2.2 寻找最优组合
证券投资组合策略 作者:维克托·坎托 2007-06-28 03:54
现在我用一个更直接的方法—有些人说这个方法没有想象力,但其实它更容易说明白,同时它更清楚和易于理解。为了进一步探索各种因素,如:股票类型、公司规模、公司国籍等对于投资的影响,找到一个优化的战略性资产配置(简单说,战略性资产配置是基于历史上的收益数据而做出的一个资产配置),根据从1975年开始的标准普尔500/巴拉(S&P 500/BARRA)指数中价值股票和成长股票每月收益的数据,我构造了一组共11个不同的投资组合,第1个投资组合中,是100%的价值股票;第2个是减去10%的价值股票,增加10%的成长股票,依此类推,直到100%的成长股票;我还构造了与公司规模相联系的11个投资组合,与公司国籍相联系的11个投资组合以及11个平衡的投资组合。
首先说明一下标准普尔500/巴拉指数。按照巴拉公司自己的介绍,他们的指数“是按照股票的一个单一的特征:面值价格比(book-to-price ratio)来划分的,这样,把股票分为两类,在美国股票市场上,这两个不同指数的股票种类,显示了两种主要的投资类型”,4 这两种主要的投资类型就是价值股票和成长股票,这种区分被威廉•夏普认为是合理的。5
以威廉•夏普(William Sharpe,1990年诺贝尔经济学奖获得者)而命名的夏普比率,是用一个投资组合获得的超额收益(全部的收益减去无风险的短期国库券的收益)除以它的不稳定性。实际上,夏普比率是把每一类投资资产作为一个独立的投资组合,把注意力放在测量总风险的标准偏差上。如果一个投资组合全部由一类投资资产所组成,确实存在不稳定性,那么,夏普比率是一个合适的比较工具,因为夏普比率提供了一种简便的方法,去比较和评价公司规模、投资资产类型、公司国籍和平衡组合等各种情况的投资组合。
最优的价值股票/成长股票组合
我构造的不同资产类型的投资组合如表2-3所示。请注意:一共有12个不同的组合,其中11个在前面提到过,是从1975~2004年的时期中,成长股票和价值股票不同比例的组合,例如:“20%”意味着在30年的时期中,成长股票的投资占20%,价值股票的投资占80%;“100%”意味着全部是成长股票,“0%”意味着全部是价值股票。第12个投资组合,即“最好的”投资组合有点不同,对于这个投资组合,我假定有一个先见之明,假定这个年初的资产配置就是按照该年年末能获得的最好收益而组成的(根据实际的这个年末的收益统计数据)。根据实际已形成的统计资料,我为每一年构造了一个最好的资产配置方案,因此,“最好的”投资组合是一个随时间变化的、成长股票和价值股票不同比例的资产分配。对那过去的30年中的每一年,“最好的”投资组合的夏普比率都是最大的。
表2-3 在样本期间不同类型股票的年均
风险补偿收益、标准差和夏普比率
成长股票的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益7.17%7.34%7.52%7.69%7.86%8.04%
标准差16.73%16.34%15.99%15.68%15.41%15.19%
夏普比率0.4280.4490.470.4910.510.529
1975~200440%30%20%10%0% 最好的
年均风险补偿收益8.21%8.39%8.56%8.74%8.91%11.65%
标准差15.02%14.90%14.83%14.81%14.84%15.78%
夏普比率0.5470.5630.5770.590.60.738
资料来源:Research Insight, Morgan Stanley Capital Management, and Ibbotson Associates.
对于全部是价值股票的投资组合(即表2-3中,0%成长股票),补偿风险而增加的收益是平均每年8.91%,全部是成长股票的组合平均每年是7.17%的收益。再一次从常理上说,收益不应该是一个投资者做资产配置决定的唯一标准,他还应该考虑到投资风险。在表2-3中,第2排显示了每一个投资组合收益的标准差(不稳定性),全部是价值股票的组合,其标准差是14.84%;全部是成长股票的投资组合的标准差是16.73%;全部是价值股票的组合的不稳定性则要低一点。较高的回报和较低的不稳定性,使价值股票受到偏爱。在表2-3中的第3排,我简单地计算了每一种投资组合获得的风险补偿收益对标准差的比(也就是夏普比率),这个思路是:风险补偿收益对标准差的比越大,对应风险的回报越高。数据显示:全部是价值股票的投资组合对应风险的回报最高。
表2-3中的结果是与各种学术文献的发现相一致的:在过去的30年里,价值股票比成长股票表现得更出色。6 表2-3中的结果也是与我们前面的发现相一致的:对于这个市场而言,成长股票有更高的风险及负的补偿回报,而价值股票有较低的风险和正的补偿回报。这些数据告诉我们:对于一个长期或者战略性的投资类型配置而言,最优的组合是由100%的价值股票组成。
最优的大公司股票/小公司股票组合
在表2-4中是不同公司规模的投资组合,统计显示我们已经知道的事实:在30年的样本期里,小公司股票比大公司股票能产生更多的回报(年收益率13.79%对比8.13%),但我们也发现小公司股票比大公司股票有更高的不稳定性(21.20%对比15.26%)。观察夏普比率,我们可以得到一些期望的结果:小公司股票比大公司股票有更高的夏普比率。这样说来,对于一个投资组合,选择小公司股票是最有吸引力的。然而,数据也显示:当一个投资组合中有70%~80%的小公司股票、有20%~30%的大公司股票时将产生最高的夏普比率。这是一个新的结果,它建议将20%~30%的大公司股票加入到投资组合中去,以减少不稳定性,并且可以弥补由大公司股票所带来的收益减少。
表2-4 在样本期间,不同公司规模股票的
年均风险补偿收益、标准差和夏普比率
小公司股票的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益13.79%13.22%12.66%12.09%11.53%10.96%
标准差21.20%20.21%19.28%18.42%17.64%16.95%
夏普比率0.650.6540.6570.6570.6540.647
1975~2004 40%30%20%10%0%最好的
年均风险补偿收益10.39%9.83%9.26%8.70%8.13%16.09%
标准差16.36%15.89%15.54%15.33%15.26%18.55%
夏普比率0.6350.6190.5960.5670.5330.867
资料来源:Research Insight, Morgan Stanley Capital Management, and Ibbotson Associates.
最优的国内股票/国际股票投资组合
在表2-5中是受不同公司国籍影响的股票类型投资组合,数据显示:在样本期里,单独由美国国内公司股票组成的投资组合,风险补偿收益是平均每年8.13%(第1排,0%国际股票),而全部是国际股票的投资组合,只有4.91%。表的第2排显示每一个组合收益的标准差,国际股票是16.97%,美国国内股票是15.26%,国际股票的不稳定性要比美国股票高一点。很明显,由美国国内公司股票组成的投资组合有较高的回报和较低的不稳定性,是高明的组合。投资者可能有这样的疑问:是不是应该把两种股票组合在一起,会比全部是美国股票减少风险,从而弥补收益的降低?数据显示,答案是不。在样本期里,最优和最具战略性的、根据公司国籍所做的资产配置,应该是购买100%的美国股票。
表2-5 在样本期间,不同国籍公司股票的
年均风险补偿收益、标准差和夏普比率
国际股票的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益4.91%5.23%5.56%5.88%6.20%6.52%
标准差16.97%16.17%15.48%14.92%14.50%14.22%
夏普比率0.290.3240.3590.3940.4280.459
1975~200440%30%20%10%0%最好的
年均风险补偿收益6.84%7.17%7.49%7.81%8.13%12.25%
标准差14.11%14.16%14.37%14.74%15.26%14.94%
夏普比率0.4850.5060.5210.530.5330.82
最优的长期国库券/股票组合
在表2-6中是由股票和固定收益的长期国库券组成的组合,长期国库券每年的平均收益是3.75%,同时有一个平均10.70%的不稳定性;相比之下,股票(0%长期国库券的组合)的年均风险补偿收益为8.13%,不稳定性为15.26%。数据显示:长期国库券的收益和不稳定性都比股票的低得多,更重要的是,数据显示长期国库券的稳定性不能补偿这种组合的低收益。长期国库券的夏普比率是0.35,而股票的夏普比率是0.53,这并不奇怪,在杰里米•西格尔(Jeremy Siegel)的畅销书《长期股票投资》(Stocks for the Long Run)中,他基本上肯定:从长时间来说,股票的表现要比长期国库券好。7 然而,观察表2-6可以发现,各种股票和长期国库券的组合有一个更高的收益风险比率。在有60%股票和40%长期国库券的组合中,夏普比率是最高的。
表2-6 在样本期间,长期国库券和股票组合的
年均风险补偿收益、标准差和夏普比率
长期国库券的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益3.75%4.19%4.63%5.06%5.50%5.94%
标准差10.70%10.10%9.74%9.65%9.84%10.29%
夏普比率0.350.4150.4750.5250.5590.577
1975~200440%30%20%10%0%最好的
年均风险补偿收益6.38%6.82%7.26%7.69%8.13%11.44%
标准差10.97%11.85%12.87%14.02%15.26%12.37%
夏普比率0.5810.5750.5640.5490.5330.925
资料来源:Research Insight, Morgan Stanley Capital Management, and Ibbotson Associates.
首先说明一下标准普尔500/巴拉指数。按照巴拉公司自己的介绍,他们的指数“是按照股票的一个单一的特征:面值价格比(book-to-price ratio)来划分的,这样,把股票分为两类,在美国股票市场上,这两个不同指数的股票种类,显示了两种主要的投资类型”,4 这两种主要的投资类型就是价值股票和成长股票,这种区分被威廉•夏普认为是合理的。5
以威廉•夏普(William Sharpe,1990年诺贝尔经济学奖获得者)而命名的夏普比率,是用一个投资组合获得的超额收益(全部的收益减去无风险的短期国库券的收益)除以它的不稳定性。实际上,夏普比率是把每一类投资资产作为一个独立的投资组合,把注意力放在测量总风险的标准偏差上。如果一个投资组合全部由一类投资资产所组成,确实存在不稳定性,那么,夏普比率是一个合适的比较工具,因为夏普比率提供了一种简便的方法,去比较和评价公司规模、投资资产类型、公司国籍和平衡组合等各种情况的投资组合。
最优的价值股票/成长股票组合
我构造的不同资产类型的投资组合如表2-3所示。请注意:一共有12个不同的组合,其中11个在前面提到过,是从1975~2004年的时期中,成长股票和价值股票不同比例的组合,例如:“20%”意味着在30年的时期中,成长股票的投资占20%,价值股票的投资占80%;“100%”意味着全部是成长股票,“0%”意味着全部是价值股票。第12个投资组合,即“最好的”投资组合有点不同,对于这个投资组合,我假定有一个先见之明,假定这个年初的资产配置就是按照该年年末能获得的最好收益而组成的(根据实际的这个年末的收益统计数据)。根据实际已形成的统计资料,我为每一年构造了一个最好的资产配置方案,因此,“最好的”投资组合是一个随时间变化的、成长股票和价值股票不同比例的资产分配。对那过去的30年中的每一年,“最好的”投资组合的夏普比率都是最大的。
表2-3 在样本期间不同类型股票的年均
风险补偿收益、标准差和夏普比率
成长股票的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益7.17%7.34%7.52%7.69%7.86%8.04%
标准差16.73%16.34%15.99%15.68%15.41%15.19%
夏普比率0.4280.4490.470.4910.510.529
1975~200440%30%20%10%0% 最好的
年均风险补偿收益8.21%8.39%8.56%8.74%8.91%11.65%
标准差15.02%14.90%14.83%14.81%14.84%15.78%
夏普比率0.5470.5630.5770.590.60.738
资料来源:Research Insight, Morgan Stanley Capital Management, and Ibbotson Associates.
对于全部是价值股票的投资组合(即表2-3中,0%成长股票),补偿风险而增加的收益是平均每年8.91%,全部是成长股票的组合平均每年是7.17%的收益。再一次从常理上说,收益不应该是一个投资者做资产配置决定的唯一标准,他还应该考虑到投资风险。在表2-3中,第2排显示了每一个投资组合收益的标准差(不稳定性),全部是价值股票的组合,其标准差是14.84%;全部是成长股票的投资组合的标准差是16.73%;全部是价值股票的组合的不稳定性则要低一点。较高的回报和较低的不稳定性,使价值股票受到偏爱。在表2-3中的第3排,我简单地计算了每一种投资组合获得的风险补偿收益对标准差的比(也就是夏普比率),这个思路是:风险补偿收益对标准差的比越大,对应风险的回报越高。数据显示:全部是价值股票的投资组合对应风险的回报最高。
表2-3中的结果是与各种学术文献的发现相一致的:在过去的30年里,价值股票比成长股票表现得更出色。6 表2-3中的结果也是与我们前面的发现相一致的:对于这个市场而言,成长股票有更高的风险及负的补偿回报,而价值股票有较低的风险和正的补偿回报。这些数据告诉我们:对于一个长期或者战略性的投资类型配置而言,最优的组合是由100%的价值股票组成。
最优的大公司股票/小公司股票组合
在表2-4中是不同公司规模的投资组合,统计显示我们已经知道的事实:在30年的样本期里,小公司股票比大公司股票能产生更多的回报(年收益率13.79%对比8.13%),但我们也发现小公司股票比大公司股票有更高的不稳定性(21.20%对比15.26%)。观察夏普比率,我们可以得到一些期望的结果:小公司股票比大公司股票有更高的夏普比率。这样说来,对于一个投资组合,选择小公司股票是最有吸引力的。然而,数据也显示:当一个投资组合中有70%~80%的小公司股票、有20%~30%的大公司股票时将产生最高的夏普比率。这是一个新的结果,它建议将20%~30%的大公司股票加入到投资组合中去,以减少不稳定性,并且可以弥补由大公司股票所带来的收益减少。
表2-4 在样本期间,不同公司规模股票的
年均风险补偿收益、标准差和夏普比率
小公司股票的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益13.79%13.22%12.66%12.09%11.53%10.96%
标准差21.20%20.21%19.28%18.42%17.64%16.95%
夏普比率0.650.6540.6570.6570.6540.647
1975~2004 40%30%20%10%0%最好的
年均风险补偿收益10.39%9.83%9.26%8.70%8.13%16.09%
标准差16.36%15.89%15.54%15.33%15.26%18.55%
夏普比率0.6350.6190.5960.5670.5330.867
资料来源:Research Insight, Morgan Stanley Capital Management, and Ibbotson Associates.
最优的国内股票/国际股票投资组合
在表2-5中是受不同公司国籍影响的股票类型投资组合,数据显示:在样本期里,单独由美国国内公司股票组成的投资组合,风险补偿收益是平均每年8.13%(第1排,0%国际股票),而全部是国际股票的投资组合,只有4.91%。表的第2排显示每一个组合收益的标准差,国际股票是16.97%,美国国内股票是15.26%,国际股票的不稳定性要比美国股票高一点。很明显,由美国国内公司股票组成的投资组合有较高的回报和较低的不稳定性,是高明的组合。投资者可能有这样的疑问:是不是应该把两种股票组合在一起,会比全部是美国股票减少风险,从而弥补收益的降低?数据显示,答案是不。在样本期里,最优和最具战略性的、根据公司国籍所做的资产配置,应该是购买100%的美国股票。
表2-5 在样本期间,不同国籍公司股票的
年均风险补偿收益、标准差和夏普比率
国际股票的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益4.91%5.23%5.56%5.88%6.20%6.52%
标准差16.97%16.17%15.48%14.92%14.50%14.22%
夏普比率0.290.3240.3590.3940.4280.459
1975~200440%30%20%10%0%最好的
年均风险补偿收益6.84%7.17%7.49%7.81%8.13%12.25%
标准差14.11%14.16%14.37%14.74%15.26%14.94%
夏普比率0.4850.5060.5210.530.5330.82
最优的长期国库券/股票组合
在表2-6中是由股票和固定收益的长期国库券组成的组合,长期国库券每年的平均收益是3.75%,同时有一个平均10.70%的不稳定性;相比之下,股票(0%长期国库券的组合)的年均风险补偿收益为8.13%,不稳定性为15.26%。数据显示:长期国库券的收益和不稳定性都比股票的低得多,更重要的是,数据显示长期国库券的稳定性不能补偿这种组合的低收益。长期国库券的夏普比率是0.35,而股票的夏普比率是0.53,这并不奇怪,在杰里米•西格尔(Jeremy Siegel)的畅销书《长期股票投资》(Stocks for the Long Run)中,他基本上肯定:从长时间来说,股票的表现要比长期国库券好。7 然而,观察表2-6可以发现,各种股票和长期国库券的组合有一个更高的收益风险比率。在有60%股票和40%长期国库券的组合中,夏普比率是最高的。
表2-6 在样本期间,长期国库券和股票组合的
年均风险补偿收益、标准差和夏普比率
长期国库券的配置
1975~2004100%90%80%70%60%50%
年均风险补偿收益3.75%4.19%4.63%5.06%5.50%5.94%
标准差10.70%10.10%9.74%9.65%9.84%10.29%
夏普比率0.350.4150.4750.5250.5590.577
1975~200440%30%20%10%0%最好的
年均风险补偿收益6.38%6.82%7.26%7.69%8.13%11.44%
标准差10.97%11.85%12.87%14.02%15.26%12.37%
夏普比率0.5810.5750.5640.5490.5330.925
资料来源:Research Insight, Morgan Stanley Capital Management, and Ibbotson Associates.
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