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2015年7月3日

楊良河、林建 數裏見真章

股債組合的配置戰術

所謂戰術性的資產配置(tactical asset allocation, TAA),是指對既定投資組合作出戰術調整。根據聯儲局最近的言論,美國在9月份加息的機會大增,由於息率與債價呈相反走勢,目前應是討論戰術重配股債組合的合適時機。首先要指出的是︰戰術性的資產配置並不牽涉到一個戰略性的改變——戰略有長遠的目標,戰術是因應目前形勢所作出的應變措施。TAA假設投資者的風險取向及投資目標並沒有發生變化,重新調配只是為了更有效地面對當前的形勢。

根據效率市場的理論,戰術性的資產配置是不必要的。美國極可能加息這個消息已是路人皆知,早已在股債價格中反映出來,現時再調整股債組合不能增加期望回報,但調整需要付出費用,所以應以不變來應付萬變,保持原來已經優化的長線組合。

但根據行為財務學的理論,投資者盲點甚多,有時過於保守(conservative),有時又會反應過度(overreaction),使得市場價格有時落後於形勢,有時則過度超前,所以目前的價格不一定無懈可擊。此外,在芸芸投資者中,一定有一批人比另外一批人更能看通後市;在眾多量化模型當中,亦必定有一些模型能更準確地預測後市,所以只要多下苦功,就能把組合調校得更能達標。

模型中加入主觀判斷

但怎樣作出戰術性的調整呢?調整的方法,可分為(一)主觀判斷與量化模型相結合,及(二)不作主觀判斷,純依賴量化模型兩大類。

現以環球股票(global equities)及環球債券(global bonds)為例來說明第一類型的戰術性資產配置。這兩個資產類別(asset classes)的投資表現,可分別以MSCI World High Dividend Yield GR USD及Barclays Global Aggregate TR USD這兩個指數來代表。

由最近8年(1998年至2015年首季)股債的季度回報率(quarterly return)【表】可以看出︰雖然環球股票的長線回報高於環球債券,但仍有不少季度,債券跑贏股票。2008年一整年及2009年首季是金融海嘯時段,債券大幅跑贏股票,但其後股市急劇反彈,到了2011年3月出現後勁不繼,債券又做了3個季度的贏家。

此後加息消息不絕,股票回復強勢,但加息的日子,不斷地往後推,又造就了最後一個季度,債券有正回報而又優於股票的局面。

在2015年3月底時,基金經理可能有如下的主觀猜測︰債券在2015年第一季度的正回報,可能只是迴光反照,資金逃離債市應是方興未艾,所以債市在未來一季(2015年4月至6月【註】),很可能有負回報。

以上是基金經理對下一個季度的主觀判斷,但如何利用這個主觀判斷去調整客戶的投資組合呢?如果相信債市在未來一季有負回報的話,把所有資金都放在股市好像就是明智的調整策略。但這樣就把問題過分簡單化了。首先,基金經理的判斷,可信度(confidence level)為多少,不得而知,所以調整幅度不宜太極端。

更重要的是︰如果全部資金都投放於股票,風險就變得很大,超越了客戶的風險承受能力,變成了戰略性而不是戰術性的調整了。要決定調整多少,可以利用Black-Litterman模型來完成。

長線的優化組合,是經由資產類別的歷史回報率(historical returns)及協方差矩陣(covariance matrix)計算出來的。其中歷史回報率與基金經理給出的預測當然大有距離。Black和Litterman就利用統計學中的貝葉斯統計方法(Bayesian statistics)把兩者糅合起來,重新算出新的期望回報率及協方差,重複Markowitz的優化計算來打造一個符合客戶要求的投資組合。

波動率預測股債孰優

第二類型的戰術性資產配置,並不加入主觀的判斷,而是通過建模(model building)去預測價格的走勢,捕捉額外的回報率。方法可分為3款:第一款是利用宏觀經濟數據例如通脹率、失業率、消費物價指數、消費信心指數、長短期利率走勢、工業生產(industrial production)、商業周期(business cycle)等;第二款是利用基本面分析所用的一些變量,例如股市E/P(即P/E之倒數)與債息之差、股市內的孖展額度、長短債息之差(term spread)、信用利差(term spread)、上市公司的盈利狀況、派息率、市賬率等;第三款是利用技術分析內的一些常用變量,例如價格時間序列的相關性及自相關性、價格短期持續(momentum)、長線回歸的特性、股市的歷史波幅(historical volatility)、波動率指數(VIX)等。

此外,根據Vanguard Investment Counseling & Research於2006年的一個研究報告,股票的風險溢價(risk premium=股票回報-無風險回報)於過往3年的歷史波動率(historical volatility)可能與未來的股債回報差有關。也就是說︰可以利用溢價波動率來預測股債回報何者較優。

以下我們用1997年6月起至2015年3月底的季度回報率來審視這個關係。我們發覺波動率在上季度的變動與下一季度的回報差有領先的關係︰相關系數為-0.27,且具統計顯著度(=0.04),可見溢價波動率上升是不利股市回報率的先兆。雖然此變量早於2006年已被推介,但仍適用於以後近10年之多,可以說是經得起時間的考驗。看來戰術性的資產配置還是大有可為的。

註:本文成文時還未有6月底數據

作者楊良河博士為香港大學統計及精算學系副教授

林建教授為香港浸會大學榮休教授

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