)重配置：GPIF也是穩(wěn)健投資的代表，2016年GPIF在股債的配置比例為50/50，本國海外資產(chǎn)配置比例為60/40。

2、加州公務(wù)員退休基金（CalPERS）：私募股權(quán)配置策略

加州公共雇員養(yǎng)老保險系統(tǒng)（CalPERS）專注于PE投資：CalPERS是美國規(guī)模最大的公共養(yǎng)老基金，管理資產(chǎn)規(guī)模為3030億美元。CalPERS有其獨到的私募股權(quán)投資方式，即投資策略充分做到地區(qū)、行業(yè)、年份、策略的分散投資。在CalPERS的資產(chǎn)配置中，私募股權(quán)的配置占比較大（12%），其中PE各策略的配置比例為并購60%、私募債券15%、成長15%、困境投資10%、VC1%。1990-2016年中，PE為CalPERS帶來了334億美元的累計收益，凈IRR10.6%，回報倍數(shù)1.4倍。

3.丹麥養(yǎng)老金（ATP）：風(fēng)險因子配置

丹麥勞動力市場補充養(yǎng)老基金（ATP）是全球最好的國際機構(gòu)投資者之一，是丹麥境內(nèi)最大的機構(gòu)投資者。ATP擁有自己獨特的投資模式，其基金組合包括對沖組合和投資組合兩部分。對沖組合的投資目的是確保養(yǎng)老金受益人可以獲得養(yǎng)老金的基礎(chǔ)收益部分，而投資組合則是為了提高受益人的實際購買能力。

ATP使用風(fēng)險平價的配置策略，它是大型機構(gòu)投資者中最早采用這種配置模式的機構(gòu)之一。它將投資組合分為股票、利率、信用、通脹、商品五個風(fēng)險因子，將風(fēng)險預(yù)算平均地分配給每個因子（每個風(fēng)險因子配置比例為20%）?；陲L(fēng)險平價投資策略，ATP過去10年的投資業(yè)績比同業(yè)更為穩(wěn)健，組合波動性和下行風(fēng)險更小，例如2008年的回撤僅為4%，資產(chǎn)回報率達(dá)19%。

② 捐贈基金：另類資產(chǎn)占比最高

美國頂尖大學(xué)捐贈基金資產(chǎn)配置中，另類投資的占比超過50%：根據(jù)National Association of College& business office的對美國812個高校投資機構(gòu)的調(diào)查顯示，截至2016年6月，美國高校投資基金在另類投資、股票、現(xiàn)金/固收的配置比例分別為52%、35%和13%。其中，頂級大學(xué)捐贈機構(gòu)（包括哈佛、耶魯、普林斯頓、哥倫比亞等11所高校）在另類資產(chǎn)上的配置高達(dá)60%，遠(yuǎn)高于股票（27%）和現(xiàn)金/固收（13%）。

1、耶魯捐贈基金：耶魯配置模型

耶魯模型由Swensen在2000年提出，耶魯投資模式最顯著的特點就是，以流動性換取收益，大幅超配另類投資（2016年耶魯在另類資產(chǎn)的配置比例為73.9%，而同期的其他教育基金配置比例僅為46.5%）。耶魯模型認(rèn)為，由于獲得流動性是以犧牲收益為代價的，所以耶魯大學(xué)基金只配置于非流動性資產(chǎn)，比如私募股權(quán)，從而享受流動性溢價。

2、哈佛捐贈基金：FIFAA策略

哈佛捐贈基金2015年9月采用FIFAA（Flexible Indeterminate Factor-based Asset Allocation）策略，該方法的核心假設(shè)是將“系統(tǒng)化因子模型”與“非系統(tǒng)化殘差模型”相結(jié)合，構(gòu)成戰(zhàn)略資產(chǎn)配置（strategic asset allocation，SAA）。整個模型中選用的因子包括世界股市、美國國債、信用利差、通脹、匯率等5個因子。

③ 家族辦公室：資產(chǎn)種類期限更加多元

區(qū)別于傳統(tǒng)機構(gòu)投資者，家族辦公室在投資目標(biāo)、風(fēng)險容忍度和投資限制方面擁有更多的靈活度，所以配置策略上在資產(chǎn)類別和期限上更加多元。2016年在家族辦公室的資產(chǎn)配置中，債券占比約13%，其中占比較大的為發(fā)達(dá)市場的固定收益產(chǎn)品；股票占比24%，其中多為發(fā)展中市場股票；另類投資（私募股權(quán)、房地產(chǎn)直接投資、對沖基金、藝術(shù)品、指數(shù)基金、信托等）各類別相加總占比約51%；大宗商品和農(nóng)業(yè)占比為4%；現(xiàn)金或等價物等流動性資產(chǎn)占比為8%。

④ 保險公司：權(quán)益類占比增加，債權(quán)占比下降

保險資金投資最重視的是資產(chǎn)負(fù)債久期相匹配，并且在償還負(fù)債后，折現(xiàn)仍能夠穩(wěn)定盈利的資產(chǎn)?；谶@種考慮，固定收益類產(chǎn)品一直是保險資金配置的主力軍，但隨著利率的下行，保險機構(gòu)對權(quán)益類資產(chǎn)的配置長期上行，以對沖低回報率的沖擊。

美國保險公司：負(fù)債驅(qū)動投資。

債券是保險公司的主要配置品種：美國壽險業(yè)投資方向主要分為四類，分別是債券（政府和企業(yè)債）、股票、抵押貸款和房地產(chǎn)投資以及保單貸款，其中債券一直是最主要的投資品種，占比在50%以上。

但隨著利率下行和人口結(jié)構(gòu)變化，保險公司對固定收益配置比例長期下降，權(quán)益類配置長期上升：2010年-2014年期間，美國保險資金在債券上的配置比例高達(dá)67%-70%。但隨著利率的長期下行，美國保險在固定收益類的比例是逐步的下降，權(quán)益配置穩(wěn)步上升，從90年代之后對于權(quán)益的投資由10%提升至30%左右。

⑤ 共同基金和對沖基金：因子配置

橋水基金：全天候資產(chǎn)配置

Bridgewater是全球最大的對沖基金，是多種創(chuàng)新投資策略的先鋒者。1995年，公司發(fā)行了“全天候（All Weather）”對沖基金，并且于1996年開創(chuàng)性地運用風(fēng)險平價技術(shù)去管理投資組合。

橋水基金的All whether策略并不需要對未來做出預(yù)測，其核心在于對各個資產(chǎn)類別平均分配風(fēng)險；而在不同的增長和通脹環(huán)境中，總會有資產(chǎn)表現(xiàn)出色的資產(chǎn)，基金的投資組合永遠(yuǎn)不會暴露在同一風(fēng)險因子下。

橋水全天候配置模型下，債券配比上升：在傳統(tǒng)的風(fēng)險方差理論之下，綜合考慮收益與風(fēng)險，股票會成為投資組合中最大的權(quán)重，其中股票（52%）、固收（37%）、RE（8%）、大宗商品（3%）。根據(jù)橋水的風(fēng)險配置理論，平均分配風(fēng)險后的投資組合自然會增加對債券配置，其各類資產(chǎn)占比分別為固收（58%）、股票（19%）、RE（11%）、大宗商品（12%）。

⑥ 互聯(lián)網(wǎng)金融公司：ETF作為資產(chǎn)配置的工具

WealthFront和Betterment：MPT+大數(shù)據(jù)+人工智能

智能投顧=MPT理論+大數(shù)據(jù)+人工智能：互聯(lián)網(wǎng)公司基于現(xiàn)代投資理論，根據(jù)客戶的收益和風(fēng)險偏好，結(jié)合了傳統(tǒng)的財務(wù)管理業(yè)務(wù)和大數(shù)據(jù)分析，互聯(lián)網(wǎng)支付與人工智能技術(shù)，生成有效的資產(chǎn)配置策略，并在合適的時機進行資產(chǎn)再平衡，以使整體配置比例與最初設(shè)定目標(biāo)一致。

互聯(lián)網(wǎng)公司通過智能投顧，打開個人資產(chǎn)配置的市場：智能投顧的投資標(biāo)的是費率低廉的ETF，并且省去了個人財富顧問的傭金費用，為個人投資者提供自動化的理財服務(wù)。最具代表性的兩家智能投顧—Betterment，Wealthfront—在過去的幾年中完成了AUM上百倍的增長。

ETF作為資產(chǎn)配置工具，優(yōu)勢逐步凸顯：ETF基金規(guī)模每年以20%的速度增長，是傳統(tǒng)產(chǎn)品的4倍。ETF做為資產(chǎn)配置工具，具有收費低（以被動式管理）、透明度高（投資標(biāo)的透明清晰）、產(chǎn)品多樣化（投資于股票、債券、商品、外匯等市場，同時Smart ETF 、匯率對沖、波動指數(shù)等ETF產(chǎn)品不斷被開發(fā)出來）和流動性高（相比另類投資，ETF產(chǎn)品流動性更好）等優(yōu)點，逐步成為資產(chǎn)配置的主要標(biāo)的之一。（本文選自民生證券專題報告）