【国君金工-学界纵横系列】防御性因子择时:低频化风险控制工具

（以下内容从国泰君安《【国君金工-学界纵横系列】防御性因子择时:低频化风险控制工具》研报附件原文摘录）
　　点击上方“Allin君行” ，关注我们 陈奥林 从业证书编号 S0880516100001 殷钦怡 从业证书编号 S0880519080013 导读 对投资组合进行低频化的防御性因子择时，可以在市场面临极端情况时降低组合风险，减少本金损失。 摘要 一个出色的投资组合的基础是平衡的资产种类配置或因子配置，但因子溢价通常虽时间变动。投资者常采用三种策略以应对这种变动：忽略短期变动、建立短期预测模型、防御性因子择时。其中防御性因子择时通过对特定指标的观测，于市场极端风险情况下进行（低频的）降低组合风险的操作，来避免投资者在不佳的市场环境时遭受较大损失。 防御性因子择时中使用的三个指标分别为风险容忍指标，分散比率指标与因子估值指标。其中前两个指标拥有互补性，可以解释较多情况的市场。同时，前两个指标为整体指标：当观测到这两个指标出现极端情况（一般为极速下跌或极端负值），通常选择将整个投资组合进行去风险化。而因子估值指标则对每个因子分别估测，当因子估值出现极端情况时，仅需要调整投资组合对特定因子的风险暴露度即可。 为分析巴菲特选股能力的特征及选股偏好，Frazzini和Pedersen用六个因子来量化分析巴菲特的投资组合，并总结出其特点，分别是MKT、SMB、HML（Fama三因子）、UMD动量因子、 BAB贝塔因子和QMJ盈利因子。组合长期对HML、BAB和QMJ因子的风险暴露显著，即巴菲特持仓的股票有几个基本特征:安全(低贝塔值和低波动性)、便宜(即市净率低的价值股票)和高质量(盈利、稳定、成长性高的股息率股票)。巴菲特的成功来自于长期坚持这种优质的策略——购买廉价、安全、优质的股票。 巴菲特还特别善于利用杠杆提高自己的回报，通过计算，伯克希尔哈撒韦从1976-2017年的杠杆率为1.7，且公司的杠杆成本非常低，源于其拥有的保险浮存金，伯克希尔的负债中平均约35%由保险浮存金构成。同时受益于高债务评级，巴菲特享有非常低的融资利率。伯克希尔保险浮存金的预计平均年化成本仅为1.72%，比美国国债平均利率低约3%。因此，巴菲特的低成本保险和再保险业务使他能够获得廉价、长期的杠杆。 该策略在A股同样适用，胡熠和顾明 (2018) 已经做过相关研究：他们从安全性、便宜性和质量三个维度构建了综合的巴菲特风格选股指标 B-Score并构建组合，发现B-score能够很好地区分横截面股票收益，基于B-score的市值加权对冲组合经过Fama-French三因子调整后的年化超额收益达到18％。 01 概述 作者在如何应对因子策略经常遭遇的因子溢价变动问题上提出了三种可能的解决方案，并着重对第三种策略，即防御性因子择时进行了详尽的解释。防御性因子择时通过在特定时期降低资产组合对特定因子的风险暴露度，以保证资本在不景气的市场环境下得以留存。在此策略下，投资者的目标并非自己的投资组合长期跑赢某一基准，而是为了进一步的降低组合风险。这种降低风险的行为通常只针对较贵且分散性较差的因子，且应是低频行为。但当市场环境极差或对风险度的容忍度极低时，该策略也可以直接针对整个投资组合。 本文使用如下三个量化指标来进行防御性因子择时，分别为风险容忍度，分散比率及因子估值。本文同时参考了因子择时与风险管理两个领域的研究，并为所提出的指标提供了历史市场案例进行参考与研究。 02 宏观因子 基本特征 选择宏观因子时，应确保其满足以下三个基本特征：宏观因子有助于解释资产类别的回报率；宏观因子通过不可分散的风险溢价长期以来获得了收益；宏观因子是经济直观的，即其影响能够涵盖较多资产种类，并且通过暴露于这些因子可以获得长期风险溢价。 因子模拟组合 通过对2004年-2017年间14个主要资产种类的分析与计算，Fergis发现前三个主要成分对收益的解释率达到82%，而前六个主要成分的解释率则高达92%。换言之，这些主流资产种类的收益数据可以用较少数量的因子来代表。以此为基础，本文选择了如下六个宏观因子[1]，下表为这些因子与定义。同时，为每一个宏观因子均构建一个模拟的多空投资组合，该组合应最大限度的暴露于对应的因子，且最小限度的暴露于其他因子。 [1] 分别为经济增长、真实利率、通胀、信贷、新兴市场、流动性 模拟组合的经济直觉 下图分别展示了模仿经济增长、实际利率与通胀因子而得的投资组合的表现。 通过对三图的分析可以发现，无论是经济增长、实际利率或通胀、因子模仿组合的表现均和对该因子的超预期有着显著的正相关性，故证明了每一个宏观因子模仿组合均捕捉了该因子的风险溢价。 03 防御性因子择时指标 首先构建一个稳健的战略性投资组合。一个简易的策略是风险平权，即在投资组合对各个因子模仿组合的暴露度相同的基础上根据投资者个人的目标或风险喜好进行微调。本文选择了如下的投资组合：组合风险的30%来源于经济增长，30%来源于实际利率[2]，剩余的40%来源于通胀、信用、新兴市场、流动性的等权重组合。按比例将投资组合调整至无条件波动率为10%。我们的系统策略是当观测到极端的风险回避、收益相关性或因子估值时偏离（或再分配）原有的战略因子配置与期望波动率。 [2] 通过上调经济增长的权重，投资者获得了对一个长期夏普率最高的因子的暴露度。而通过上调实际利率的权重，投资者能在政府调低利率以刺激经济增长时获利。 风险容忍度指标 在通常的经济环境下，我们期望资产的收益率与其风险是正相关的。但在风险容忍度较低的时期，这种相关性可能会变为负相关。即当投资者陷入恐慌情绪时，会逃离高风险资产并建仓安全资产，因此风险资产的价格会降低，而安全资产的价格会抬高。在这种环境下，即使投资组合的分散性很高，也可能会因为高风险资产而大量亏损。为了确定这种风险容忍度较低的时期，本文如下定义了风险容忍指标（Risk Tolerance Indicator，下文简称RTI）： 其中q(Rt)为收益率的排名，q(σt)为波动率的排名，RTI为两者的相关性。RTI为正代表投资者的信心增强，反之则代表投资者信心下降。当RTI到达极端负值时，投资者可以在保持投资资产种类的同时按比例缩小对多因子投资组合的暴露度。下图是根据周收益计算取得的RTI值历史数据。 可见当股票收益率下跌时，投资者信心降低并转向较为安全的资产,RTI也随之相应降低，如2008年与2011年。 分散比率指标 在市场不景气时，资产种类间的相关性同样可能存在变化，并且导致投资组合的分散性并不如预期中有效。基于这种效应，本文提出了分散比率指标，以估测投资组合的集中度： 其中wi，σi分别为资产i的权重与波动率，为投资组合的波动率。[3]分散比率越高，说明资产组合的分散性越高，投资者能从资产组合中获益的可能性越大。 战略性多因子投资组合的目的是通过平衡宏观因子的历史数据风险来最大化分散性，因此很容易受到这种相关性的影响，因此参考分散比率指标可以在相关性高的时期降低投资组合的风险性。 下图是一个20/80股债配置[4]的资产组合的回报率与其分散比率，可以看到在2013年的缩减恐慌中，分散比率与回报率同时下降。 [3] 本文计算波动率使用的是一个21天的短期模型。 [4] 股为摩根斯坦利资本全球股票指数，债为彭博巴克莱全球债券指数。 估值指标 因子和所有的可投资资产一样，可以和其历史长期平均数据进行对比-比过去更贵或更便宜。因此我们可以构建估值指标以估测其价格和内在价值的关系。在此部分中，文章分别对每个宏观因子进行估值并衡量其相对历史价值。一个正的估值指标代表其当前价格较便宜，反之则代表当前价格更贵。 经济增长：使用Shiller的周期调整市盈率[5]作为经济增长估值指标。 实际利率：使用发达国家的实际利率与预期GDP增长率的关系作为实际利率估值指标。 通胀：比较五年政府债券隐含的盈亏平衡与预期通胀率作为通胀估值指标。 信贷：计算当前信贷利差与违约损失的差值作为信用的估值指标。 新兴市场：同时通过股票与债券估值来估测。股票方面对比新兴市场与发达市场的Shiller收益率与股息收益率。债券方面对比新兴债券与美国国债的利差与长期平均值的差异。 流动性：流通性估值指标同时考虑了两种策略：小减大效应[6]与波动率卖出[7]。对于较小的股票，我们仍对比小盘股与大盘股的Shiller收益率。波动率卖出则包含两个指标：VIX[8]期限结构隐含的套利与现货VIX对基本价值的比率[9]。 下图展示了各个因子在2016-2018年间的估值水平。其中值得注意的是，实际利率因子长期较为昂贵，而在08年金融危机后的一段时间，通胀因子较贵，而信贷与经济增长因子则极为便宜，这是由金融危机的安全效应所导致的。 [5] 见Campbell, J., and R. Shiller. 1988. “Stock Prices, Earnings, and Expected Dividends.” The Journal of Finance 43 (3): 661–676. [6] Small-minus-big effectt，见Banz, R. W. 1981. “The Relationship between Return and Market Value of Common Stocks.” Journal of Financial Economics 9 (1): 3–18. [7] Volatility Selling，见Bakshi, G., and N. Kapadia. 2003. “Delta-Hedged Gains and the Negative Market Volatility Risk Premium.” The Review of Financial Studies 16 (2): 527–566. [8] 芝加哥期权交易所恐慌指数 [9] 本文将其视为标普500的短期可实现波动率 04 实证结果 Fergis回顾了近年的几次市场案例并讨论了防御性因子择时在这些案例中可以起到的作用。如前文所提，防御性因子择时的目的是保护资产免受长期损失，因此仅当指标出现极端情况时才会采取措施。故此策略的行动频率很低，约12-18月一次。 同时需要注意的是，在2006年-2018年的历史样本中，RTI与分散比率的相关系数约为-0.2，这意味着两指标是互补的。 下图是在四个案例的对应时间段的RTI指标与分散比率的数据。 2010与2012欧债危机 如上图可见，RTI指数在2010年4月后极速下跌，这种极端的风险环境应触发防御性因子择时。投资者可以在2010年5月-9月开始调整组合风险。将组合去风险20%后，调整后的投资组合最大回撤仅为3.3%，小于原投资组合的4.1%，这说明了RTI指数的有效性。 于2010年第二季度使用RTI指标也会带来相似的结果。观测到2012年4月RTI指标快速下降后，在2012年5月-8月将组合去风险20%，同样能将最大回撤由1.9%缩小至1.5%。 2013年缩减恐慌 在2013年5月开始的缩减恐慌中市场表现并不寻常：债券和股票的价格同时下跌。这种状况下RTI指标的预测性则会失效。如上图，于2013年第二季度RTI虽有所下降，但仍保持正值。但我们可以注意到，在该时间段分散比率大幅下降，这将成为一个有效的预测指标。在观测到分散比率大幅下降后，在2013年6月将投资组合去风险化20%。 与此同时，Fergis观测到缩减恐慌期间因子估值指标如下： 可见实际利率因子较为昂贵，而经济增长因子较为便宜，故我们将投资组合对实际利率的暴露度调低5%，而将对经济增长因子的暴露率相对调高。 在对比调整后的投资组合与原组合后可以发现，投资组合在此期间的最大回撤由原组合的9.5%缩小到了7.3%。 2015年石油担忧 2015年7月，随着RTI指标再次快速下跌，我们依然选择将投资组合去风险化20%，直至2015年10月RTI指标回升。这种调整同样将该期间的最大回撤由5.5%缩小到了4.5% 05 结论 本文提出的防御性因子择时策略是投资者应对极端风险环境时的一种选择。作者为该策略选择了3个指标，并通过这些指标来决定降低投资组合风险的时机。其中的风险容忍指标与分散比率指标拥有一定的负相关，保证了其可以互补并能于各种各样的市场环境中保持有效。作者同时回顾了近年来的数次市场案例，并验证了该策略能够在这些情况中帮助投资者避免损失。 从文章所提供的历史数据来看，该策略仅能有限程度地降低最大回撤。然而，该策略仅在极端情况下采取措施，故仅要求较为低频的操作，同时使用该策略的成本也较低。同时，当市场环境越极端时（原组合亏损越多时），该策略所能规避的亏损也越多。因此我们认为防御性因子择时是在降低组合风险方面的有效策略，并且有被实际使用的价值。 同时，该策略仍然有进一步优化的空间，例如添加更多的指标进行预测，或选择更多的宏观因子甚至风格因子。这些方面的改进或许能够进一步提升该策略的效果。 详细报告请查看20210714发布的国泰君安金融工程专题报告《防御性因子择时：低频化风险控制工具 ----学界纵横系列之十三》 特别声明： 法律声明： 本订阅号不是国泰君安证券研究报告发布平台。本订阅号所载内容均来自于国泰君安证券研究所已正式发布的研究报告，如需了解详细的证券研究信息，请具体参见国泰君安证券研究所发布的完整报告。本订阅号推送的信息仅限完整报告发布当日有效，发布日后推送的信息受限于相关因素的更新而不再准确或者失效的，本订阅号不承担更新推送信息或另行通知义务，后续更新信息以国泰君安证券研究所正式发布的研究报告为准。 根据《证券期货投资者适当性管理办法》，本订阅号所载内容仅面向国泰君安证券客户中的专业投资者。因本资料暂时无法设置访问限制，若您并非国泰君安证券客户中的专业投资者，为控制投资风险，还请取消关注，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。如有不便，敬请谅解。 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本订阅号中信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。国泰君安证券及本订阅号运营团队不对任何人因使用本订阅号所载任何内容所引致的任何损失负任何责任。 本订阅号所载内容版权仅为国泰君安证券所有。订阅人对本订阅号发布的所有内容(包括文字、影像等)进行复制、转载的，需明确注明出处，且不得对本订阅号所载内容进行任何有悖原意的引用、删节和修改。

点此查看微信公众号原文全部内容>>

大部分微信公众号研报本站已有pdf详细完整版：https://www.wkzk.com/report/（可搜索研报标题关键词或机构名称查询原报告）