积极型投资组合管理理论
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第二十七章
积极型投资组合管理理论
27-2
概述
• 特雷纳-布莱克模型 – 使用分析师关于业绩的良好预测构建 最优组合 – 该模型在跟踪误差和分析师预测误差 的过程中进行调整。
• 布莱克-利特曼模型
27-3
表27.1 最优风险投资组合的构建和特性
27-4
表27.1的试算表：积极型投资组合管理
27-5
• BL模型的有效性很大程度 上依赖于BL观点的置信水 平。
特雷纳-布莱克模型TB
• TB 模型并不适用于这一 问题，因为TB模型导致极 端调整组合权重。
• 这些极端权重产生的原因 是没有调整α 值以反映预 测精度。
27-22
BL和TB
布莱克-利特曼模型BL
• BL模型可用于资产配 置。
• 尽管置信区间水平无 法精确估计，但相对 业绩的观点仍然非常 有用。
特雷纳-布莱克模型TB
• TB 模型可用于证券分 析管理（使用适当调 整后的α预测值）。
27-23
积极型管理Leabharlann Baidu价值
• Kane, Marcus, 和Trippi 的研究表明积 极型管理的费用取决于:
1.风险厌恶系数 2.在可选择证券中信息比率平方的分布 3.证券分析人员的精确度
27-24
27-25
4. 修正（后验）期望 5. 投资资组合优化
27-18
图27.5 布莱克-利特曼投资组合业绩对 置信水平的敏感性分析（观点正确时）
27-19
图 27.6 布莱克-利特曼投资组合业绩对 置信水平的敏感性分析（观点错误时）
27-20
BL 总结
27-21
BL 和TB
布莱克-利特曼模型BL
• 最优资产组合的权重与业 绩对BL观点的置信度非常 敏感。
– 该资产组合风险过高，且该风险多属于非系统 风险。
• 解决方法: 限制极端头寸 – 这就导致了分散化不足的问题。
27-11
表27.4 对积极型投资组合加以限制的 最优资产组合(wA ≤1)
27-12
图 27.2 当基准风险降低时有效性也在降低
基准风险就是追踪误差的标准差，TE = RP-RM.。我们可以 通过设定WA来控制追踪误差。
• 即使是很长一段时间的 历史收益率，在预测未 来一个月的收益率时的 能力也很有限。
• 商业周期和其他宏观经 济变量可能更好的预测 期望收益率。
• 历史方差可以很好的预 测未来预期方差。
27-17
布莱克-利特曼模型的步骤
1. 根据历史数据计算 协方差
2. 确定基线预测
3. 融合投资经理的个 人观点
27-26
27-27
积极型管理总结
• 投资的基本理论和实际应用之间的差距在 近年来变小了。
• CFA 协会致力于将投资理论应用于资产 管理。
• TB 和BL模型至今仍未在实际中得到应用， 大概与分析师们预测错误的调整问题有关。
27-28
表27.1的试算表
27-6
表27.2 2006年6月1日的股票价格及 分析师的目标价格
我们把这些新的预测值加入到试算表中重新计算 表D。
27-7
27-8
27-9
结果
• 夏普比率增加到2.32, 产生了巨大的风险调 整收益优势。
• M2增加到25.53%.
27-10
结果
• 问题:
– 最优资产组合仍包含了极端多头/空头头寸，这 使得该模型在现实资产组合管理中不可行。
27-13
表27.5 使用分析师最新预测后的 最优风险投资组合
27-14
对于α精度的调整预测
• 你的预测准确吗?
• 回归预测实际的α、已实现的α以调整α值， 以便分析师预测准确的α。
27-15
27-16
布莱克-利特曼模型
• 布莱克-利特曼模型允许投资 组合经理对复杂模型的预测 （他们称之为观点）进行量 化并用于投资组合的构建。
积极型投资组合管理理论
27-2
概述
• 特雷纳-布莱克模型 – 使用分析师关于业绩的良好预测构建 最优组合 – 该模型在跟踪误差和分析师预测误差 的过程中进行调整。
• 布莱克-利特曼模型
27-3
表27.1 最优风险投资组合的构建和特性
27-4
表27.1的试算表：积极型投资组合管理
27-5
• BL模型的有效性很大程度 上依赖于BL观点的置信水 平。
特雷纳-布莱克模型TB
• TB 模型并不适用于这一 问题，因为TB模型导致极 端调整组合权重。
• 这些极端权重产生的原因 是没有调整α 值以反映预 测精度。
27-22
BL和TB
布莱克-利特曼模型BL
• BL模型可用于资产配 置。
• 尽管置信区间水平无 法精确估计，但相对 业绩的观点仍然非常 有用。
特雷纳-布莱克模型TB
• TB 模型可用于证券分 析管理（使用适当调 整后的α预测值）。
27-23
积极型管理Leabharlann Baidu价值
• Kane, Marcus, 和Trippi 的研究表明积 极型管理的费用取决于:
1.风险厌恶系数 2.在可选择证券中信息比率平方的分布 3.证券分析人员的精确度
27-24
27-25
4. 修正（后验）期望 5. 投资资组合优化
27-18
图27.5 布莱克-利特曼投资组合业绩对 置信水平的敏感性分析（观点正确时）
27-19
图 27.6 布莱克-利特曼投资组合业绩对 置信水平的敏感性分析（观点错误时）
27-20
BL 总结
27-21
BL 和TB
布莱克-利特曼模型BL
• 最优资产组合的权重与业 绩对BL观点的置信度非常 敏感。
– 该资产组合风险过高，且该风险多属于非系统 风险。
• 解决方法: 限制极端头寸 – 这就导致了分散化不足的问题。
27-11
表27.4 对积极型投资组合加以限制的 最优资产组合(wA ≤1)
27-12
图 27.2 当基准风险降低时有效性也在降低
基准风险就是追踪误差的标准差，TE = RP-RM.。我们可以 通过设定WA来控制追踪误差。
• 即使是很长一段时间的 历史收益率，在预测未 来一个月的收益率时的 能力也很有限。
• 商业周期和其他宏观经 济变量可能更好的预测 期望收益率。
• 历史方差可以很好的预 测未来预期方差。
27-17
布莱克-利特曼模型的步骤
1. 根据历史数据计算 协方差
2. 确定基线预测
3. 融合投资经理的个 人观点
27-26
27-27
积极型管理总结
• 投资的基本理论和实际应用之间的差距在 近年来变小了。
• CFA 协会致力于将投资理论应用于资产 管理。
• TB 和BL模型至今仍未在实际中得到应用， 大概与分析师们预测错误的调整问题有关。
27-28
表27.1的试算表
27-6
表27.2 2006年6月1日的股票价格及 分析师的目标价格
我们把这些新的预测值加入到试算表中重新计算 表D。
27-7
27-8
27-9
结果
• 夏普比率增加到2.32, 产生了巨大的风险调 整收益优势。
• M2增加到25.53%.
27-10
结果
• 问题:
– 最优资产组合仍包含了极端多头/空头头寸，这 使得该模型在现实资产组合管理中不可行。
27-13
表27.5 使用分析师最新预测后的 最优风险投资组合
27-14
对于α精度的调整预测
• 你的预测准确吗?
• 回归预测实际的α、已实现的α以调整α值， 以便分析师预测准确的α。
27-15
27-16
布莱克-利特曼模型
• 布莱克-利特曼模型允许投资 组合经理对复杂模型的预测 （他们称之为观点）进行量 化并用于投资组合的构建。