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关于外汇信号的常见问题

大类资产怎么走?

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大类资产怎么走?

作者:宋论升 时间:2020-11-25 13:55:39 来源:中国劳动保障报

时间回到上个世纪, 1997 年 5 月 11 日, IBM 超级计算机“深蓝”( Deep Blue )经过多次升级迭代后,历史性的战胜了“保持棋王头衔长达 21 年”的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,开启了人机大战的序幕。深蓝之所以取得划时代的进展,主要是在算力得到大幅度提升的条件下,能够使用遍历搜索方式穷举国际象棋各种走法,从而找到最优策略。

在国际象棋上战胜人类后,电脑随之把下一个挑战的目标转向了围棋。理论上围棋也可以使用国际象棋同样的方法进行暴力破解,但由于围棋走法更加复杂,穷举其各种可能是 250 的 150 次方数量级,对算力要求太高,耗时太长,因此电脑始终未能取得明显进展。直到 2016 年 1 月 28 日,国际搜索巨头谷歌公司的深度学习团队( DeepMind )在自然杂志( Nature )上发文,宣布其人工智能( AI )围棋系统 AlphaGo 首次战胜了人类职业围棋选手,其升级版本接连赢得与围棋世界冠军的对战,标志着 AI 真正进入了新时代!

近几年来,基于大数据的 AI 已经成为信息技术领域最前沿的课题,在人脸和图像识别等领域获得了广泛应用,其识别准确率甚至超过了 99.99% 。大数据和机器学习的原理和方法,包括数据降维、算法迭代、马尔可夫链、决策树等,与资产管理业务的特性高度吻合,可以较好的应用在投资管理领域。国内外多家资产管理机构已经尝试使用 AI 技术手段优化资产配置和组合管理,典型代表如 Aladdin 、 Wealthfront 等。

在国际成熟市场,资产配置长期被视为投资收益的主要来源,如根据 1986 年 BHB ( Brinson 、 Hood 、 Beebower )对美国 91 家养老基金 10 年( 1974-1983 )季度收益率数据进行的归因分析,投资组合总收益的 93.6% 来源于资产配置。在国内,随着股票市场的发展成熟和有效性的逐步提高,自下而上获得阿尔法的难度越来越大,资产配置的重要性日益显著,主流机构投资者纷纷开始加强在资产配置上的研究和投入,结合大数据、人工智能等应用,抢先布局智能投顾、金融科技、 FOF 等新业务。

大类资产配置是指在风险约束范围内,通过优化和调整各类资产的投资比例,以实现既定的投资目标。它既不是简单的自上而下的比例决策,也不同于传统上的“择时”,而是一整套复杂严密的研究和决策系统。资本市场尤其是股票的短期走势具有较强的随机性,大类资产配置不是基于对市场的短期预测而是根据大类资产中长期的内在价值以及价格偏离程度做出比例决策。从中长期的角度,资产配置的核心是确定各类资产的内在价值中枢,大类资产的价格具有显著的均值回归特点,因此资产配置的视野往往比较长,如战略资产配置( SAA )视野普遍在 3-5 年,战术资产配置( TAA )视野普遍在 1-3 年。

大类资产配置理论研究始于上世纪 30 年代,传统配置策略包括 60/40 、等权重组合和均值方差模型等。经过几十年的实践,资产配置在理念和方法上不断发展成熟,形成了多元分散、权益偏好、长期持有、逆向操作等投资理念,构建了风险预算 (Risk Budgeting) 、参考组合( Reference Portfolio )、因子配置等框架体系,开发了均值方差( MV )、 Black-Litterment 、风险平价( Risk-Parity )、 CPPI 、 TIPP 等模型方法。但国内在大类资产配置领域还存在不少误解,在资产配置的研究深度和标准化方面尚显不足,大类资产配置实践经验比较欠缺。

为了实现资产配置的标准化目标,有效提高组合管理效率,需要建立强大的数据处理系统和分析能力,而以大数据为代表的 AI 技术手段和模型方法有助于资产配置实现这一目标。展望未来,随着科技在金融领域的渗透,基于大数据和人工智能的配置模型和框架体系可能获得更广泛应用,并有望将资产配置带入新的时代。

大类资产怎么走?


泛华金融服务集团再次携手南开大学金融学院、南开金融教育基金会、南开金融校友联合会、广州市金融服务促进会、俊华公益基金会,联合举办的第四期南开金融(广州)首席经济学家论坛于2017年8月6日在广州珠江城大厦国际厅盛大召开。国泰君安首席经济学家、复旦大学经济学博士、兼职教授、中国首席经济学家论坛理事、中国金融40人论坛特邀成员林采宜女士;南开大学金融校友联合会执行秘书长、南开大学金融学院联席院长助理唐珺女士; 枫海资本创始合伙人兼CEO女士方瑛; 泛华财富副总裁李静女士以及泛华金融服务集团董事长兼CEO翟彬先生,南开大学校友、广州金融服务促进会代表、泛华金融服务集团高管、员工和贵宾客户们出席论坛活动。

本次论坛特邀 国泰君安首席经济学家林采宜博士 ,围绕“ 宏观经济形势及大类资产配置 ”的主题,为大家提供宏观形势及资产配置的相关资讯解读。她的演讲分为两个部分,一部分是作为经济学家对全球经济和中国经济的基本观点,另一部分是对大类资产未来价格走势和配置观点。


一、经济逆全球化
2016年全球经济进入了一个新的拐点。这个逆转的开端就是在欧盟、英国飞出了一只巨大的黑天鹅,叫做英国退欧。川普是第二只黑天鹅,慢慢变成了走在全球经济舞台上的灰犀牛,川普把逆全球化大大推了一步。逆全球化意味着什么?意味着能源流动、劳动力流动的门槛筑高了,川普的贸易保护政策是一堵无形的墙。作为世界主要经济体,在这样的环境下面,不可忽视的就是美国的货币政策和川普的税收政策、贸易政策,以及它的金融改革对全球经济的溢出效应,这个溢出效应实际上是未来对全球经济影响相当大的一个重要的动因。

二、中国经济增长面临的主要压力

1、民间投资增长力度偏弱

2、资本外流压力始终存在

三、中国经济增长动力及政策走向

1、下半年宏观经济的增长主要依靠消费端的需求复苏

2、中国宏观政策走向
对于中国宏观政策走向前瞻,林采宜博士谈到货币政策较上一年度将略为收紧,从宽松走向中性甚至偏紧,财政政策将持续积极。

四、大类资产配置的建议:

外汇资产: 林采宜博士表示,推荐美元资产,尤其是科技股基金。从2015年到现在始终如一,增持美元资产,美元指数仍然处于上行周期。2014年7月以来,发达经济体货币政策取向分化,美元指数进入上升周期,川普当选强化了美元上升动力。推荐美元科技股基金,科技板块表现亮眼,2017年上半年,上证综指上涨2.86%,美国标普500指数上涨8.24%,信息科技板块指数上涨16.38%。并且美国科技公司盈利能力遥遥领先他国同类企业。

黄金: 中长期趋势不乐观,短期存在交易性机会。从交易属性来看,对金价趋势影响最大的是美国的利率水平,利率决定了持有黄金的机会成本,其次是美元指数的走势。目前美元进入了加息通道,在利率上行的周期里面美元上涨的动力是很强的,所以从长期来看黄金的价格趋势它受制于美国利率的上行和美元指数的上行压力。对于我们个人投资者来说不建议大量持有黄金,大家当你没办法大量持有美元的时候黄金可以作为局部替代。

房地产: 价格趋势已经见顶,下行概率增大。房子还会不会涨,我个人认为从趋势性角度上来说它已经见顶了,为什么说它已经见顶了,房子就两个功能,它兼具消费性和投资性两个属性,越趋严格的房地产调控措施,稀释掉了大部分房地产投资属性,但是所谓的消费性是什么,消费性型就是房子是用来住的。从这个概念上来说对房子的需求需要什么作为支撑?人口。2013年中国的结婚对数是1300万对,到了2020年中国的结婚对数将降低到800万对,对房子的需求。那么这个房子的拐点就意味着1300万到800万对这样一个婚育人口的减少数量。房地产的周期是18年到20年,所以别以为地产不会跌,股市是涨一年跌两年,地产可能涨十年跌十年,它的周期和股市不一样。只要是投资需求支撑起来的房市和股市在本质上非常相似的。

大宗商品: 长期供给宽松,需求扩张。从石油来看,在未来的五年到十年,我觉得油价能走到哪里我不知道,但是在可预期的三年之内我认为油价你是看不到80以上的。当前宏观环境不利于油价持续走强。从需求端来看,新兴经济体处于高增长周期的尾部,工业化对石油的需求增速在下降。而美国已经进入加息周期,其与其他经济体货币政策的分化会推动美元不断走强,油价的走强面临很大压力。从供给端来看,OPEC等低成本产油国将无限扩大产量以压制油价、防止更多的页岩油气进入市场

黄春香:保险的密度和深度都在快速成长,未来的空间很大。
其实保险本身目前来看它确实是一个小众,大家对它的认知确实不高。我们说金融资产,从银行、投资、保险这三类资产的占比可以看到,目前中国保险类的总资产占这三类资产的比例是5%,而这个比例在美国是37%,所以我们也可以看到一个西方发达国家它的保险资产的占比也就意味着我们未来这个保险业的空间。我在保险业应该有20多年的工作经验,我也是伴随着中国保险业,尤其是人寿业发展而成长起来的,它虽然现在还是一个小众理财方式,一个低比率,但是它的速度在加快。在国民经济的保障体系,它是一个支柱,包括在政府职能,养老,医疗这种体系的构建上要作为一个重要的抓手,包括在国民经济增速提效上面保险业要作为重要的引擎,所以不管是从顶层到基层,甚至到老百姓,虽然它是一个小众,但是它的趋势在加快,大家对它的认知也在加快。

李静:从安全性、流动性和收益出发去选择,合规互金平台优势明显。
对于固定收益类的理财,无论你是风险保守型的投资者,还是风险急进型的投资者都应该在家庭里面有一定比例的配置。现在整个市场上比较多的固定收益类主要集中在银行理财,私募基金和一些信托,还有一些是互联网的理财。我一般从三个方面考量怎么样选择一款好的固定收益类产品,第一安全性,第二流动性,第三收益。现在银行的理财和银行存款安全性是毋庸置疑的了,但是从收益性和它的流动性来看,特别是一些银行的理财其实也要锁定比较长的时间。对于私募基金和信托类的产品,这一类产品也是因为受了强监管,所以安全性是非常足够的,而且收益也比较有优势,但是一般会锁定一年或者一年以上的期限;剩下的就是互联网金融类的产品,看起来都是收益和流动性非常有优势。安全性方面,比如说要看它的股东背景,看它底层资产是不是能看懂,还有它是不是做了一些合规的需求,那么我就会把自己资产里面日常要流动的和做一些备用的资金都不停放在里面翻滚。

唐珺:金融科技领域的投资依然是热点。
2016年,在金融科技这个领域的投资是一个非常大的热点,整个投资规模是超过了千亿人民币,中国在这个领域的投资占比超过了70%,所以金融科技这个领域中国已经处在一个领头羊的地位。所以我们也是把股权投资的方向定在了金融科技这个领域,因为我认为这个领域未来的发展前途是巨大的,它会从最初的1.0的版本,实际上就是互联网+,到未来的科技与金融的深度的融合,科技元素会融合到我们生活衣食住行方方面面,达到了金融科技3.0的阶段,其实已经在步入金融科技3.0的进程当中了。
在投资的阶段方面,投资的阶段方面我更倾向于去投一些初创企业,就是在比较早期的阶段介入,说实话到了后期的时候,比如说B轮、C轮的时候估值炒的非常高了,我认为泡沫非常多,当然这个也是非常考验你的判断力的。

方瑛:大健康产业、医药数据类的公司未来是比较好的投资方向。
当人口、年龄结构发生变化以后,中国在健康产业投资方面会逐步增加。首先是一个强监管的行业,另外它是一个重投资的行业,第三个它是一个广普就业的行业,它的回报也会比别的平台公司更慢一点,这样决定了健康类的投资整个资金要求的期限就会比较长。我为什么选择健康产业投资,大家也有自己职业的积累,另外一个也是跟大家一样,我们都很看重大类资产的趋势,就是未来三到几年的投资,无论对个人投资还是机构投资人都是一样的。
医疗大数据,它是看周期的,很稳定的配置,但是回报会比较长。所以我们为了配合基金的流动性,会在医疗服务行业里面投一些消费偏消费类的,这就是为什么去年和前年里面在健康领域投资金额最大的是医美和齿科。

南开金融(广州)首席经济学家论坛今年已举办成功了四期,房四海、张智威、刘煜辉、林采宜等经济学家应邀发表主旨演讲,并与数十位南开出身的经济学家和业界精英展开精彩对话,获得社会高度瞩目,成为广东地区金融领域不可或缺的思想盛会。

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王军辉:保险资金大类资产配置的战略思考与实践

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首先,保险资产配置需要关注安全性。保险公司在收取保费的同时,承担了对投保人的未来赔偿与给付责任。为了保证保险公司能够有足够的能力承担保险责任,各国均建立了严格的偿付能力监管制度,要求保险公司资产与责任准备金负债必须保持在一定比例之上,否则保险公司将面临破产清算的风险。因此,保险公司进行资产配置时须保证资产不会因资本市场的异常波动或信用风险事件的发生而大幅减值,进而造成保险赔付能力的减弱,危及保险公司的生存和发展。

其次,保险资产配置需要满足保险赔付所需的流动性。保险公司赔偿与给付的时间点往往具有随机性。比如,财产险公司针对台风等自然灾害的保险,发生的时点很难准确预测,一旦发生,则需保险公司在短时间内进行巨额赔付,对保险资金的流动性管理提出很高的要求。即使对于给付时间起点相对较为确定的终生寿险,由于事先对投保人寿命的精算假设与实际情况并不完全一致,也要求保险公司做好流动性管理,满足未来的给付需要。

再次,保险资产配置需要达到一定的收益性要求。保险公司的利润主要来源于“三差”——死差、费差和利差,其中利差取决于保险资金的投资收益。随着国内保险费率市场化改革的深入,死差和费差面临激烈的市场竞争而难以走阔,保险公司对利差存在较强的依赖。以往的学术研究表明,90%以上的投资收益取决于大类资产配置,保险资金投资亦是如此。因此,保险资金大类资产配置的最终目标是,在满足安全性和流动性的要求下,追求更高的配置收益率。

国际保险资金大类资产配置经验

第一,资产负债匹配是保险资金大类资产配置的基本原则。寿险资金一般具有较长的负债期限,许多保险产品承保期达到10年以上,有的保险产品甚至是终身的。由于负债端对利率敏感度较高,利率波动成为保险配置关注的重要风险因素之一,久期匹配变成寿险公司用以控制利率风险的一项重要方法。美国保险资产配置中,债券久期整体较长,剩余久期在5~10年、10~20年以及超过20年的债券占比分别达到23%、33%和40%。美国债券市场相当发达,规模、评级、久期等组合能较好地满足寿险长期资产的资产负债匹配要求。

第二,保险产品负债性质和监管要求决定资产配置结构。一方面,保险产品负债性质不同,大类资产配置结构不同。传统保障型产品占比较高的日本和德国寿险的一般账户,权益资产配置比例较低,德国寿险公司泛固定收益类产品投资配置长期处于80%以上,权益资产只占6%左右;投连险占比较大的英国和法国,权益类资产配置比例较高,法国长期以来固定收益类资产占比70%左右,权益类占比22%左右。另一方面,美国对保险公司部分或全部承担投资风险的普通账户和由投保人直接享有全部投资收益的独立账户的保险法律投资限制不同,决定同一国家不同类别账户大类资产配置结构不同。截至2017年末,美国普通账户资产总额4.4万亿美元,股票配置占比仅2.5%,债券配置占比高达69.4%;独立账户资产总额攀升至2.7万亿美元,债券配置占比维持在15%左右,而股票配置占比从1990年的43%不断提升并维持在80%左右。

第三,固定收益类产品是保险资金大类资产配置核心资产。保险资金风险偏好相对谨慎,在大类资产选择上多数以高信用等级的固收和类固收投资为主,美国和日本的寿险资产配置就体现出这个特征。从美国合并账户情况看,债券类资产占比接近50%,包括公司债(约30%)、MBS(住房抵押贷款支持证券,约10%)和政府债券(近10%)。并且从信用等级上看,配置债券高等级品种比例的合计接近95%水平。这主要是看重债券类资产风险相对可控、资金回报稳定的特点。日本保险资金对政府债券(包括国债和地方债)的投资占比不断攀升,从2006年的33%提高至60%后缓降至2016年的52%,其中国债是核心配置资产。受经济长期低增长影响,企业债的投资价值被降低,保险资金对企业债的配置比例8.3%,较2006年下降了近4个百分点。

第四,多元分散是保险资金大类资产配置重要特征。美国的资产配置经历了从最初的股、债、现金的固定投资比例的传统模式(6︰3︰1),到逐步增加风险资产配置,包括房地产、抵押贷款、金融衍生品、风险投资基金、新兴市场资产等。目前,扣除股、债、现金三类资产后其他类别资产合计配置占比接近20%。德国寿险资金投资范围也十分广泛,涵盖债券、贷款、股票、股票基金、房地产、对附属企业和关联企业投资等多种类别。寿险公司对债券、股票外的资产配置占比达到35%,其中对附属企业和关联企业类贷款的投资占比维持在10%左右,投资类型为股权投资和贷款,这在全球保险业的投资中颇具特色。此外,日本对于贷款、货币信托、房地产和其他资产的配置占比也达到15%。综合来看,保险资金对于这些另类资产的配置需求较高,不仅是低利率环境下有效的配置选择,也提升了保险产品的市场竞争力。

第五,加大全球化配置比例是保险资金大类资产配置价值提升重要路径。英国寿险公司海外资产配置比例维持高位,目前大约为24%。其境外投资的品种十分丰富,主要包括债券、普通股、优先股、另类投资及衍生品等,其中普通股占比较高(约60%)。日本海外配置占比较高,占总资产比重略超20%,其中90%以上投资于海外债券特别是美国国债。受经济长期低速增长和持续低利率环境的影响,海外债券收益率普遍高于日本国内债券,使得日本保险资金对海外资产的配置需求维持高位。同样受低利率因素影响,我国台湾地区保险公司对海外利率债、发达国家投资级债券以及全球股票有着较高的配置偏好,我国香港地区保险公司也对发达国家投资级债券具有较强需求。

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我国保险资金大类资产配置发展历史

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我国保险资金大类资产配置战略方向

首先,我国保险资金大类资产配置必须以服务实体经济发展为主线。保险资金作为长期资金,其长期投资业绩与所在国家的经济增长密切相关,在各国的金融体系中都发挥着重要的“稳定器”和“压舱石”的作用,因此保险行业对于服务实体经济、防控金融风险,具有义不容辞的责任。从大类资产配置的角度来看,需要保险资产管理机构将保险资金投资于推动经济增长和转型升级的领域,助力国家经济战略的落实。

其次,我国保险资金大类资产配置必须始终坚守资产负债匹配原则。保险投资可运用资金主要来源于保险公司的资本金、责任准备金及其他资金,而且以责任准备金为主,具有很强的利率敏感性和绝对收益性。因此,保险资金大类配置必须始终坚守资产负债匹配的核心原则,确保保险资金的安全性和流动性,并且在此基础上实现收益性。

再次,我国保险资金大类配置必须以扎实的品种投资能力为基础。保险资金大类资产配置必须建立在品种投资能力基础上。随着我国资本市场的发展,保险资金运用政策的放开,保险公司只有不断增强在公开市场、另类市场、海外市场等方面的投资能力,才能享受资产配置有效前沿扩大带来的红利。

最后,我国保险资金大类资产配置必须牢牢守住风险底线。作为稳健的长期价值投资者,保险资产管理公司应该深刻认识到风险管理的重要性,特别是在当前全球经济下行、国内刚性兑付打破的背景下,做好风险管理具有更强的现实意义。

基金组合18——海外大类资产配置的主流策略与模型

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Black-Litterman模型简称为BL模型,是由高盛公司的Fisher Black和Robot Litterman于1992年提出的,该模型是在马科维茨的均值方差模型的基础上进行优化的。其和均值方差模型不同的是,前者加入了投资者的倾向性意见,不再单一地将各类资产历史收益率的均值和方差作为优化中的收益与风险系数,而是可以在市场基准的基础上,由投资者对某些大类资产提出倾向性意见,然后,模型会根据投资者的倾向性意见,输出对该大类资产的配置建议。

2)风险平价模型

基金组合18——海外大类资产配置的主流策略与模型

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图片来源:好买基金研究中心

3)另类投资

(四)资产配置量化之路

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