中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院　容子昱

淺析Black-Litterman模型在A股行業(yè)應(yīng)用中的改進(jìn)

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院容子昱

本文通過(guò)對(duì)行業(yè)配置策略和量化配置方法的總結(jié)分析，認(rèn)為Black-Litterman模型能在客觀(guān)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，融入投資者觀(guān)點(diǎn)，提供穩(wěn)定明確的行業(yè)權(quán)重，是一種更加優(yōu)越的行業(yè)配置策略。并在現(xiàn)有的Black-Litterman模型研究成果之上，結(jié)合自身實(shí)踐，提出運(yùn)用均值回復(fù)的方法修正投資者觀(guān)點(diǎn)，提升模型的適用性。

行業(yè)配置Black-Litterman均值回復(fù)

1　引言

對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者而言，投資收益主要來(lái)源于三個(gè)方面：大類(lèi)資產(chǎn)配置、行業(yè)配置和選股。大類(lèi)資產(chǎn)配置由于影響因素非常多，機(jī)構(gòu)往往會(huì)淡化配置或采取羊群行為。對(duì)于以純二級(jí)股票市場(chǎng)投資的機(jī)構(gòu)而言，收益更是不用考慮的問(wèn)題。選股在基金業(yè)績(jī)的貢獻(xiàn)中，會(huì)隨著規(guī)模的增大呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。因?yàn)槊恐还善钡娜萘渴枪潭ǖ?，?guī)模過(guò)大的基金受限于流動(dòng)性只能分散投資，現(xiàn)實(shí)中很難選擇到太多的優(yōu)質(zhì)的股票。而行業(yè)配置，不僅可以降低大類(lèi)資產(chǎn)配置變化帶來(lái)的流動(dòng)性問(wèn)題，也可以規(guī)避個(gè)股選擇分散化的問(wèn)題。在這種情況下，行業(yè)資產(chǎn)配置將發(fā)揮越來(lái)越重要的因素，行業(yè)配置策略研究也顯得尤為重要。

2　行業(yè)配置研究

2.1有效性研究

在研究行業(yè)配置策略之前，首先要對(duì)行業(yè)配置的有效性進(jìn)行研究，即行業(yè)配置策略能否使投資者獲得超額收益，如果沒(méi)有顯著的超額收益，則行業(yè)配置毫無(wú)意義。目前主要有兩種檢驗(yàn)思路。

一種思路是對(duì)行業(yè)因子在證券收益中解釋程度的檢驗(yàn)。范龍振（2003）利用約束回歸分析法，對(duì)1995年7月～2001 年6月之間股票月度回報(bào)率進(jìn)行了橫截面以及時(shí)間序列分析，表明中國(guó)股票市場(chǎng)具有明顯的行業(yè)和地區(qū)效應(yīng)［1］。陳華良（2011）在Fama-French三因素模型中加入行業(yè)因子，利用滬深300進(jìn)行因素檢驗(yàn)，結(jié)果表明，在2005～2011年數(shù)據(jù)樣本下，行業(yè)因素的解釋力度是最大的，占到全部解釋因子的60%［2］。

另一種思路則是對(duì)市場(chǎng)中性假定的檢驗(yàn)。王敬和張鐵鵬（2004）證實(shí)了我國(guó)股票市場(chǎng)在行業(yè)層面基本符合中性假定，并且非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在總風(fēng)險(xiǎn)中占比較大［3］。余志高（2011）對(duì)證各個(gè)行業(yè)的Sharpe比率進(jìn)行分析，結(jié)果顯示各行業(yè)股指非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在總風(fēng)險(xiǎn)中所占的比重比較大且隨時(shí)間在逐步提高。從分散非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的角度看，行業(yè)資產(chǎn)配置是完全必要的［4］。

2.2配置方法研究

從量化投資組合管理角度而言，最為有名的莫過(guò)于1952年由Markowitz提出的均值——方差模型。測(cè)定并平衡組合投資的風(fēng)險(xiǎn)與收益，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)分配，是該模型所解決的問(wèn)題。目前主流的資產(chǎn)配置方法是美林時(shí)鐘。它按照經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通脹的不同搭配，將經(jīng)濟(jì)周期劃分為四個(gè)階段，針對(duì)各階段的特殊屬性選擇配置債券、現(xiàn)金、股票或大宗商品。分析行業(yè)配置的決定因素類(lèi)似于大類(lèi)資產(chǎn)配置，根據(jù)不同行業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)、通脹和利率的敏感性不同，做出相應(yīng)的決策。

在國(guó)內(nèi)，行業(yè)配置方法以基本面居多。陳華良（2011）對(duì)國(guó)內(nèi)券商的行業(yè)配置策略做過(guò)整理，主要包括如下五種模式：宏觀(guān)多因子配置模式、高貝塔配置模式、關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素模式、綜合評(píng)分模式、股價(jià)量化配置模式［5］。

2.3缺陷與不足

目前來(lái)看，仍未形成共同認(rèn)可、成熟穩(wěn)定并且具備可操作性、經(jīng)過(guò)市場(chǎng)檢驗(yàn)的方法體系。對(duì)于量化配置手段，如均值-方差模型，存在諸多缺陷：其一，模型最優(yōu)解常常出現(xiàn)極端情形；其二，模型對(duì)輸入的變量高度敏感；其三，投資者預(yù)期以及預(yù)期的信心水平?jīng)]能在模型中得到體現(xiàn)。作為以散戶(hù)為主的A股市場(chǎng)，投資者情緒是無(wú)法回避的問(wèn)題。

反觀(guān)傳統(tǒng)的主動(dòng)型配置策略，定性分析仍是主流。由于行業(yè)配置，既要考慮宏觀(guān)因素，又需要結(jié)合微觀(guān)因素，更要注重行業(yè)自身的運(yùn)行邏輯，所涉及的指標(biāo)、數(shù)據(jù)和分析方法，是極為廣泛和復(fù)雜的。而這種分析，又高度依賴(lài)于專(zhuān)家的主觀(guān)評(píng)價(jià)，存在很大的不確定性和偏差。

此外，大多數(shù)的配置策略，并未考慮和重視中國(guó)股市特殊的行業(yè)結(jié)構(gòu)及屬性，這也導(dǎo)致了很多時(shí)候，行業(yè)配置并未起到很好的指數(shù)增強(qiáng)效果。在最近幾年，有很多機(jī)構(gòu)開(kāi)始嘗試借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)，采用Black-Litterman模型進(jìn)行行業(yè)配置。

3　Black-Litterman模型的應(yīng)用

3.1模型介紹

Black-Litterman模型最早是由Black和Litterman在高盛資產(chǎn)管理公司任職時(shí)正式提出的，該模型的核心是以一個(gè)理想的均衡模型作為參考點(diǎn)，以預(yù)期收益的形式設(shè)定投資者觀(guān)點(diǎn)和每個(gè)觀(guān)點(diǎn)的置信水平，然后利用貝葉斯方法將觀(guān)點(diǎn)收益與均衡收益相結(jié)合，推導(dǎo)出主觀(guān)收益。最后應(yīng)用馬科維茨模型求解出最優(yōu)權(quán)重。該模型的優(yōu)越性在于：其一，將投資者觀(guān)點(diǎn)或者說(shuō)情緒引入模型中；其二，把CAPM均衡市場(chǎng)組合作為資產(chǎn)回報(bào)估計(jì)的起點(diǎn)，減少了極端值的出現(xiàn)；其三，初始參數(shù)為當(dāng)下市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，更加符合股市的客觀(guān)市場(chǎng)特征。

從理論上講，該模型是一種將主客觀(guān)信息結(jié)合起來(lái)的性狀優(yōu)良的量化模型，但由于其參數(shù)眾多，投資者觀(guān)點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法千差萬(wàn)別，導(dǎo)致了實(shí)際應(yīng)用中的效果也有很大差異，采用何種方式來(lái)預(yù)測(cè)投資者觀(guān)點(diǎn)，是我們要考慮的問(wèn)題。

3.2行業(yè)應(yīng)用研究

首先，從配置結(jié)果上看，確實(shí)要優(yōu)于之前的策略。如郭暢（2009）選取7個(gè)行業(yè)指數(shù)作為可投資資產(chǎn)目標(biāo)，運(yùn)用Black-Litterman模型進(jìn)行配置，獲得了比傳統(tǒng)均值—方差模型的收益率高出19.78%的超額收益［6］。

其次，在對(duì)投資者觀(guān)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，大部分采用了時(shí)間序列的方法。如利用GARCH族模型預(yù)測(cè)的收益率作為投資者主觀(guān)預(yù)期收益率的替代變量。當(dāng)然，也不乏采用其他方式進(jìn)行觀(guān)點(diǎn)預(yù)測(cè)的。國(guó)內(nèi)券商有采用朝陽(yáng)永續(xù)一致預(yù)期ROE數(shù)據(jù)作為觀(guān)點(diǎn)收益，結(jié)果表明在2008～2009年確實(shí)起到了不錯(cuò)的配置效果。也有學(xué)者使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他算法來(lái)預(yù)測(cè)觀(guān)點(diǎn)收益。

在實(shí)踐中，2010年2月，南方基金管理公司推出了運(yùn)用Black—Litterman模型進(jìn)行行業(yè)配置的公募量化基金——南方策略?xún)?yōu)化基金。它的觀(guān)點(diǎn)收益來(lái)自于基金管理人根據(jù)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)與行業(yè)景氣的相關(guān)性分析和行業(yè)周期性變化特征確定的行業(yè)評(píng)級(jí)和行業(yè)預(yù)期收益。

3.3策略?xún)?yōu)化

筆者認(rèn)為，對(duì)于現(xiàn)階段使用的觀(guān)點(diǎn)收益預(yù)測(cè)方法而言，尚存在改進(jìn)空間。

首先，以分析師觀(guān)點(diǎn)作為觀(guān)點(diǎn)收益，本身就存在很大的不確定性，也缺乏相應(yīng)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

其次，作為主流策略的時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法，它的哲學(xué)依據(jù)是事物的發(fā)展變化在時(shí)間上具有連續(xù)性。但是，市場(chǎng)是復(fù)雜多樣的，歷史和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律不一定完全一致，它還會(huì)出現(xiàn)一些新的特點(diǎn)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法因突出時(shí)間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預(yù)測(cè)誤差的缺陷，當(dāng)遇到外界發(fā)生較大變化，往往會(huì)有較大偏差，如果周期稍稍放長(zhǎng)，則預(yù)測(cè)效果大打折扣。與此同時(shí)，時(shí)間序列并未很好地將投資者情緒的因素考慮其中，在散戶(hù)情緒化主導(dǎo)下的A股，這一點(diǎn)是尤為重要的。

作為金融市場(chǎng)重要特點(diǎn)之一的波動(dòng)性，更突出的表現(xiàn)就是金融價(jià)格序列往往圍繞著一個(gè)固定的值上下波動(dòng)，也即“均值回復(fù)”現(xiàn)象。關(guān)于其產(chǎn)生的內(nèi)在原因，新興的行為金融學(xué)做出了很好的解釋?zhuān)J(rèn)為投資者普遍是有限理性的，會(huì)使股票價(jià)格偏離其價(jià)值，然而又由于套利的有限性，理性的投資者并不能及時(shí)并且完全地消除這種偏差，因此投資者的非理性行為應(yīng)該是影響股票價(jià)格的系統(tǒng)因子?；谶^(guò)去股價(jià)的變動(dòng)可以對(duì)未來(lái)股價(jià)的波動(dòng)趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，正是投資者對(duì)于市場(chǎng)的過(guò)于樂(lè)觀(guān)或悲觀(guān)的估計(jì)而引起的過(guò)度反應(yīng)和反應(yīng)不足，造成了價(jià)格的均值回復(fù)現(xiàn)象。

這種現(xiàn)象的檢驗(yàn)方法多樣，主要包括自相關(guān)檢驗(yàn)、單位根檢驗(yàn)、回歸分析法和方差比率檢驗(yàn)四種。宋玉臣和寇俊生（2005）用自相關(guān)檢驗(yàn)和方差比率非參數(shù)持久性測(cè)量方法，發(fā)現(xiàn)上證綜指具有顯著的均值回歸特征［7］。張群（2010）基于滬深股市自建立以來(lái)近10余年的數(shù)據(jù)，對(duì)滬深股市相對(duì)低頻的周、月股價(jià)指數(shù)進(jìn)行研究，采用多種均值回復(fù)檢驗(yàn)方法，結(jié)果表明滬深股市存在均值回復(fù)效應(yīng)［8］。

因此，如果采用經(jīng)均值回復(fù)效應(yīng)修正的預(yù)測(cè)收益率來(lái)代表投資者觀(guān)點(diǎn)收益，既避免了主觀(guān)評(píng)價(jià)的隨意性，又將投資者情緒融入其中。具體修正方式如下。

首先，根據(jù)均值回復(fù)效應(yīng)，我們有

上述僅是同一時(shí)期行業(yè)內(nèi)部的收益率調(diào)整，此外，還需要根據(jù)均值回復(fù)效應(yīng)，對(duì)觀(guān)點(diǎn)誤差矩陣進(jìn)一步修正，完成不同時(shí)期的比較調(diào)整。由于均值回復(fù)效應(yīng)的不同，其信心水平也是不同的。當(dāng)某一期的絕對(duì)值過(guò)大，其后的均值回復(fù)效應(yīng)將更加明顯，因此賦予更高的置信水平。采用Idzorek的刻度因子修正法，它得以使投資者信心程度可以用百分比的形式測(cè)度，定義

比較上述兩式，得

由此可得信心系數(shù)α的表達(dá)式

則

具體來(lái)講，可將置信水平劃分為40%、50%、60%等不同檔位。若低于平均水平，則可以考慮40%及以下檔位；若高于平均水平，則可以考慮70%及以上檔位。

4　結(jié)語(yǔ)

行業(yè)配置策略作為銜接宏觀(guān)層面與微觀(guān)層面的中觀(guān)策略，在解決大類(lèi)資產(chǎn)配置的流動(dòng)性問(wèn)題的同時(shí)，也避免了個(gè)股分散化的問(wèn)題，其重要性不言而喻。

對(duì)于Black-Litterman模型在行業(yè)應(yīng)用中的改進(jìn)，筆者也只能是拋磚引玉，尚有諸多可以討論的地方，如風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)、置信水平等一系列參數(shù)的設(shè)置。

對(duì)于行業(yè)配置而言，Black-Liiterman模型僅能說(shuō)是一種嘗試，在行業(yè)配置的固定理論框架誕生之前，仍有諸多的可能性，可以嘗試從其他的角度來(lái)思考。

［1］ 范龍振，王海濤.上海股票市場(chǎng)行業(yè)與地區(qū)效應(yīng)分析［J］.系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2003（02）.

［2］ 陳華良.積極投資組合管理中的行業(yè)配置［D］.華中科技大學(xué)，2011.

［3］ 王敬，張鐵鵬.行業(yè)資產(chǎn)配置的相關(guān)問(wèn)題研究［J］.大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2004（03）.

［4］ 余志高.中國(guó)股票市場(chǎng)行業(yè)配置的量化模型研究［D］.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2011.

［5］ 陳華良.積極投資組合管理中的行業(yè)配置［D］.華中科技大學(xué)，2011.

［6］ 郭暢.基于BL模型的資產(chǎn)配置研究［J］.湖北大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（3）.

［7］ 宋玉臣，寇俊生.滬深股市均值回歸的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.金融研究，2005（306）.

［8］ 張群.滬深股市股價(jià)收益率均值回復(fù)實(shí)證研究［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（09）.

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2096-0298（2015）12（c）-175-03