兴业证券-基于风险角度的资产组合方法研究-191121

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　　投资要点
　　本文从风险角度出发，根据波动率及条件风险价值(CVaR)两个一致风险度量目标来构建投资组合模型，目标是风险最大分散化与风险最小化。从风险最小化的角度来讲，我们构建GlobalMinVaR（全局最小方差模型）与Minimum CVaR模型（最小化CVaR模型）；从风险最大分散化的角度来讲，我们构建EquallyWgted（等权组合模型）、InvVol（波动率倒数模型）、RiskParity（风险平价模型）、MaxDiversification（最大分散化模型）及Minimum tail dependence模型（最小化尾部相关性模型）。
　　我们将7个优化方法应用到股票（沪深300股票池、中证500股票池）、行业（中信一级行业、二级行业）、多资产类别（沪深300指数、中证500指数、中证企业债、中证国债等）进行研究，以确定模型的差异和影响。
　　针对于沪深300股票池的测试结果来看：大部分模型在沪深300股票池内表现突出；而针对于中证500股票池的测试结果表明GlobalMinVaR效果最为突出。针对股票的实证结果表明各种方法对权重约束敏感性较弱。另外大部分模型在中证500内的尾部相关性相比于沪深300较高，这可能与中证500在面临系统性风险时，没办法规避有关。
　　行业层面的测试结果显示：在中信一级行业方面的表现要优于中信二级行业的实证结果。同时两种场景下各模型对权重约束敏感性较弱。
　　从对多资产配置的测试结果来看：模型有效性较强，大部分模型均能跑赢基准，但各模型在收益、夏普率方面对权重约束较敏感、尾部相关性方面对权重约束敏感性则较弱。这里需要说明的是：随着权重限制的提升，MinCVaR在风险、收益、夏普比、分散度方面均取得全面提升，这表明该方法在多资产配置领域是一类较为有效的方法。
　　风险提示：本报告模型及结论全部基于对历史数据的分析，当市场环境变化时，存在模型失效风险。