风险平价（Risk Parity）策略在 FOF 中的 应用 2.pdf

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1、 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 金融工程金融工程研究研究 证券证券研究研究报告报告 金融工程专题报告金融工程专题报告 2016 年年 07 月月 01 日日 相关研究相关研究 Table_ReportInfo 选股因子系列研究(十二)“量”与 “价”的结合2016.06.27 常见选股因子在板块间的有效性分析 2016.06.23 常见选股因子在行业间的有效性分析 2016.06.23 Table_AuthorInfo 分析师:冯佳睿 Tel:(021)23219732 Email: 证书:S0850512080006 联系人:周一洋 Tel:(021)23219774 Email:

2、 风险平价（风险平价（Risk Parity）策略在）策略在 FOF 中的中的 应用应用 2 Table_Summary 上交所和中证指数公司联合推出的上证股债平价指数（代码：H50041）是风险平价 策略在国内市场的一次初试。事实证明，与单纯的股票指数相比，它具有回撤小、 波动低的特点，因而在夏普比率和 Calmar 比率上具备显著的优势。既然珠玉在前， 不妨进一步拓宽风险平价策略的应用范围， 考察其在大类资产和行业上的应用效果。 风险平价理论对解决资产配臵问题有极强的现实意义风险平价理论对解决资产配臵问题有极强的现实意义。本文选择沪深 300 指数、 纳斯达克 100 指数、上证 5 年期

3、国债指数、布伦特原油期货连续合约与上期所黄 金期货连续合约为研究对象，重点分析风险平价策略及其他资产配臵方法对组合 绩效的影响。值得一提的是，除原油之外，其余四类资产在国内都有对应的 ETF 产品，因而很容易平移成一个以资产配臵为目标的 FOF 组合。 在不同的市场环境中，风险平价在不同的市场环境中，风险平价 FOF 对各类资产都有相同的风险暴露，因而不对各类资产都有相同的风险暴露，因而不 论是波动还是回撤都被控制在一个极低的水平上。论是波动还是回撤都被控制在一个极低的水平上。风险平价 FOF 的年化波动率 仅为 4.59%，略高于 5 年期国债，而它在观察期内的最大回撤则低于任何一个单 独的

4、资产类别。不仅如此，风险平价 FOF 的收益-风险比也普遍优于持有单个资 产，其夏普比率仅低于纳斯达克 100 指数，Calmar 比率更是最高。 风险风险平价平价组合组合相比相比均值均值-方差模型、等权重和波动率倒数加权这三方差模型、等权重和波动率倒数加权这三种配臵方法种配臵方法具具 有明显的优势有明显的优势。 受益于纳斯达克 100 指数和黄金的持续上涨， 等权重配臵的 FOF 组合有最高的回报。 但由于在债券上的权重仅有 25%， 其波动和回撤也是最大的。 而在基于波动率倒数加权的 FOF 组合中，95%以上的资产都配臵于国债之上， 因此不论是收益还是风险都是最低的。虽然风险平价 FOF

5、 的总回报率不及等权 重加权，但如果从收益/风险比的角度来看，它却是其中最优秀的。 杠杆机制的引入使得风险平价策略在构建资产配臵类杠杆机制的引入使得风险平价策略在构建资产配臵类 FOF 产品时不仅保留了原产品时不仅保留了原 有的优势，而且还改善了因债券配臵比例较高而无法获取更高收益的不足。有的优势，而且还改善了因债券配臵比例较高而无法获取更高收益的不足。运用 杠杆后，FOF 组合的投资回报率获得了较为明显的提升。并且，杠杆率越高，最 终的累计收益也越高。此外，夏普比率和 Calmar 比率也都在 1 之上。完全可以 预见，风险平价的理念在未来 FOF 产品的发展中将有着极大的用武之地。 当资产

6、之间的相关性较高时，直接使用风险平价策略当资产之间的相关性较高时，直接使用风险平价策略可能可能效果欠佳效果欠佳。事实上，即 使在相关性看似不高的不同资产类别之间，某些特殊时段内也会展现出很强的联 动效益。例如，大宗商品的价格变化可能会带动有色金属板块，使得股票指数表 现出和商品类资产的强相关，从而导致风险平价组合反而出现了风险聚集的现 象。针对这一问题，有研究人员提出了因子风险平价的理论。其基本思想是将资 产收益率分解到几个正交的因子上，通过平衡因子的风险贡献度得到资产的配臵 权重。有关这一类风险平价策略的研究将在之后系列报告中为大家呈现。 风险提示。风险提示。市场系统性风险、资产的流动性风险

7、、政策变动风险会对策略的最终 表现产生较大影响。 金融工程研究 金融工程专题报告2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 目目 录录 1. 资产配臵类 FOF 的实证研究 . 5 1.1 风险平价 FOF . 5 1.1.1 包含 5 类资产的风险平价 FOF . 6 1.1.2 剔除原油后的风险平价 FOF . 7 1.1.3 不同配臵策略的对比 . 8 2. 借助债券杠杆机制的风险平价 FOF . 9 3. 行业配臵类 FOF 的实证研究 . 11 4. 总结与讨论 . 12 5. 风险提示 . 12 金融工程研究 金融工程专题报告3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图目录图目录

8、 图 1 包含 5 类资产的风险平价 FOF 的累计净值 . 6 图 2 包含 5 类资产的风险平价 FOF 的权重分配 . 7 图 3 剔除原油后的风险平价 FOF 的权重分配 . 8 图 4 不同配臵策略的累计净值 . 8 图 5 不同杠杆率的风险平价 FOF 的累计净值 . 10 图 6 L=1.5 时的权重分配 . 10 图 7 L=20 时的权重分配 . 10 图 8 不同行业配臵策略的累计净值 . 11 金融工程研究 金融工程专题报告4 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 表目录表目录 表 1 资产的年化收益和波动率 . 5 表 2 资产收益率的相关系数矩阵 . 5 表 3 包

9、含 5 类资产的风险平价 FOF 的收益-风险指标 . 6 表 4 剔除原油前后的风险平价 FOF 的收益-风险指标 . 7 表 5 不同配臵策略的收益-风险指标 . 8 表 6 借助杠杆投资债券的收益和风险统计 . 9 表 7 不同杠杆率的风险平价 FOF 的收益-风险指标 . 10 表 8 不同行业配臵策略的收益-风险指标 . 11 金融工程研究 金融工程专题报告5 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 本系列的首篇报告详细介绍了风险平价（Risk Parity）策略的思想、分类以及在现 代资产管理理论中的重要意义。基于这一理念，桥水（Bridgewater）基金开发的全天候 （All

10、Weather）策略在过去的 30 年间获得了巨大的成功。 上交所和中证指数公司联合推出的上证股债平价指数（代码：H50041）是风险平价 策略在国内市场的一次初试。事实证明，与单纯的股票指数相比，它具有回撤小、波动 低的特点，因而在夏普比率和 Calmar 比率上具备显著的优势。既然珠玉在前，不妨进 一步拓宽风险平价策略的应用范围，考察其在大类资产和行业上的应用效果。 1. 资产配臵类资产配臵类 FOF 的实证研究的实证研究 随着国内投资品种的多样化和投资渠道的日渐畅通，大宗商品已成为资产配臵体系 中除股票和债券之外的一类重要品种。其中，原油和黄金更是众多投资者的首选。因此， 在研究股债配臵

11、的基础上， 进一步将这两类资产纳入风险平价组合有着很强的现实意义。 此外，更加成熟、理性的美国证券市场正受到国内投资者越来越多的关注，渐渐成为了 一类新的配臵对象。 为此，本文选择沪深 300 指数、纳斯达克 100 指数、上证 5 年期国债指数、布伦特 原油期货连续合约与上期所黄金期货连续合约为研究对象，重点分析风险平价策略及其 他资产配臵方法对组合绩效的影响。值得一提的是，除原油之外，其余四类资产在国内 都有对应的 ETF 产品，因而很容易平移成一个以资产配臵为目标的 FOF 组合。 1.1 风险平价风险平价 FOF 5 类资产的收益率数据从 2008 年 1 月 10 日起， 本文以 2

12、40 个交易日为周期计算资 产收益率的协方差矩阵。因此，确定组合权重后的首个交易日为 2009 年 1 月 5 日。在 应用具体的配臵方法之前，首先对每类资产的收益、风险和它们之间的关联程度做一番 了解。以下 2 表分别给出了资产收益率的年化收益、年化波动率以及相关系数矩阵，时 间范围是 2009 年 1 月 5 日至 2016 年 6 月 24 日。 表表 1 资产的年化收益资产的年化收益和波动率和波动率 沪深沪深 300 纳斯达克纳斯达克 100 上证上证 5 年期国债年期国债 布伦特原油连续布伦特原油连续 上期所黄金连续上期所黄金连续 年化收益年化收益 7.20% 18.17% 3.22

13、% -7.21% 10.91% 年化波动率年化波动率 26.20% 18.79% 1.99% 31.78% 17.91% 资料来源：Wind，海通证券研究所 表表 2 资产收益率的资产收益率的相关系数相关系数矩阵矩阵 沪深沪深 300 纳斯达克纳斯达克 100 上证上证 5 年期国债年期国债 布伦特原油连续布伦特原油连续 上期所黄金连续上期所黄金连续 沪深沪深 300 1 0.155 -0.018 0.132 0.096 纳斯达克纳斯达克 100 1 0.001 0.385 0.041 上证上证 5 年期国债年期国债 1 -0.022 -0.027 布伦特原油连续布伦特原油连续 1 0.044

14、 上期所黄金连续上期所黄金连续 1 资料来源：Wind，海通证券研究所 不同资产的收益和风险差别极大，所幸两两之间的相关性并不高，因此选择合理的 权重降低整个组合的风险不仅是必要的， 也是可行的。 由风险平价的思想， 以每年 3、6、 9、 12 月的最后一个交易日为权重调整日， 根据过去 240 个日收益数据计算协方差矩阵， 在不能卖空的约束下，找到一组权重使得每类资产对组合风险的贡献度相等。 金融工程研究 金融工程专题报告6 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 1.1.1 包含包含 5 类资产的类资产的风险平价风险平价 FOF 下图展示的是包含沪深 300、纳斯达克 100、国债、原油

15、和黄金这 5 类资产的风险 平价组合累计净值。作为对比，图中还展示了每一类资产各自的净值走势。 图图1 包含包含 5 类资产的风险平价类资产的风险平价 FOF 的的累计净值累计净值 资料来源：Wind，海通证券研究所 风险平价组合的累计收益不及沪深 300 和纳斯达克 100 这两类股票资产， 和黄金相 比也略有差距，但在收益的稳定性上却有着压倒性的优势。下表进一步统计了风险平价 FOF 与各资产的收益-风险指标。 表表 3 包含包含 5 类资产的风险平价类资产的风险平价 FOF 的收益的收益-风险指标风险指标 风险平价风险平价 FOF 沪深沪深 300 纳斯达克纳斯达克 100 上证上证 5

16、 年期年期 国债国债 布伦特原油布伦特原油 连续连续 上期所黄金上期所黄金 连续连续 累计收益累计收益 40.47% 69.29% 253.71% 27.10% -43.23% 118.92% 年化收益年化收益 4.59% 7.20% 18.17% 3.22% -7.21% 10.91% 年化波动率年化波动率 3.46% 26.20% 18.79% 1.99% 31.78% 17.91% 夏普比率夏普比率 0.606 0.180 0.834 0.361 -0.305 0.470 最大回撤最大回撤 4.51% 46.70% 18.55% 4.80% 85.97% 38.26% Calmar 比率

17、比率 1.019 0.154 0.979 0.671 -0.084 0.285 资料来源：Wind，海通证券研究所 如果仅从收益的角度来看，纳斯达克 100 指数在走出 08 年经济危机后的 8 年半里 收获了 253.71%的回报，现在的金价相比 08 年底也有翻倍的表现，而风险平价 FOF 的 收益仅仅高于国债。 但由于在不同的市场环境中， 风险平价 FOF 对各类资产都有相同的 风险暴露， 因而不论是波动还是回撤都被控制在一个极低的水平上。 风险平价 FOF 的年 化波动率仅为 4.59%，略高于 5 年期国债，而它在观察期内的最大回撤则低于任何一个 单独的资产类别。不仅如此，风险平价

18、FOF 的收益-风险比也普遍优于持有单个资产， 其夏普比率仅低于纳斯达克 100 指数，Calmar 比率更是最高。 当然，除了业绩表现，投资者也一定关心风险平价 FOF 中各个资产的权重。下图是 每个调仓日经过重新分配后的权重变化。 金融工程研究 金融工程专题报告7 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图图2 包含包含 5 类资产的风险平价类资产的风险平价 FOF 的权重的权重分配分配 资料来源：Wind，海通证券研究所 整体而言，各类资产的权重保持着较为稳定的比例。在任意一个调仓时点上，国债 都占据了组合六成以上的权重， 这也是风险平价 FOF 能够保证低波动、 回撤小的关键原 因。黄

19、金的权重大部分时间都处于 7%-10%之间，而两类股票资产的权重之和则维持在 10%上下，并在 2014 年达到并超过了 15%。 1.1.2 剔除原油后的风险平价剔除原油后的风险平价 FOF 尽管通过风险平价策略，以资产配臵为目标的 FOF 获得了较为令人满意的业绩表 现，但是从上文中也可发现，原油自 2011 年起进入下跌通道，期间的最大跌幅一度超 过 70%。在不允许卖空的约束下，将原油纳入资产配臵的范围或许并不是一个明智的选 择。因此，本文在剔除原油之后重新构建了风险平价 FOF。下表是剔除前后的收益-风 险对比。 表表 4 剔除原油剔除原油前前后后的风险平价的风险平价 FOF 的收益

20、的收益-风险指标风险指标 风险平价风险平价 FOF（剔除原油）（剔除原油） 风险平价风险平价 FOF（未剔除原油未剔除原油） 纳斯达克纳斯达克 100 累计收益累计收益 51.05% 40.47% 253.71% 年化收益年化收益 5.60% 4.59% 18.17% 年化波动率年化波动率 3.21% 3.46% 18.79% 夏普比率夏普比率 0.966 0.606 0.834 最大回撤最大回撤 3.71% 4.51% 18.55% Calmar 比率比率 1.512 1.019 0.979 资料来源：Wind，海通证券研究所 在剔除原油后， 风险平价 FOF 的收益和风险都得到了很大的改善

21、。 夏普比率接近 1， 超过了表现出色的纳斯达克指数。同时，Calmar 比率也上升到了 1.5。 下图是组合权重的变化情况。在整个观察期内，国债的平均占比依然高达 78%。剩 余 3 类资产权重之和的最大值发生在 2014 年 9 月 30 日，为 30.06%。 金融工程研究 金融工程专题报告8 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图图3 剔除原油后的风险平价剔除原油后的风险平价 FOF 的的权重权重分配分配 资料来源：Wind，海通证券研究所 1.1.3 不同不同配臵策略配臵策略的的对比对比 作为一类全新的资产配臵理念，风险平价策略和其他传统的配臵方法相比又有哪些 优势呢？为了回答这

22、一问题，本文将其与均值-方差模型、等权重和波动率倒数加权三种 配臵策略进行了对比。所有的组合都和风险平价 FOF 有相同的调仓时点和频率，均值- 方差模型的权重由有效前沿上和风险平价 FOF 有相同风险的那个点确定。 另外， 考虑到 原油的大幅下跌，依然将其排除在目标资产之外。以下图表展示的是不同的组合构建方 法在收益和风险上的差异。 图图4 不同配臵策略的累计净值不同配臵策略的累计净值 资料来源：Wind，海通证券研究所 表表 5 不同配不同配臵策略臵策略的收益的收益-风险指标风险指标 风险平价风险平价 FOF 均值均值-方差方差 FOF 等权重等权重 FOF 波动率倒数波动率倒数 FOF

23、累计收益累计收益 51.05% 41.69% 123.64% 29.89% 年化收益年化收益 5.60% 4.71% 11.22% 3.52% 年化波动率年化波动率 3.21% 3.25% 10.11% 1.96% 夏普比率夏普比率 0.966 0.681 0.863 0.519 最大回撤最大回撤 3.71% 4.09% 13.62% 4.68% Calmar 比率比率 1.512 1.152 0.824 0.751 资料来源：Wind，海通证券研究所 受益于纳斯达克 100 指数和黄金的持续上涨，等权重配臵的 FOF 组合有最高的回 报。但由于在债券上的权重仅有 25%，其波动和回撤也是最大

24、的。而在基于波动率倒数金融工程研究 金融工程专题报告9 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 加权的 FOF 组合中， 95%以上的资产都配臵于国债之上， 因此不论是收益还是风险都是 最低的。虽然风险平价 FOF 的总回报率不及等权重加权，但如果从收益/风险比的角度 来看，它却是其中最优秀的。 另外值得注意的是，风险平价策略在各个方面都优于经典的均值-方差模型。一个可 能的原因是， 后者需要事先给定资产的预期收益。 常规的做法是利用历史数据进行预测， 这往往会使模型给出的最优权重并不适用于未来的市场。而风险平价的理论只要求资产 收益率协方差矩阵的信息。通常来说，二阶矩（波动率）比一阶矩（收益

25、率）更加稳定， 且更容易预测。 因此， 只基于协方差矩阵的风险平价策略有更好的表现也就不足为奇了。 2. 借助债券杠杆机制的风险平价借助债券杠杆机制的风险平价 FOF 上文中的风险平价 FOF 虽然有着极为稳定的收益， 但由于在债券资产上配臵了超过 六成的权重，付出了收益缩水的代价。要解决这个问题，涉及到风险平价理念的另一个 核心要素借助债券的杠杆机制。简单来说，就是通过杠杆放大债券资产的收益和波 动，提升整个组合的投资回报率。 在国内， 同样可通过质押回购的方式提高投资债券的杠杆率。 例如， 投资者持有 100 万国债，假设其质押率为 95%。那么他就可以质押手中的债券获得 95 万现金，继

26、续用 来购买国债。如此循环往复，在没有任何限制的条件下，理论上最多能持有 2000 万国 债资产。这样，投资债券的风险和收益同时被放大，风险平价策略就能发挥更大的作用。 沿用前文的资产类别和计算过程，在剔除原油之后，基于剩余 4 类资产对应的 ETF 即可构建带杠杆的 FOF 组合。其中，上证 5 年期国债 ETF 可通过一定的方式质押获取 资金，继续用以购买 ETF，从而放大杠杆。 不过， 出于防范金融风险的目的， 金融机构投资债券的杠杆率受到较为严格的控制， 很难达到理论值。因此，本文针对不同的杠杆率进行了实证分析。既考虑到现实中的可 操作性，也能从理论的角度研究风险平价策略的价值。 假设

27、 1 个单位的国债资产通过质押的方式最终能变成 L 个单位，在考虑资金成本的 条件下，可计算得到借助杠杆投资国债的收益和风险（见下表） 。 表表 6 借助杠杆投资债券的借助杠杆投资债券的收益收益和和风险统计风险统计 沪深沪深 300 纳斯达克纳斯达克 100 黄金黄金 L=1 L=1.5 L=2 L=5 L=10 L=20 年化收益年化收益 7.20% 18.17% 10.91% 3.22% 3.77% 4.25% 6.15% 7.68% 8.94% 年化波动率年化波动率 26.20% 18.79% 17.91% 1.99% 2.76% 3.44% 6.34% 8.95% 11.33% 资料来

28、源：Wind，海通证券研究所 杠杆的使用使得投资债券资产的收益都得到了明显的放大，可以期待以此为基础的 风险平价 FOF 会有更加出色的业绩。下图是不同的 L 值对应的累计净值曲线。 金融工程研究 金融工程专题报告10 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图图5 不同杠杆率的风险平价不同杠杆率的风险平价 FOF 的累计净值的累计净值 资料来源：Wind，海通证券研究所 很明显，运用杠杆后，FOF 组合的投资回报率获得了较为明显的提升。并且，杠杆 率越高，最终的累计收益也越高。不过，组合的风险也会随杠杆率的不同而变化，收益/ 风险比是一个更科学的考察指标，具体结果如下表所示。 表表 7 不同

29、杠杆率的风险平价不同杠杆率的风险平价 FOF 的收益的收益-风险指标风险指标 L=1 L=1.5 L=2 L=5 L=10 L=20 累计收益累计收益 51.05% 63.28% 73.29% 108.90% 134.13% 153.97% 年化收益年化收益 5.60% 6.69% 7.54% 10.23% 11.90% 13.11% 年化波动率年化波动率 3.21% 4.10% 4.78% 6.91% 8.18% 9.02% 夏普比率夏普比率 0.966 1.024 1.054 1.117 1.150 1.177 最大回撤最大回撤 3.71% 5.00% 6.08% 9.41% 11.32%

30、 12.57% Calmar 比率比率 1.512 1.339 1.239 1.086 1.051 1.043 资料来源：Wind，海通证券研究所 由上表可见，只要稍微借助杠杆（L=1.5） ，就可以使风险平价 FOF 的夏普比率提高 至 1 以上。但似乎回撤受到杠杆的影响更大，当 L=20 时，Calmar 比率已从 1.512 下降 至 1.043。 杠杆的引入将使得 FOF 组合的权重发生很大变化， 债券资产由于风险的上升， 投资 比例不可避免地出现下降。为了更加直观地描述这种变化，本文选取了两个较为极端的 情况予以展示，以下两图分别是 L=1.5 和 L=20 时，各类资产的权重配臵。

31、 图图6 L=1.5 时的时的权重权重分配分配 资料来源：Wind，海通证券研究所 图图7 L=20 时的时的权重权重分配分配 资料来源：Wind，海通证券研究所 当 L=1.5 时，上证 5 年期国债的权重依然保持在 70%左右。但和没有杠杆时动辄 80%或更高相比，已经出现明显的下降。而当 L 上升到 20 时，债券资产的占比长期在金融工程研究 金融工程专题报告11 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 40%上下波动，和股票类（沪深 300+纳斯达克 100）资产相当。与此同时，黄金也成为 了一类重要的配臵品种，其权重几乎未低于过 20%。 从以上分析来看， 杠杆机制的引入使得风险平价

32、策略在构建资产配臵类 FOF 产品时 不仅保留了原有的优势， 而且还改善了因债券配臵比例较高而无法获取更高收益的不足。 完全可以预见，风险平价的理念在未来 FOF 产品的发展中将有着极大的用武之地。 3. 行业行业配臵配臵类类 FOF 的实证研究的实证研究 和资产配臵的思路相似，风险平价策略也可用于行业的配臵。作为示例，本文选择 Wind 行业分类作为研究对象，共计 10 个，时间范围同样是 2009 年 1 月 5 日至 2016 年 6 月 24 日。下图是利用风险平价、等权重和均值-方差模型三种配臵策略得到的 FOF 组合的累计净值。 图图8 不同行业配臵策略不同行业配臵策略的累计净值的

33、累计净值 资料来源：Wind，海通证券研究所 可以看到，风险平价 FOF 和等权重 FOF 的表现几乎完全一致，而基于均值-方差模 型的 FOF 组合的表现相对更好。下表给出的是不同行业配臵策略的收益-风险统计。 表表 8 不同行业配臵策略的不同行业配臵策略的收益收益-风险指标风险指标 风险平价风险平价 FOF 等权重等权重 FOF 均值均值-方差方差 FOF 累计收益累计收益 185.38% 181.48% 271.14% 年化收益年化收益 14.87% 14.66% 18.92% 年化波动率年化波动率 27.69% 28.03% 28.11% 夏普比率夏普比率 0.447 0.434 0.

34、584 最大回撤最大回撤 52.61% 53.02% 55.69% Calmar 比率比率 0.283 0.276 0.340 资料来源：Wind，海通证券研究所 从风险的角度来看， 风险平价 FOF 在三种策略中略微占优， 但整体表现与等权重组 合相当接近。原因是，和前文的 5 个资产类别不同，行业指数之间的相关性要强得多， 最小的相关系数也达到 0.75。这表明，所有待配臵品种的风险暴露比较一致，对组合风 险的贡献度趋近， 使得风险平价组合的权重分配在各行业间十分均匀。 在整个观察期内， 单个行业的权重与 10%之间出现过的最大偏离仅为 4.54 个百分点。 由此可见，当资产之间的相关性较

35、高时，直接使用风险平价策略可能效果欠佳。事 实上，即使在相关性看似不高的不同资产类别之间，某些特殊时段内也会展现出很强的 联动效应。例如，大宗商品的价格变化可能会带动有色金属板块，使得股票指数表现出 和商品类资产的强相关，从而导致风险平价组合反而出现了风险聚集的现象。针对这一 问题，有研究人员提出了因子风险平价的理论。其基本思想是将资产收益率分解到几个金融工程研究 金融工程专题报告12 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 正交的风险因子上，通过平衡因子的风险贡献度得到资产的配臵权重。有关这一类风险 平价策略的研究将在之后系列报告中为大家呈现。 4. 总结与讨论总结与讨论 本文承接系列报告的

36、上一篇，将风险平价（Risk Parity）理论应用到了国内的 FOF 组合构建中。在大类资产配臵的实证分析中，风险平价组合有着比其他配臵方法，包括 经典的均值-方差模型，更加出色的收益-风险比。而且，在借助一定的杠杆机制放大债 券资产的收益和风险后，风险平价策略能够发挥更大的作用。这一系列突出的优势，非 常值得那些实际参与资产配臵或者试图构建相关 FOF 组合的投资者借鉴与利用。 但是，通过对行业配臵的研究却发现，如果资产的相关性过高，风险平价策略很难 起到良好的风险分散功能。为了缓解这一困惑，基于风险因子的平价策略成为了当下资 产配臵理论中的前沿课题，其原理和方法请关注本系列的后续报告。

37、5. 风险提示风险提示 市场系统性风险、资产的流动性风险、政策变动风险会对策略的最终表现产生较大 影响。 特别声明:本篇报告的结果均由数量化模型自动计算得到，研究员未进行主观判断调整；数据源均来自于市场公开信息。 金融工程研究 金融工程专题报告13 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 信息披露信息披露 分析师分析师声明声明 冯佳睿 金融工程研究团队 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告所采用的数据和信息 均来自市场公开信息，本人不保证该等信息的准确性或完整性。分析逻辑基于作者的职业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点， 结论不受

38、任何第三方的授意或影响，特此声明。 法律声明法律声明 本报告仅供海通证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下， 本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致 的任何损失负任何责任。 本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能 会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 市场有风险，投资需谨慎。本报告所载的信息、材料及结论只提供特定客户作参考，不构成投资建议

39、，也没有考虑到个别客户特殊的 投资目标、财务状况或需要。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。在法律许可的情况下，海通证券及其所属 关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务。 本报告仅向特定客户传送，未经海通证券研究所书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或 复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公 司的商标、服务标记及标记。如欲引用或转载本文内容，务必联络海通证券研究所并获得许可，并需注明出处为海通证券研究所

40、，且 不得对本文进行有悖原意的引用和删改。 根据中国证监会核发的经营证券业务许可，海通证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。 金融工程研究 金融工程专题报告14 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 Table_PeopleInfo 海通证券股份有限公司研究所海通证券股份有限公司研究所 路 颖 所长 (021)23219403 高道德 副所长 (021)63411586 姜 超 副所长 (021)23212042 江孔亮 副所长 (021)23219422 邓 勇 所长助理 (021)23219404 荀玉根 所长助理 (021)23219658 钟 奇 所长助理 (0

41、21)23219962 宏观经济研究团队 姜 超(021)23212042 顾潇啸(021)23219394 联系人 于 博(021)23219820 秦 泰(021)23154127 梁中华(021)23154142 许晟洁(021)23154137 金融工程研究团队 高道德(021)63411586 吴先兴(021)23219449 冯佳睿(021)23219732 张欣慰(021)23219370 郑雅斌(021)23219395 沈泽承(021)23212067 余浩淼(021)23219883 袁林青(021)23212230 联系人 罗 蕾(021)23219984 姚 石 021-23219443 吕丽颖 021-23219745 颜 伟(021)23219914 周一洋(021)23219774 金融产品研究团队 高道德(021)63411586 倪韵婷(021)23219419 陈 瑶(021)23219645 唐洋运(021)23219004 纪锡靓(021)23219948 jxj8404