资产与因子兼顾的大类资产配置模型构建 [page::3][page::4]

• 传统资产配置基于Markowitz效用函数，最大化期望效用以求资产最优权重。

- 因子收益率通过调整自然对数收益并放大波动性，使其能在模型中与资产协方差有效协同。

• 提出兼顾资产和因子的效用函数，加入对因子组合跟踪误差的惩罚项，权衡资产配置便利性与因子暴露的目标。

选取资产和宏观因子及其统计特征 [page::4][page::5]

| 资产类别 | 期望收益率 | 标准差 |
|-----------------------|---------|-------|
| 美国股票 | 9.5% | 16.6% |
| 其他发达市场股票 | 10.3% | 18.4% |
| 新兴市场股票 | 11.1% | 27.0% |
| 美国国债 | 3.4% | 5.3% |
| 美国公司债券 | 4.4% | 5.6% |
| 商品 | 3.9% | 25.0% |
| 现金等价物 | 3.5% | 1.2% |

• 宏观因子选择GDP增长和通胀，其数据来源为Consensus Economics的12个月一致预期。

- 因子数据乘以放大系数75以匹配资产波动范围，确保协方差在优化中有影响力。

不同因子配置偏好下的最优组合权重对比 [page::5][page::6][page::7]

| 资产类别 | 不考虑因子 (0/0) | 通胀100% GDP-100% | 通胀100% GDP-50% |
|--------------------|------------------|-------------------|-------------------|
| 美国股票 | 25.9% | 18.3% | 23.9% |
| 其他发达市场股票 | 26.5% | 23.3% | 24.8% |
| 新兴市场股票 | 3.2% | 0.3% | 0.0% |
| 美国国债 | 41.8% | 42.8% | 33.8% |
| 美国公司债 | 2.7% | 0.0% | 0.0% |
| 商品 | 0.0% | 3.2% | 6.0% |
| 现金等价物 | 0.0% | 12.1% | 11.6% |

• 对因子组合跟踪误差的厌恶系数越高，组合越明显体现因子暴露，资产权重随宏观预测状态而动态调整。

- 调节厌恶系数可以灵活平衡资产便利性与因子暴露的权重比例。

不同宏观经济场景下的资产配置及表现改善 [page::7][page::8]

| 宏观经济状态 | 股票权重变化 | 债券权重变化 | 预期收益率 | 预期波动率 |
|--------------------|-----------|-------------|----------|----------|
| 滞胀 (100/-100) | 降低股票 | 增加国债和现金 | 6.1%-6.8% | 6.8%-8.0% |
| 低通胀增长 (-100/100) | 提高公司债 | 降低国债 | 7.3%-7.9% | 9.8%-12.2%|
| 经济衰退 (-100/-100) | 大幅降低风险资产 | 显著增加国债 | 5.4% | 5.3% |

• 因子敏感的最优组合在对应宏观状态下均表现出更优的实际表现与夏普比率。

- 例如滞胀期因子敏感组合夏普比率为0.11，高于因子不敏感组合的-0.03。

量化因子应用与策略拓展展望 [page::9]

• 报告提出的模型除了宏观因子外，能够扩展至股票特质因子（如价值、规模、动量）及波动率因子。

- 为大类资产配置提供了因子结合的理论和实操基础，有望提升资产配置灵活性和风险调整后的收益。

兼顾资产与因子的大类资产配置方法 ————详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题： 兼顾资产与因子的大类资产配置方法 — 精品文献解读系列（一）

- 报告作者: 李祥文 (分析师)

• 发布机构: 国泰君安证券研究所

- 联系方式: 电话 021-38031560， 邮箱 iixiangwen@gtjas.com

• 日期: 未明确具体发布日期，相关参考文献时点为2018年及其后数据

- 主题: 论文解读及资产配置方法研究，聚焦资产配置与因子投资的结合方法，特别是大类资产配置策略与因子暴露的整合。

• 核心论点与目标: 本报告主要解读Bergeron et al.（2018）在The Journal of Portfolio Management发表的论文，介绍了一种兼顾资产和因子的大类资产配置新模型。该方法基于对Markowitz（1952）经典投资组合理论的扩展，既保持了资产类别配置的观察和操作便利，又融入了因子投资中识别并捕捉驱动资产收益的基本因子的优势。通过实际案例和实证检验论证，该方法可以改善组合表现，提升投资效果，且适用于宏观因子等多维度配置场景，为投资者提供新的配置思路，具有较强的学术和实务参考价值。[page::0] [page::2]

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二、逐节深度解读

2.1 文献与引言章节分析

文献概述明确了该文献提出的创新点：将资产配置与因子投资整合，兼顾两者优点。作者评述了因子投资的不足——直观性差，难以直接投资，且因子跟踪组合随时间变化易引入不确定性。该方法通过扩展Markowitz效用函数进行调整，使得投资者在传统资产配置中能获得因子暴露的利益，而避免传统因子组合的缺陷。

引言部分强调资产配置和因子配置各自优势及不足：

• 资产配置优势：直观易理解，操作便利。

- 因子配置优势：切中驱动资产收益风险的本质，更好捕获风险溢价。

• 因子配置劣势：因子抽象难观察，投资组合跟踪误差带来额外不确定。

- 本文提出折衷方案，旨在平衡二者，使得资产配置基础上引入因子暴露，提升配置的有效性与科学性。[page::2]

2.2 模型构建章节详解

传统资产配置基础

• 依照Markowitz（1952）经典理论，组合效用函数是期望收益与风险之间的权衡：

$$
E(U)=\mup + \lambda{RA} \sigmap^2
$$

其中$\mup$是组合期望收益，$\sigmap^2$是组合方差，$\lambda{RA}$为投资者风险厌恶系数。

• 传统资产配置基于资产的期望收益和协方差矩阵推导资产权重。

加入因子的改进

• 调整因子收益率：因宏观因子指标波动小，因子收益率换算成对数收益且乘以调整常数（例如75）放大波动性，使得因子波动在优化模型中具有可比较性（式(2)）：

$$
R{ln} = \ln\bigg(1 + \frac{FVT - FV{T-1}}{FV{T-1}} \bigg)
$$

• 构建兼顾资产因子的效用函数(式(3))：

$$
E(U) = \mup + \lambda{RA} \sigmap^2 - \lambda{DFP} \xi{FP}^2
$$

其中$\xi{FP}$为组合对因子组合的跟踪误差，$\lambda{DFP}$为对跟踪误差的厌恶系数。

• 该模型引入因子组合跟踪误差惩罚项，控制组合在因子上的偏离，折衷考虑收益、风险和因子暴露。
• 未对因子直接配置期望收益，而是通过因子组合的构建实现间接因子暴露，可视为对因子风险的约束调节。
• 模型构建步骤详细梳理，包括资产收益协方差估计、因子选取与加权、组合协方差测算及最终优化求解。[page::3] [page::4]

2.3 实证分析章节解读

资产与因子选取

• 7种大类资产：美国股票、发达市场股票、新兴市场股票、美国国债、公司债、商品和现金等价物。

- 2个宏观因子：GDP增长和CPI通货膨胀，两者通过Consensus Economics数据的未来12个月预期构建。

• 调整因子波动通过乘常数75放大，确保与资产层面的波动性具备可比性。

- 投资假设包括无风险利率3.5%，市场夏普率0.4，使用1990年1月至2017年6月季度数据估算统计指标。

• 表1展示预期收益、标准差及相关系数矩阵，显现资产间高相关性（股票类资产，尤其美国与发达市场股票相关高达0.84），以及资产与因子间相对较低的相关性规律，符合理论预期。[page::4] [page::5]

因子权重设置与因子组合构建

• 通过对宏观经济预测确定因子权重。以滞胀场景（GDP负增长、CPI高通胀）为例，构造通胀权重+100%，GDP权重-100%的因子组合。

- 不同预测准确度下调整因子权重，体现投资者对因子暴露的选择灵活性。

• 表3展示两种权重设置下，因子组合与资产的相关性：大类股票均表现出负相关关系，商品和现金则为正相关，国债相关性变化反映其对因子组合的复杂反应机制。

- 这种因子-资产相关传递机制为后续配置权重调整和风险控制提供了依据。[page::6]

投资组合权重的敏感性分析

• 多表格展示了因子暴露敏感下的最优组合差异：

- 表2为无因子限制下最优组合，以美国国债（41.8%）和美国股票（25.9%）为主。
- 表4和表5分别对应因子跟踪误差厌恶系数0.2和0.1，揭示随着因子厌恶降低，组合趋向无因子暴露最优状态。
- 不同因子权重设置（如100/-100和100/-50）对组合权重有显著影响，体现模型灵活适应经济预期变化。
- 资产配置显著反映宏观预期，如滞胀下增加现金、商品配置，减少股票和公司债。

• 表6进一步拓展，比较了多种宏观状态（滞胀、需求驱动增长、经济衰退、低通胀增长等）下最优组合，显示资产权重明显动态调整以匹配宏观经济环境。

• 该宏观条件下敏感配置加强了资产灵活性，优化风险收益关系。[page::6] [page::7]

2.4 业绩表现验证

• 表7通过样本内回测验证了因子敏感组合在对应宏观状态时期的优越业绩：

- 以滞胀（100/-100）为例，因子敏感组合年化收益率3.3%，夏普比率0.11，均高于非因子敏感的2.4%收益率和负夏普比率。
- 所有状态下，因子敏感配置均不同程度优于非敏感组合，验证理论模型的实用价值。
- 因子暴露效应有效转化为风险调整后收益改进，体现模型在动态风险管理上的优势。

• 该业绩验证虽然局限于样本内，仍初步证明综合考虑资产与因子配置可带来超额收益，是对挑战传统资产配置方法的有益补充。[page::8]

2.5 总结与展望

• 本文提出的折衷模型既保持了资产配置的直观操作便利，又适度引入因子暴露，提升组合对驱动收益的敏感度和适应性。

- 扩展了Markowitz效用函数引入因子跟踪误差厌恶，形成新的效用函数形式，实现资产因子共同优化。

• 案例证实，因子暴露权重和跟踪误差厌恶参数灵活调整，对宏观环境变化反应灵敏，显著提升投资组合的实际表现。

- 未来方法可延伸至更多因子、属性（如价值、规模、动量、波动率）及更复杂投资场景，提供更丰富的资产配置框架选择。[page::8] [page::9]

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三、图表深度解读

表1：选定大类资产和宏观指标的预期收益、标准差和相关系数矩阵

• 描述: 展示7大类资产和2个宏观因子的预期收益（期望收益率）、标准差（波动率）及资产间的相关性。

- 解读:

- 股票资产预期年收益介于9.5%-11.1%，波动较大（16.6%至27.0%），表现风险与收益较高。
- 固定收益资产（美国国债、公司债）预期收益较低（3.4%-4.4%），波动率明显较低（5.3%-5.6%），作为风险缓冲。
- 商品和现金等价物波动率较极端，商品波动率高达25%，现金几乎无风险（1.2%）。
- CPI和GDP因子收益为0%，波动极小（0.8%，1.1%），对应的资产相关普遍较低，显示因子与资产波动差异明显。
- 资产间相关性复杂，股票间互相关联高达0.84，债券互相关较强，资产与因子相关性普遍较弱，因子能够提供差异化风险暴露，支持因子配置价值。

• 联系文本: 该数据图解配合资产和因子预期和风险特征，为有效融入因子配置提供基础。[page::5]

表2：不考虑因子暴露的最优投资组合

• 描述: 资产权重分布不考虑因子风险，仅传统资产配置结果。

- 解读: 投资集中在美国国债（41.8%）和发达市场股票（26.5%）上，现金和商品权重为0，风险厌恶推动资金流向低风险债券组合，预期收益7.0%，标准差9.0%。

• 联系文本: 作为基准组合，用于与引入因子配置后组合比较。[page::5]

表3：因子组合与其他大类资产的相关性

• 描述: 展示两种因子权重设置下，因子组合（通胀/GDP）和大类资产间的相关系数。

- 解读:
- 经济滞胀构型（100/-100）中股票与因子组合呈负相关，商品和现金为正相关。
- 调整GDP权重后，股票和国债相关系数幅度变小，反映因子暴露调整对资产组合结构影响。

• 联系文本: 指导投资组合建设时如何通过调整因子权重影响资产配置风险暴露。[page::6]

表4及表5：因子敏感与因子不敏感最优投资组合比较（不同$\lambda{DFP}$）

• 描述: 比较在不同因子跟踪误差厌恶参数下的组合权重分布、收益、风险及因子暴露偏差。

- 解读:

- $\lambda{DFP}=0.2$时，因子敏感组合大幅增加现金、商品权重，降低股票和公司债配置，组合风险降至6.8%~8.0%。
- $\lambda{DFP}=0.1$时，组合更接近无因子限制配置，预期收益高略增，风险也相应回升至7.9-8.5%。
- 因子暴露偏差指标反映因子配置幅度及组合对因子敏感程度。

• 联系文本: 显示调整因子厌恶度能动态平衡因子暴露和风险收益特征，侧面体现模型适应性强。[page::6] [page::7]

表6：不同宏观经济状态下的最优投资组合

• 描述: 在滞胀、需求驱动增长、经济衰退、低通胀增长等多种模拟宏观环境下，最优资产权重配置及组合收益风险指标。

- 解读:

- 滞胀期（高通胀低GDP）资金更倾向现金和商品，减少股票配置。
- 需求驱动增长期高配股票、公司债及商品，国债配置降为0。
- 经济衰退期大幅避险配置国债。
- 反映了组合对宏观经济状态的响应能力，支持基于因子配置的动态资产调整。

• 联系文本: 体现出模型可应用于不同经济周期，指导投资者顺周期调整配置，增强配置的经济情景适应性。[page::7]

表7：样本内最优投资组合业绩比较

• 描述: 对比因子敏感组合与普通组合在不同经济阶段（对应因子配置）下的收益、风险、夏普比率等表现指标。

- 解读:

- 因子敏感组合在各经济状态均 outperform 非因子敏感组合，尤其显著于滞胀(Sharpe提升0.14)与需求增长状态。
- 标准差普遍下降，收益显著提升，风险调整后表现更优。

• 联系文本: 验证了理论模型的有效性，证明引入因子敏感优化的实用价值。[page::8]

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四、估值分析

本报告属资产配置策略研究，未涉及具体公司估值模型，故无传统金融估值分析（如DCF等）内容。模型重点在于资产权重优化、因子跟踪误差厌恶度调节及风险收益分析。

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五、风险因素评估

报告未明确列举风险因素部分，但隐含风险包括：

• 因子预测风险: 因子暴露基于未来宏观因子预测不确定，预测错误会导致组合表现偏离预期。

- 模型假设风险: 模型假设收益、协方差和因子权重的稳定性，现实波动和结构性冲击可能突破模型预设。

• 跟踪误差风险: 因子跟踪误差惩罚参数敏感，参数设定不当可能导致组合过度偏离基准资产权重，带来风险。

- 数据限制风险: 实证采用历史数据，不能完全反映未来环境。

• 样本内回测局限: 表7的绩效检验为样本内验证，未来表现仍具不确定性。

报告中通过灵活调整因子厌恶等级及因子权重，提供一定的风险控制手段，但未详细体现缓解策略和风险概率评估。[page::3] [page::8]

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六、批判性视角与细微差别

• 因子收益率调整带来的主观性: 放大因子对数收益率波动（乘以75）虽然合理，但倍数选择带有主观判断，影响因子与资产协方差关系，实际效果依赖此参数的合理设定。

- 因子暴露约束的权衡: 模型设置跟踪误差惩罚项权重$\lambda_{DFP}$，但实际投资中该参数选择缺乏系统化指导，易产生配置失衡。

• 宏观经济因子选择局限: 仅采用GDP和CPI两个宏观因子，未涵盖更多因子（如利率、风险溢价等）及金融市场因子，限制了模型的泛化能力。

- 实证验证局限: 绩效验证均属样本内回测，缺少样本外以及更长周期验证，结果需谨慎解读。

• 未阐明因子组合构建细节: 因子组合的构建权重及加权方式虽有提及，但具体计算过程、参数灵敏度未细致讨论。

总体来看，报告清楚展示了理论创新与实证基础，但在实际参数设置及拓展方向上仍可进一步深化分析和验证。

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七、结论性综合

本文围绕Bergeron et al.（2018）提出的创新资产配置模型进行了深入分析，聚焦传统资产配置与因子投资的折衷融合，构建了包含因子暴露跟踪误差惩罚项的效用函数，兼顾资产投资简便性与因子投资的风险精准管理。

• 通过一系列表格和实证数据展示：

- 资产与因子的预期收益、风险和相关性具备明显差异化特征，为因子敏感配置奠定基础。
- 在不同宏观经济情景下，最优资产权重呈现差异化调整，反映出动态应对经济周期的能力。
- 因子敏感模型组合在其对应宏观环境下实现了更优的风险调整收益，提高了投资组合的整体表现。

• 模型通过灵活设置因子权重和跟踪误差厌恶参数，实现了个性化和情景化的风险管理策略, 提供了大类资产配置理论和实践的一条有效路径。

- 报告亦提醒，实际应用需注意因子预测准确性和参数设定的风险，未来可扩大因子维度，做更系统的模型敏感性和样本外测试，以增强模型稳健性。

• 总的来说，报告观点清晰，论据充分，对资产配置研究和因子投资结合具有一定的开创性和实用价值，值得投资实务界和学术界参考和借鉴。[page::0] [page::3] [page::5] [page::7] [page::8]

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备注

报告中附带图表均选自Bergeron et al.（2018）原文及国泰君安证券研究绘制，清晰呈现了模型运用的实证依据和资产因子统计特征。该方法提供了一套可推广的资产配置框架，未来应用扩展广阔。

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结束语

本解读报告以详尽剖析和深入解读为原则，从理论算法、数据分析、实证应用多个维度全面展开，为读者理解资产与因子兼顾的大类资产配置新方法提供了翔实的指导与参考。

报告