保德信PGIM:CIO如何求解最优股票经理人数

保德信PGIM:CIO如何求解最优股票经理人数
2020年02月25日 17:02 新浪财经

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线索Clues | 理性投资 

  在本文中,保德信金融集团旗下投资管理部门——PGIM投资(PGIM Investments)机构咨询与解决方案小组提供了为首席投资官(CIO)分配投资组合经理方面的建议,并提供了一种分配方法,以有效平衡投资组合的风险和收益。该方法可以计算出能够平衡多样化收益和成本的最优经理人数。

  以下为《线索Clues》对原文的中译版(摘录):

  股票经理的最佳人数是多少?CIO可用的经理分配手段(原标题:What Is The Optimal Number of Equity Managers? A CIO Toolkit For Manager Allocation 来源:PGIM投资 / 机构咨询与解决方案小组 Wenbo Zhang)

  许多机构投资者采用了多经理制结构(multi-manager structure),在多样化的主动风险下,有效地从各种来源获取阿尔法。然而,CIO(Chief Investment Officer,首席投资官)必须决定雇佣的经理人数,并在不同种类的经理和策略之间做出相应的分配。

  最近的研究对传统的多经理投资组合结构提出了挑战。研究表明,将多个主动投资经理随机组合到一起反而更容易导致构建出一个风险敞口与市场相一致的投资组合,组合中与市场相关性低的投资考虑因素和投资经理个人的投资考虑也减少了。在市场大幅下跌期间,当投资经理想法之间的相关性增加时,多样化收益就消失了。(原文:The diversification benefit vanishes when correlations among generic ideas increase during periods of significant market declines.)

  CIO应该如何有效地雇佣采用不同策略的经理以构建多样化的投资组合,同时限制过度多样化的危险?我们开发了一种经理分配方法,以有效平衡投资组合的风险和收益。该方法可以计算出能够平衡多样化收益和成本的最优经理人数。

  我们认真研究了针对美国高市值股票的投资委托,并确定出被委托投资经理共存的三个长久存在的特征:风格、投资方法和主动风险水平(active risk level)(见图)。经理在这三个维度上的特征决定了不同的投资理念和策略,我们也据此构建出经理的分类模型。基于这种分类,我们开发了一个分配工具——MAP(Manager Allocation Programming, 经理分配程序),以帮助CIO做出经理分配决策。MAP指导CIO们在不同经理之间最佳地分配资本,同时也结合了他们对不同经理特征的偏好。

美国高市值股票投资经理分类模型美国高市值股票投资经理分类模型

  我们把寻求最优经理人数的问题分解为两部分:首先,给定经理的总人数,那么在所有的经理范围中,最满足CIO偏好的可行经理分配集是什么(见下图)?MAP可以解决这个问题。其次,能够达到调整风险后最优回报的经理数是多少?这一过程中我们给定CIO的成本函数、经理偏好和经理选拔技巧,我们通过模拟来决定最优经理人数。

CIO的经理偏好——两个例子CIO的经理偏好——两个例子

  (所示结果来自于统计模型。理性投资者可以对模型和假设持有不同看法。投资者不应依赖模型来预测未来的实际绩效。)

  我们来讨论一个例子,在这个例子中CIO具有中性偏好(即对任何经理类型都没有明确偏好,并喜欢能够实现经理特征平衡的投资组合),并将MAP解决方案与核心分配法(Core-only allocation,即只从核心组中选择经理)进行比较。我们还分析了针对风险偏好型CIO的解决方案。

  下图对结果进行了总结。无论CIO的经理选拔技巧如何,MAP分配法都要比“核心分配法”更合适。MAP在各个经理之间进行分配,同时保持投资组合净风险敞口在所有三个维度上尽量保持中性。尽管投资组合跟踪误差波动率以每年0.3% - 0.5%的幅度适度上升,但其信息比率(Information Ratio,IR)总是更好。这一结果意味着,MAP解决方案可以帮助CIO更有效地进行经理分配,并优化组合的波动性。与核心分配法相比,MAP解决方案优化了风险分配,因此,在“无选拔技巧”的情况下,其年化信息比率提高0.05 - 0.15,净阿尔法(net alpha)提高20 – 30个基点,具体数据取决于经理的总人数。

投资组合阿尔法值和信息比率的模拟结果(中性偏好条件下)投资组合阿尔法值和信息比率的模拟结果(中性偏好条件下)

  在其他条件相同的情况下考虑净阿尔法和信息比率,我们发现,随着CIO经理选择能力的提高,具有中性偏好并遵循MAP分配的CIO会受益于经理人数的上升。

  为了解决低风险错觉的问题,我们研究了在压力市场环境下MAP方法的表现。MAP方法虽然不能避免相关度尖峰(correlation spikes)问题,但相比于中性偏好例子中的核心分配法,它可以通过更有效的经理多元化模式,提高投资组合在高波动率情况下的绩效。

  我们同样也对被动策略进行了讨论。我们考虑了结合被动策略与主动MAP解决方案的情况,以满足CIO整体投资组合的主动风险预算。

  综上所述,我们从多样化的角度来构建投资组合,而不是使用传统的均值-方差优化。我们通过考虑CIO的特定偏好、区分表现出色的经理与其他经理的能力、以及实现这种多经理组合的成本,为CIO构建出一种关于经理分配的可行手段。

  (线索Clues / 鲁晗奕 实习编辑:樊文佳 编译:杨振琦)

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