王昊明

(?？巳卮髮W(xué) 商學(xué)院，英國 德文郡 EX4 4PU)

一、理論基礎(chǔ)及研究思路

在Markowitz模型的基礎(chǔ)上，F(xiàn)isher和Litterman結(jié)合資本資產(chǎn)定價理論，將其改良后提出了Black-litterman模型，自此以后，該模型成為金融領(lǐng)域的主流資產(chǎn)配置工具[1]。該模型的精確表述如下：

(1)

E(R)=λVP+RF

(2)

(3)

在該理論基礎(chǔ)上，本文旨在研究是否能構(gòu)建一個主動投資組合，并使其收益率超過基準(zhǔn)收益率，其中，基準(zhǔn)收益率包括50%的標(biāo)準(zhǔn)普爾全球1200指數(shù)和50%的美國3個月國庫收益率。主動投資組合由全球范圍內(nèi)的長期資本增值(成長型股票)和相對穩(wěn)定的價值型股票組成。盡管有著較高市盈率的公司可以提供大量的資本回報，但是其中有一些資產(chǎn)較小的新公司，穩(wěn)定性相對較差且抗風(fēng)險能力不強(qiáng)。為使成長型股票的風(fēng)險分散，筆者從收入型股票中選擇了處于穩(wěn)定行業(yè)的公司股加入投資組合。此外，考慮到收益和風(fēng)險之間的權(quán)衡，筆者還納入了20%的3個月美國國庫券。最終，這一調(diào)整后的投資組合包括20%的3個月美國國庫券和80%的來自全球股票市場的股票。

二、數(shù)據(jù)選擇

自上而下是一種查看經(jīng)濟(jì)的整體情況，然后將各個組成部分分解為更精細(xì)的細(xì)節(jié)的投資方法，這個方法被用于構(gòu)建該投資組合(Investopedia，2018)。彭博社在考察了整個世界的經(jīng)濟(jì)狀況后，基于“GDP”指標(biāo)，對所有國家在2017年的GDP進(jìn)行了排名，如表1所示。在圖1的GDP趨勢圖中，它表明美國排名第一，歐盟排名第二，中國排名第三。在歐盟內(nèi)部，德國排名第一，英國排名第二。

在考慮風(fēng)險分散的前提下，相關(guān)矩陣被用于檢驗不同國家的相關(guān)性。如表2所示，相關(guān)性較低的組合可以更好地分散風(fēng)險，最后發(fā)現(xiàn)英國與美國和中國的相關(guān)性與德國相比低得多。中國與美國、英國的相關(guān)性也很低。因此，美國、中國、英國被選為該投資組合的主要市場。商業(yè)周期也被納入考量，根據(jù)國際貨幣基金組織的研究表明，“2016年中期開始的全球經(jīng)濟(jì)增長在2018年變得越來越強(qiáng)”(IMF，2018)。英國的商業(yè)周期處于復(fù)蘇階段，盡管中國經(jīng)濟(jì)放緩，但2018年仍保持6.5%左右的增長目標(biāo)，預(yù)計美國整體投資環(huán)境將非常有信心，這些事實都支持了對全球市場的投資選擇[4]。

表1 各國2017年GDP指數(shù)(單位：十億 貨幣：美元)

圖1 四國GDP趨勢圖

中國美國德國英國中國1美國0.627 9341德國0.700 6530.967 4321英國0.464 0220.881 1060.888 7271

由于不同國家的政治制度和風(fēng)險、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、技術(shù)發(fā)展、生態(tài)挑戰(zhàn)、機(jī)遇和法律環(huán)境等有著顯著不同，因此，這種國際投資組合可能使系統(tǒng)性風(fēng)險更趨于多樣化。除此之外，匯率風(fēng)險也是應(yīng)當(dāng)考慮的因素之一。因為中國對匯率的穩(wěn)定性有較為嚴(yán)格的監(jiān)管，人民幣的匯率可能相對穩(wěn)定。但考慮到英國脫歐在英國的持續(xù)影響以及中美之間的貿(mào)易戰(zhàn)，有必要在需要時購買外匯掉期[5]。

兩個原則被用于擇股，首先是股票價格會上漲，并能出售盈利；其次是為獲得更高和較為穩(wěn)定的股息支付?；凇叭蛟鲩L和收入”的目標(biāo)，要進(jìn)行必要的行業(yè)選擇。

為了找到比目前整體市場更快速度增長并且未來具有巨大潛力的公司，我們使用價格-收益比率對行業(yè)進(jìn)行排名，并依此排名從英國、美國和中國區(qū)域選擇了技術(shù)、工業(yè)、消費(fèi)必需品和醫(yī)療保健的具有最高市盈率行業(yè)中的16家公司。這些公司將提供大量資本回報，但其中不乏有一些規(guī)模相當(dāng)小的新公司，收益不穩(wěn)定。為了使增長型股票的不確定性多樣化，我們根據(jù)股息收益率排名來看待收入型股票的行業(yè)，并選擇公用事業(yè)、金融、通信和能源部門。最終選擇20家公司，預(yù)計他們將提供穩(wěn)定的股息支付。

三、數(shù)據(jù)處理

在選擇那些收益與風(fēng)險理想的股票之后，再給予它們不同的權(quán)重，旨在形成擊敗基準(zhǔn)收益率的投資組合。

基于Black-Litterman模型的數(shù)據(jù)處理包含兩個步驟。在步驟一中，假設(shè)加權(quán)基準(zhǔn)利率(S&P 1200)是最優(yōu)的，并且按照與基準(zhǔn)收益率一樣的權(quán)重(50%的全球股票組合和50%的美國3個月國庫券)得出每種股票的預(yù)期回報收益，使其與基準(zhǔn)權(quán)重、協(xié)方差矩陣和3個月國庫券利率一致。

在第二步中，根據(jù)投資的選股標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)整股票收益并將其納入投資組合，使得投資組合的夏普比率值最大。具體而言，調(diào)整的程度參考了摩根士丹利、瑞士信貸、中信證券等多家優(yōu)秀金融公司和組織的平均估計值。

在建立投資組合后，因為貨幣和相關(guān)行業(yè)與投資組合的表現(xiàn)高度相關(guān)，所以，通過密切關(guān)注這方面的新聞，出售一些表現(xiàn)不佳的股票，增持表現(xiàn)優(yōu)于基準(zhǔn)的技術(shù)和金融業(yè)股票份額。經(jīng)過這一系列調(diào)整后，現(xiàn)在投資組合包括20%的3個月美國國債和36個來自8個行業(yè)的股票。其中，金融行業(yè)占比最高，達(dá)到了19%，技術(shù)行業(yè)占16%，通訊和能源行業(yè)以及快消產(chǎn)業(yè)占比接近，分別為12%、12%和11%(圖2)。

圖2 主動投資組合權(quán)重

四、數(shù)據(jù)結(jié)果

在調(diào)整之前，投資組合的表現(xiàn)低于基準(zhǔn)。在中期評估期間，整體金融市場處于動蕩之中，因此，基準(zhǔn)和投資組合都表現(xiàn)不佳，特別是我們的投資組合，顯示了較差的風(fēng)險承受能力。因此，我們對基于Markowitz均值 - 方差投資組合理論和Black-litter模型的行業(yè)選擇和選股進(jìn)行了一些調(diào)整。風(fēng)格分析也被用于估計投資組合的表現(xiàn)，并將其表現(xiàn)與基準(zhǔn)進(jìn)行比較。調(diào)整后，投資組合的表現(xiàn)優(yōu)于基準(zhǔn)收益的表現(xiàn)(圖3)。

圖3 調(diào)整后收益對比

五、結(jié)論與分析

總體而言，經(jīng)過適當(dāng)調(diào)整后，該國際投資項目的表現(xiàn)優(yōu)于基準(zhǔn)，這樣的結(jié)論與預(yù)期一致，說明結(jié)合國債的全球市場投資項目的表現(xiàn)可以比市場基準(zhǔn)更好，也證明基于Black-Litterman的投資組合方法的合理性。特別是基于投行分析主觀調(diào)整后，帶來了更好的收益，這證明投資組合的實際應(yīng)用可行，具有可操作的現(xiàn)實意義。下面對超額收益貢獻(xiàn)部分展開分析。

信息比率用于衡量基準(zhǔn)相對回報中每單位風(fēng)險所帶來的回報，而夏普比率則衡量投資組合相對于單位總風(fēng)險的超額收益率，因此這兩個比率可用于對比分析(Investopedia，2018)。調(diào)整后的投資組合的夏普比率為0.04，遠(yuǎn)高于調(diào)整前的夏普比率-0.01，表明調(diào)整后的投資組合的整體表現(xiàn)優(yōu)于基準(zhǔn)(圖4)。投資組合表現(xiàn)相對較好，基金回報約0.097%來自經(jīng)理主動選擇的能力。

圖4 累計超出基準(zhǔn)收益

一般而言，信息比率從主動調(diào)整的角度描述風(fēng)險調(diào)整后的收益。在我們的投資組合中，信息比率為0.28，這意味著我們的投資組合達(dá)到了超越基準(zhǔn)的主要目標(biāo)。股票占投資組合的80%，而另外20%是通過債券實現(xiàn)的。投資組合中股票的權(quán)重為80%，比基準(zhǔn)股票高出30%，因為股票的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于基于歷史數(shù)據(jù)的債券。從回報的角度，為了使投資組合的表現(xiàn)優(yōu)于基準(zhǔn)，股票權(quán)重的增加可以對投資組合的表現(xiàn)產(chǎn)生積極影響。

接下來是選擇效應(yīng)，通過選擇特定行業(yè)中的特定股票來增加價值，超過基準(zhǔn)。圖5揭示了不同產(chǎn)業(yè)對投資組合整體收益的貢獻(xiàn)程度。

圖5 產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)

能源產(chǎn)業(yè)占總回報的63%，創(chuàng)造了最主要的貢獻(xiàn)。繼能源產(chǎn)業(yè)之后，消費(fèi)必需品行業(yè)占總回報的11%，而排在最后的通信行業(yè)則產(chǎn)生負(fù)面貢獻(xiàn)-13%。由于整個市場在過去三個月內(nèi)波動很大，而且當(dāng)市場不穩(wěn)定時能源行業(yè)通常更加穩(wěn)定，因此，選擇和分配相對較大的權(quán)重給能源行業(yè)是合理的。擇股效應(yīng)也給投資組合帶來了正面效益，通過分析組合整體的股票結(jié)構(gòu)，筆者發(fā)現(xiàn)，中國石油占投資組合權(quán)重的27.25%，回報率接近0.04%；另外兩支貢獻(xiàn)比較顯著的股票分別是Red Hat INC(0.01%)和Hammerson PLC(0.01%)，它們的比重超過其原始資本市場權(quán)重，這帶來了令人滿意的期望利潤。由此可見，通過選擇效應(yīng)和擇股效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)帶來了超過預(yù)期的收益，表現(xiàn)良好的企業(yè)股票也拉動了整體收益。但就長期投資而言，還有更多需要考慮的因素，如國家股權(quán)投資條件的“長期可持續(xù)增長”因素，應(yīng)對全球行業(yè)分析和選擇進(jìn)行更全面的分析，比如說通過大數(shù)據(jù)建模來進(jìn)行需求分析，行業(yè)生命周期分析。