（产业经济学专业论文）基于景气指数的行业资产配置模型研究.pdf

摘要 近两年来，证券市场重拾价值投资理念，由于各行业景气度差异，行业投资 几乎成为价值投资的代名词。资产配置是投资组合管理过程中最重要的一环，然 而，嗣前关于行业资产配置的系统性的定量化研究却较少。 本文研究了行业资产配置的条件、行业景气与行业股指之间的关系；以套利 定价理论为指导，建立了基于行业景气指数的行业选择模型和行业股指收益率预 测的多因素模型；在此基础上，依据投资组合理论构建了行业资产配置模型，还 提出了夏普比率直线配置法，以提高投资组合的绩效。 首先，依据中性的资本市场假定、资本市场理论和有效市场假定研究了行业 资产配置的条件。实证研究的结论是，我国股票市场在行业层面基本符合中性假 定，并且非系统风险所占比重较大，有行业资产配置的必要；同时，股票市场在 行业层面上没有弱有效性，积极的行业资产配置可行。 其次，依据经济周期和股市周期相互关系理论研究了行业景气与行业股指之 间的关系。研究发现由于景气稳定性、持续性及行业股指估值水平的差异，我国 股票市场各行业间股指与景气之间相关性互异。以此为基础，采用综合效益代价 分析方法，建立了基于景气指数的行业选择模型。 然后，根据套利定价理论思想，建立了行业股指预测的多因素模型。实证研 究证明，在我国证券市场，通过附加经济变量对行业股指进行预测可行。 最后，提出通过对行业股指收益率的预测和历史波动率的度量，采用 m a r k o w i t z 均值一方差模型进行行业资产配置；还依据夏普比率，提出直线配置 法。实证研究结论，行业资产配置组合的风险调整后收益明显优于市场基准。在 j j ：业股指相关性较高时，夏普比率直线配置法风险分散效果与m a r k o w i t z 均值一 方差模型差异较小。 关键词：行业资产配置；行业景气；行业选择模型；行业股指预测；直线配置法 套利定价理论 a b s t r a c t i nt h ep a s tt w oy e a r s ，s t o c km a r k e th a sr e v e r t e dt ov a l u es t r a t e g i e s b e c a u s e i n d u s t r i a lc y c l ei n d e xd i f f e r sf r o mo n ei n d u s t r yt oa n o t h e r , i n v e s t m e n tb yi n d u s t r y g r o u pi s c e n t r a lt ov a l u ei n v e s t m e n t a s s e ta l l o c a t i o ni st h em o s ti m p o r t a n ts t e pi n p o r t f o l i om a n a g e m e n t y e t ，s t u d i e so nt h es y s t e m a t i c ，q u a n t i t a t i v ea n a l y s i s o fa s s e t a l l o c a t i o nb yi n d u s t r yg r o u pr e m a i nf e w t h i sw o r k f i r s t l ys t u d i e dt h ep r e r e q u i s i t e sn e e d e df o r a s s e ta l l o c a t i o nb y i n d u s t r y g r o u p ，a n dt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ni n d u s t r i a lc y c l ea n ds t o c k i n d e xo fa ni n d u s t r y g r o u p g u i d e db ya p t ，t h i sw o r k a l s oc o n s t r u c t sa l li n d u s t r ys e l e c t i o nm o d e lb a s e do n i n d u s t r i a lc y c l ei n d e x ，a n dam u l t i f a c t o rm o d e lt of a l r e c a s tt h er e t u r no na ni n d u s t r y i n d e x f u r t h e r , t h i sw o r k c r e a t e sa na s s e ta l l o c a t i o n b yi n d u s t r yg r o u p m o d e l a c c o r d i n g t ot h et h e o r i e so fp o r t f o l i o m a n a g e m e n t ，a n d as t r a i g h t l i n ea l l o c a t i o n m e t h o db ys h a r p er a t i ot oi m p r o v e p o r t f o l i op e r f o r m a n c e 【nt h e l i g h to f t t t eh y p o t h e s i so fn e u t r a lc a p i t a lm a r k e t c m aa me m h ，t h e n e c e s s i t ya n da v a i l a b i l i t yf o ri n d u s t r ya s s e ta l l o c a t i o ni nc h i n e s es t o c k sm a r k e th a s b e e ns t u d i e d t h er e s u l to fa ne m p i r i c a ls t u d ys h o wt h a ti n d u s t r ya s s e ta l l o c a t i o ni s n e c e s s a r ya n da c t i v ei n d u s t r ya s s e ta l l o c a t i o ni se f f e c t i v e p r o v i d e dt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nb u s i n e s sc y c l ea n ds t o c km a r k e tc y c l e ，t h i s w o r kf o u n dt h a tt h ec o r r e l a t i o nb e t w e e na i l i n d u s t r y si n d e xa n di t sb u s i n e s sc y c l e v a r i e s ，d e p e n d i n go nt h es t a b i l i t ya n dp e r s i s t e n c eo fi t sp r o s p e r i t y , a n dt h ep el e v e lo f a ni n d u s t r y ss t o c k s h a r e s t h u s ，t h ei n d u s t r ys e l e c t i o nm o d e li sc o n s t r u c t e dv i a c o m p r e h e n s i v e b e n e f i ta n d e x p e n s ea n a l y s i s t h e n ，t h em u l t i f a c t o rm o d e lt of o r e c a s ta n i n d u s t r y s s t o c ki n d e xi sb u i l t a c c o r d i n gt oa p t e m p i r i c a le v i d e n c es h o w st h a tt h ea d d i t i o no fo t h e rv a r i a b l e si n f o r e c a s t i n gt h e r e t u r no na ni n d u s t r yi sf e a s i b l e f i n a l l y , t h i sw o r kp r o p o s e st h a tt h ei n d u s t r ya s s e ta l l o c a t i o nb ym v oc a nb e e n f o r c e d b yt h ep r e d i c t i o no fa 1 1i n d u s t r i e s i n d e xr e t u r na n dt h em e a s u r e m e n to f i n c u r r e d r i s k s ；a n d t h e s t r a i g h t l i n e a l l o c a t i o nm e t h o d b ys h a r p e r a t i oi s r e c o m m e n d e d k e yw o r d s ：a s s e ta l l o c a t i o n b yi n d u s t r yg r o u p ；i n d u s t r y sb u s i n e s s c y c l e ； i n d u s t r y s e l e c t i o n m o d e l ；f o r e c a s t o f i n d u s t r y s s t o c k i n d e x ；s t r a i g h t - l i n e a l l o c a t i o n ；a p t i l 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研 究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含 为获得大连理工大学或其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我 一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明 并表示了谢意。 作者签名：丛垒生8 堕 e t 期：兰! ! 三：i 基于景气指数的行业资产配置模型研究 1 引言 11 问题的提出 行业资产配置是在深入研究行业景气变化，行业因素与股票市场关系的基础 上应用投资组合理论得到的投资策略。在投资组合“自上而下”的构建过程中， 行业资产配置是连接投资风格与个股选择的桥梁和纽带，提高了投资组合构建的 科学性与效率。以价值投资为取向的行业资产配置不仅可以使投资者获得丰厚的 利润，还可以引导市场资本的合理流动，提高整个市场资本配置的效率。 随着市场经济的不断发展，一个国家的经济总体已经不能简单的被表达，而 须由构成其的各行业所具体反映出来。在一定的市场竞争秩序条件下，同一行业 内的企业由于在所面对的市场结构、与宏观经济周期的关联度，以及企业本身生 命周期等方面的相似性，而在某些重要特征如成长性与盈利性方面，表现出相同 的变化规律与特点，而在不同行业之间，这些规律性又表现出巨大的差异，从而 表现出不同行业在投资价值上的差异。】。实际上，适时而恰当的行业资产配置比 单个股票的选择更具降低风险和增加收益的能力。 现代投资管理一般分为规划、实施和管理三个阶段。投资规划又称资产配置， 其任务是从战略的角度把资金分配到不同行、世或风格的资产类上。在整个投资管 理过程中，资产配置起着非常重要的作用，研究证明，资产配置在同一只基金投 资回报沿时间变化中的贡献率达9 1 5 “1 ；行业资产配置的的贡献率达2 0 。“。 我国证券市场经过十几年的发展，已经发生了深刻的变革。随着开放式基金 发行量的不断壮大和q f i i 投资规模的增大，市场投资主体的力量对比已经发牛 了根本的变化，证券市场进入了机构博弈时代。这两者所倡导的价值投资理念逐 渐深入人心，而行业投资几乎成了价值投资的代名词，理论界和实务界也越来越 重视行业投资策略的研究。 在目前的行业投资分析和行业配置的研究及实践中，大多采用的是定性分析 方法”。1 ，其可靠性及效率有待考察。因此，在目前行业投资发展趋势下，如何 根据宏观经济、行业景气及其他影响因素的变化，建立一种系统的、定量化的行 业资产配置方法，值得深入的研究。 1 2 国内外相关研究的综述 1 2 1 现代投资组合理论简述 现代证券组合理论是在m a r k o w i t z l 9 5 2 年发表的具有历史意义的论文证券 1 基于景气指数的行业资产配置模型研究 组合选择“1 和1 9 5 9 年出版的同名专著基础上发展起来的理论框架。继马柯维 茨之后，夏普在1 9 6 3 年发表了证券组合分析的简化模型嘲一文，提出了资 本资产定价模型( c a p m ) ；罗斯随后于1 9 7 6 年提出了套利定价理沦( a p t ) “。1 。 这些模型运用计量经济学的方法，通过建立复杂的数学方程式，从不同角度对证 券组合理论进行了丰富和完善，使现代证券组合理论在近几十年内得到迅速发展 并逐步走向成熟。 ( 1 ) 投资组合选择模型( m v o ) m a r k o w i t z 要解决的问题是：投资者如何在期初从所有可能的证券组合中选 择一个最优的证券组合。为此，他认为投资者的决策目标应有两个：“尽可能高 的收益率”和“尽可能低的不确定性( 风险) ”。最好的决策是使这两个相互制约 的目标达到最佳平衡。马科威茨以五个严格理论假设来简化和明确上述两个目 标。马科威茨的均值一方差模型通过证券和证券组合的均值、方差来代表预期收 益和风险，求出无差异曲线族，最后得出“有效组合”，投资者根据自己的偏好 在有效组合中选择最满意的证券组合”3 。 m a r k o w i t z 的均值一方差模型的意义在于：科学的揭示了分散风险的关键足 在于选择相关程度较低的证券构成的资产组合；其次，从理论上否定了持有证券 越多，风险分散效果越好的投资理念。该模型在理论上是严谨的，然而，由于浚 模型所涉及参数多且难以确定，且计算量庞大，所以它的实际应用常常受到限制。 目前，该模型并不应用于一般的资产选择问题，而是应用于不同资产类型的选择 问题。 后人在该模型的基础上在预期收益的度量、风险的度量、模型的假设条件等 方面作了大量的理论和实证研究1 “。我国的目前研究多集中在对于风险度量方 法的改进，允许和不允许卖空条件下“有效组合”问题，以及最优组合的求解方 法改进等方面。 ( 2 ) 资本资产定价模型( c a p m ) 为了解决m v o 模型应用于大规模市场所面临的计算量庞大的缺点，夏普和林 特纳提出了简化形式资本资产定价模型，即现在所称的“单因素模型”。该 理论比马科维茨的模型理论假设少，它的理论假设有：投资者是风险回避的，追 求期望效用最大化；投资者根据回报率的均值与方差来选择投资组合；所有投资 者都处于同一投资期。“”1 。 该模型假设某证券的投资回报率为，风险为d ，市场组合的回报率为如， 无风险回报率为n ，则该证券的期望回报率为： 基于景气指数的行业资产配置模型研究 e ( ，) o = e ( 吒) 一o ( 卜i ) e 式就是c a p m 的标准表达式，它简单地表述了回报率与风险之间的定量关 系：在竞争的市场中，期望风险增溢与系统风险芦成正比，所有投资者都在证券 市场线( s e c ) 上选择证券，所选中的投资组合是投资者的效用函数与证券市场线 的切点。c a p m 是一个理论模型，需要转化为一种经验上可用的模型3 ，这就是 单因素模型： t = d l + 8 i 巧i + s ： ( 卜2 j c a p m 模型的意义和应用有：可以测量系统风险b ，它说明了系统风险是证 券或投资组合风险的重要组成部分，而非系统风险是相对不重要的；是证券估价 的基础；是证券投资绩效衡量的标准；减少了需要统汁的数据输入，因而大大地 简化了证券的投资组合分析。 后人的研究对于c a p m 模型过于简单化和理想化的假设出了大量的质疑，并 对其作了很多研究，提出了一系列修正模型。b l a c k 证明了在不存在无风险利率 时，c a p m 模型也是正确的，只是其中的_ r 由一个口值为零的资产组合收益率代 替。；b r e n n a n 对无税收假设加以放宽，把税率对证券风险报酬的影响考虑了进 去“；s o l n i k 的国际资产定价模型研究了通货膨胀因素对资产价格的影响m 。 我国关于该模型的研究主要集中在；卢系数的存在性及特征m m ，通过卢系数的 测量对我国证券市场风险特征的实证研究m ，等。 ( 3 ) 套利定价理沦( a p t ) 正是基于对c a p m 的基本性批评，罗斯提出了套利定价模型，作为证券市场 中的种替代性的均衡模型。a p t 建立在比c a p m 更少且更合理的假设之上，a p t 并不主要依赖于潜在的市场组合，而是从产生证券回报过程的性质中推导回报， 并用套利概念定义均衡m 1 。a p t 认为证券回报率的形成与组基本因素有关。套 利定价模型的一般形式为： e ( ，) o = 6 l e ) 一o + + 钆 e ( 露) 一o 包= 鬻 仃”( r l ( 卜3 ) 基于景气指数的行业资产配置模型研究 式中，f 伊，为所考虑投资组合的期望回报率；f 伍j 为第j 个因素的期望回 报率，为无风险利率，f = l ，易，女。 实践中一般用有关因素来代表形成证券回报率的一些基本因素，即建立多因 素模型，多因素模型用能够解释超市场影响的附加因素来扩展单因素模型：。其 形式如下： j = 。l | + p n i n 七_ 。+ 8 m i ：k 七s ? u 一 与c a p m 模型样，a p t 模型应用的核心是寻找价格被误定的证券，其相对 c a p m 模型优点手表现在它对有关限定的放松。但由于a p i 模型未明确指出纳人 模型的因素是什么，有多少，所以该模型是否可以验证电受到质疑，后续研究多 在这方面进行“”3 。我国目前关于套利定价理论和多因素模型的研究较少，主要 是对其在中国的检验、完备性的研究和应用研究。 纵观现代投资组合理论，虽然构成了严密的理论体系，但应有很多局限性。 比较三种模型，马科维茨模型理论最严密，但由于假设过多，讨算量太大，实用 性低；资本资产定价模型是另一个极端，只有一种因素其主要作用，虽然实用性 强，但降低了准确性，过于简化；套利定价模型介于两者之问，既有实用性，准 确性也较高，比较接近市场实际，是最具吸引力的。 122 资产配置的相关理论问题 ( 1 ) 资产配置的概念 资产配置( a s s e ta l o c a t i o n ) 又称投资规划( i n v e s t m e n tp o i c y ) 是指 假定中性的资本市场( n e u t r a lc a p i t a lm a r k e t ) 条件下，那么投资者应该如何 在几大类不同类型的资产之间进行投资选择的决策。中性资本市场状态表明资 产类型的收益预期与资产类型的估算风险大体上相匹配；资产价格及没有被高估 也没有被低估。 从资产范围上看 从 时 间 范 围 上 金球资产配置( 一年以上) 股票债券配置( 半年左右) 资产类配置( 时问更短) 战略资产配置( 确定大致比例、较长期不变) 战术资产配置( 根据短期形势微调) 图1 1 资产配置概念的层次结构 g r a p h l 1 t h eh i e r a r c h i c a ls t r u c t u r eo fa s s e ta l l o c a t i o n 4 基于景气指数的行业资产配置模型研究 资产配置从范围上看一般包括全球资产配置、股票债券配置及行业和风格配 置三个层次。从时闻跨度的长短来看，资产配置还分为战略资产配置和战术资产 配置两种，前者是指确定资产的目标大致比例，并保持较长时期不变；后者则是 根据市场的短期形势，在战略资产配置的基础上对持股比例进行微调。不同层次 的资产配置也具有不同的时间跨度，全球资产配置的期限通常在一年以上，股票 债券配置在半年左右，而资产类配置的时间跨度还要短些。3 “”“4 ”。资产配置层 次结构可以由图1 1 表示。 ( 2 ) 资产配置的理论基础 资产配置的一个理论基础是资本市场的中性假定，如果资本市场不是中性 的，风险与收益不匹配，某个或某一类资产的预期收益高而估算的风险低，投资 者将倾向于投资该资产，从而不进行资产配置。资本市场理论和人们的经验都得 出了风险和回报率存在着互换关系的结论，即高风险可以用高回报来补偿，低风 险相应伴随着低回报。 资产配置的另一个理论基础是资本市场理论( c a p i t a lm a r k e tt h e o r y ) 中 将资产的风险分为系统风险和非系统风险，非系统风险是可以通过组合投资来分 散的，从而以低风险获得更高的收益。依据证券市场直线在应用中的替代模型一 一币指数模型的形式，单个证券的期望收益率可以表示为： e ( r ，) = 口；+ ；e ( r 。) ( 1 - 5 ) 其中r ，代表市场组合的收益率。该种证券的回报率由两个部分组成：由口证 券的值代表特殊的回报率的部分，由肛e ( r ，) 代表的市场关联的回报率部分。相 应地，证券的风险为系统风险和该种证券非系统风险之和，可表示为： v a r ( r f ) = ，2 v a r ( r ，) + v a r ( e ) ( 1 - 6 ) 所以，资产配最组合的收益率可直接的表示为： e ( r p ) = 口，+ ，e ( r 。) ( 1 7 ) 用彤表示资产：配置中某类资产的权重，资产配置组合的风险可表示为： 基于景气指数的行业资产配置模型研究 v a r ( r ，) = ( ，。) 2 蹦r ( 尺。) 十w iz v a r ( g ，) i = 1 l = i ( 1 8 ) 伴随着证券种类的的增加，式中非系统风险部分的2 将逐步减小，可见， 资产配鼹作为投资组合构建的重要步骤是可以分散风险的；但要注意的是它分散 的是非系统风险，系统风险是不能够分散的“。进一步分析，由于不同类别的资 产和类别内资产相比，有更大的非系统风险，因此资产配置相对于证券选择更为 霞要。从另一个角度讲，为了分散非系统风险，应该选择收益率相关性低的资产 构建投资组合，在不能卖空的条件下，不同类别资产l 故益率的相关性最低，这也 证明r 资产配置的重要性。 ( 3 ) 消极资产配置和积极资产配置的理论基础 积极资产配置是指依据各类资产收益的预期变化，积极的调整各类资产的投 资比例和投资期限，从而降低投资风险和增加投资回报。消极资产配置是指投资 者在很长的一段时间内，不管各类资产的相对收益如何变化，而保持投资比例或 相对市场指数的投资比例不作调整的投资行为。w a l t e rr g o o d 等认为，高效市 场是机构投资者实行积极资产配置的理论基础，市场的高效性构成了机构投资者 积极资产配置的必要性，而“迟缓信息”1 的存在，则形成了机构投资者积极资 产配置的可行性”。 郑木清认为积极资产配置的理论基础是市场的菲完全有效性。所谓非完全有 效性，是指市场既不是完全有效的，也不足完全无效的，是在一定程度上有效的。 他通过迟缓信息来区别这三种市场，市场中的全部信息都是迟缓信息的是完全无 效的市场，存在一部分迟缓信息的市场是非完全有效的，全部是迅速信息的市场 是完全有效的n 。 需要指出的是该理论关于市场有效性的假设与熟知的“有效市场假定 ( e f f i c i e n t m a r k e th y p o t h e s i s ) ”有很大的区别，它更多的讨论信息的反应 速度，而“有效市场假说”中定义的三种市场有效形式更多的研究公开信息和私 有信息的问题。市场的完全有效和完全无效是两种极端状态，对于现实的考察， 只能是近似的度量。按这一假设，完全有效的证券市场中，只能进行消极的资产 配置。在非完全有效的市场中。证券市场在一定程度上有效，使投资者有必要分 散投资，进行资产配置。而迟缓信息的存在使通过预测市场变化而获利成为可能， “i 基缓信息”相对于“迅速信息”，是指那些需要思考、判断、专业知汉等对其做出评价的，因此传播 搿慢的信息。 6 基于景气指数的行业资产配置模型研究 使得积檄资产配最有可行性。在完全无效的市场中，投资者将不进行资产配置， 而是采取其他方式进行投资，比如依靠传统的基本面分析，可以是集中投资也可 以足分散投资。 1 23 资产配置的基本模型与方法 ( 1 ) 资产配置的基本模型 郑木清认为：积极资产配置模型按对风险的不同测度标准可以区分为，均值 方差最优化( m v o ) 模型框架下的资产配置模型和下偏风险厌恶( d o w n s i d er i s k ) 框架下的资产配置模型两类；按是否假定资产收益服从正态分布，可区分为线性 资产配置模型和非线性资产配置模型”，具体分类如表1 1 所示。 表1 _ 1 积极资产配置模型分类 t a b l e l 1c l a s s i f i o a t i o n so fp o s i t v i ea s s e ta 1 l o c a t i o nm o d e l 吴世农、陈斌等将风险的度量方法分为：m a r k o w i t z 均值一方差框架下的度 量方法、下偏风险度量方法和v a r 风险度量方法。相对应三类风险度量方法，存 在着三类资产配置模型“。 纵观已有的资产配置模型，都存在着明显的不足之处。固定投资比例调整资 产配置方法操作简单，但是其操作不考虑证券内在投资价值的变化，缺乏理论依 掘。完全机动的积极资产配置模型和h a m m e r - l o d e l i n k 动态资产配置模型假设过 于苛刻，实际操作需要进行大量的估计与预测，操作难度大。而神经网络工具的 非线性资产配置模型、下偏风险厌恶框架下的动态资产配置模型以及基于v a r 方 法的资产配景模型，目前从理论和操作上仍不成熟。 ( 2 ) 行业资产配置的数量化方法 资产配置在方法上与个股选择具有相似性，但由于资产类和股票在性质上还 存在一定的差异，使两者在处理细节上又有所不同。首先，资产配置与股票选择 基于景气指数的行业资产配置模型研究 涉及对象的数量不同，这一差别决定了它们在分析方法上存在一定差异；其次， 资产类之阳j 的相关性比股票要小；最后，某一资产类价格变化的解释变量具有一 定的封闭性，即解释不同资产类的指数变动需要用到不同的指标，其中部分指数 只对某一个或几个资产类起作用。资产配置与个股选择在性质上的不同使其分析 方法具有一定的区别：前者通常用到时间序列分析( t i m es e r i e sa n a l y s s ) ，而 后者则一般使用联立分析( c r d s ss e c t i o n a a n a l y s i s ) 。 行业配置是资产配置过程的重要环节，行业配置方法的研究得到了广泛的注 意。具体来讲，目前的行业配置方法大体上可分为两大类：一类是以马柯威茨均 值方差模型为基础的数量化方法，另一类则是所谓综合评分方法。 行业资产配置的综合评分法全方位考查不同资产类的历史收益率、股利收益 率、及价值和成长性等指标，来判断各行业资产的投资价值。比如摩根斯坦利的 提供了一种以相对评分为基础的“扳块轮换”行业资产配置方法。该方法的输入 数据包括：基本面信息，如行业的价格收益比、行业成长性等；内含定价信息， 即以股利贴现模型计算出来的行业内含价值；宏观经济信息，如政府的行业收支 及行业政策等。行业资产配置的综合评分法不仅以历史数据为决策依据，而且能 够把不同行业或资产类研究员的主观判断加入到评分过程中。从描述行业资产的 数据到综合评分的给出可以采用不同的方法，如专家打分法、层次分析法、模糊 推理法等，每种方法都需要相应的数量化模型。 综合评分法的经济学基础是罗斯的套利定价理论( a p t ) 。资产配置的综合评 分法根据多个相关因素对行业投资价值进行估计，实际上就是多因予模型在资产 类分析中的应用。不仅如此，追究综合评分法的经济学含义也会发现，评分法的 分数正好对应多因素模型中的风险收益，而指标权重则对应风险载荷。 综合评分法的技术基础是现代滤波方法。滤波技术巧妙地运用了控制论的反 馈修r f 原理，使闭环系统具有较高的精度和良好的稳定性。可以从数学上证明， 综合评分法有别于一般的“定性”分析中使用的评分法，它实际上是一种预测行 业收益的“精确化”数量分析方法。 资产配置决策中的均方差模型和资产综合评分法各有利弊。均方差模型较好 地考虑了不同资产类之间的相关性，使资产类的搭配更具科学性。但是，由于它 的输入数据主要是历史数据，因而难以反映不同行业或风格资产类的未来发展趋 势。综合评分法则较好地考虑了影响资产类未来趋势的相关因素，能够准确把握 未来方向，但由于其结果是以相对分数给出的，无法确定行业或风格之间的相关 性，不能从组合最优的角度进行资产分析。 基于景气指数的行业资产配置模型删究 12 4 目前我国关于行业资产配置的研究 从2 0 0 3 年起，市场重拾价值投资理念，而行业投资几乎成为价值投资的代 名浏，各种行业资产配置策略频繁见诸于媒体、报端。从各种机构推荐的行业资 产配置策略看，我国行业资产配置绝大部分采用了定性和定量相结合的方法，但 是其中很大一部分的定量分析只是采用简单的统计分析，没有应用现代投资管理 中的数量化方法。而各大机构开发出的行业资产配置方法和模型是商业秘密，难 以获得，从而给比较研究带来不便。目前可以获得的两个比较完整的行业资产配 置模型是鹏华基金管理公司的“行业组投资吸引度模型”和长江证券有限公司的 “本构分析”、“差异比较”及“c v a r ”结合的行业资产配景方法。 鹏华基金管理公司的“行业组投资吸引度模型”主要包括四个领域8 个评分 指标：行业估值指标评分，包括p e 、p s 、p b 行业均值；行业增长因素评分，近 年实际利润增长率和一国家权威研究机构、特定券商研究机构提供的行业增长率 经验判断为基础；行业波动风险评分，以行业增长率信息比来衡量：股价特征因 素评分，包括股价绝对值和年度累计涨幅。最后，他们根据投资者不同对市场预 期的判断和投资风险便好设计防御型和积极型行业资产配置方案。 长江证券有限公司的“本构分析”、“差异比较”及“c v a r ”结合的行业资产 配锭方法的行业评价指标体系包括盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力四 个方面，其指标层采用的是各种财务指标。在通过基于“本构”的行业评价方法 和基于差异的行业比较方法计算得出行业的相对价值后，他们通过“c v a r ”投资 组合优化方法得出行业资产配置中的各行业权重。 这两种方法都是首先应用综合评分法对行业进行比较评价，之后结合组合优 化方法得出行业投资的权重。这两种方法的缺陷是：首先，两者的指标体系或者 说所考虑的变量都比较简单；其次，更重要的是指标在评价体系中所占的权重都 依靠专家评分法获得，从而带有很大的主观性。 1 3 本文的研究思路与研究工作 如上文所述，以m v o 模型为框架的方法和综合评分法两种行业资产配置方法 各有利弊，然而，它们都是在国外成熟的证券市场的实务应用，直接移植到我国 的证券市场组合投资领域中，其适用性有待考察；仅就我国的证券市场建立晚， 序列样本点数据很短一点而言，马考维茨均值方差模型和综合评分法的可靠性就 值得怀疑。本文希望另辟蹊径，对于适合我国证券市场现状的行业资产配置系统 性方法进行初步的探索。 基于景气指数的行业资产! 堕模型研窭 首先，依据中性的资本市场假定、资本市场理论和有效市场假定研究积极行 业资产配置的条件( 必要性和可行性) 。对我国股票市场在行业层面是否符合中 性假定，非系统风险所占比重及市场有效性进行实证检验。 其次，依据经济周期和股市周期相互关系理论研究行业景气与行业殷指之间 的关系。寻找行业问行业股指与景气之间相关性差异的影响因素。以此为基础， 采用综合效益代价分析方法，建立基于景气指数的行业选择模型，并进行实证。 然后，根据套利定价理论思想，采用引量经济学方法，建立行业股指预测的 多因素模型，并进行实证与检验。 最后，通过对行业股指收益率的预测和历史波动率的度量，采用m a r k o w i t z 均值一方差模型进行行业资产配置；还依据夏普比率，提出直线配置法，并进行 实证研究与绩效检验、比较。 基于景气指数的行业资产配置模型研究 2 积极行业资产配置的条件分析 2 1 行业资产配置的必要性 依 ：文所述，考察行业资产配置的必要性主要从两个方面进行：首先，如果 股票市场在行业层面上是中性的，即预期收益与估算风险大体上相匹配，则机构 投资者有必要在股票投资中进行行业资产配置。其次，可以把按行业分类股票的 总x t 险分解为系统风险和非系统风险，其中的非系统风险就是由行业特性引起 的。如果非系统风险在总风险中所占的比重较大，则有必要进行行业资产的配置。 更进一步，可以依据套利定价理论中的多指数模型将单个证券的风险分为市场风 险、行业风险、公司风险，如果其中行业风险所占的比重较小，而公司风险所占 的比重较大，在股票投资组合的构建中，应更倾向于证券的选择。 在对我国证券市场的实证研究巾，郭丽燕等通过对我国a 股上市公司2 2 个 行业1 9 9 9 年至2 0 0 1 年3 6 个月的月数据考察了股价收益和风险的行业效应，研 究结果认为不同行业的公司的股价收益和风险均没有显著的差异。，然而，他们 采用的k i u s k a l w a l l s 检验忽略了收益率的时序性，其检验结果可能存在问题。 岁羡华等将单个股票的波动率( 风险) 分为市场水平、行业水平、特定厂商水平 = 三种，通过考察两个交易所建立以来的日数据的结论是行业风险所占的比熏非常 小”。需要指出的是，他们的研究只将行业分为6 大类，有失偏颇) 。范龙振等 考察了上海股票市场从1 9 9 5 年7 月到2 0 0 0 年6 月1 5 个行业股票的回报率月数 据，得出了相反的结论，认为一h 海股票市场存在明显的行业效应”。从上述实证 研究看，研究方法和行业分类标准影响了得出的结论，直观上看，行业分类越细、 越接近市场实际情况，相应结论中行业水平的风险就越大。对于我国股票市场的 中性假定目前的实证研究较少，下文将从行业层面进行一点粗浅的考察。 2 2 积极行业资产配置的可行性 对于积极行业资产配置的可行性可以近似地从行业股价的可预测性来考察： 如果市场在行业层面是完全有效的，价格的预测是不可行的，只能进行消极行业 资产配置；如果市场的在行业层面是非完全有效的，价格就是可预测的，可以进 行积极行业资产配置。对于股价的预测，可以依据历史价格，也可以利用附加经 济变量进行；按照“有效市场假说”如果市场弱式有效，则不能通过历史价格进 行预测，如果市场强式有效，股价的预测示不可能的。市场的弱式有效，从检验 的角度讲是比较容易的，最著名的检验就是对于股价随机游动假设的检验。如果 基于景气指数的行业资产配置模型研究 股价是随机游动的，市场是弱式有效的，给予历史价格的预测将不可能；如果不 是随机游动的，市场是非有效的，可以基于历史价格来预测，能够依此进行积极 行业资产配置。对于我国证券市场的有效性已经有大量的研究，但是都没有从行 业股价的层面进行考察。 2 3 实证研究 在进行实证研究之前有必要对于行业的分类标准，进行简要的分析。所谓行 业，是指从事国民经济中同性质的生产或其它经济社会活动的经营单位和个体构 成的组织结构体系。从严格意义上讲，行业和产业是有差别的，主要是适用范围 不同。构成产业应备三个特点：规模性、职业性、社会功能性。而行业一般没有 在舰模上的约定，但证券分析师关注的往往是有相当规模的行业，所以业内一直 约定熟成的把行业和产业视为同义语。总的来说，根据不同的行业分类需要，行 业分类的方法可以分为两种类型：管理型和投资型“! 。 管理型行业分类的特点是：一般是适应宏观经济管理的需要，分类对象是国 民经济活动总体，分类体系中包括一些非经营性行业，分类原则是按照产品的同 性，根据产业的技术特点来进行分类的“。目前，许多为我们熟知的产业分类 方法都属于管理型产业分类方法，如三次产业分类法，霍夫曼产业分类法，联合 国标准广：业分类法i s i c ，北美行业分类系统n a i c s ，中国国家统计局制定的国 民经济行业分类国家标准及中国证监会制定的上市公司行业分类指引等等。 投资型行业分类标准的目的是为投资者评价上市公司投资价值、进行证券投 资活动提供方便。从证券投资的角度来看，一般的投资者既不可能懂得各种各样 的技术，也不实际参与公司的经营管理，他们所关心的只是他们的证券投资能否 保值增值，因此证券市场的产业分类要重点反映产业的盈利前景，分类后各行业 收益差别显著，对投资者进行资产选择、组合管理等投资活动才具有重要意义， 这就需要对产业进行投资型分类。总的来说，投资型分类的对象是从事多种产业 活动的e 市公司其划分依据是以产品的同一性；其划分、归并的依据是行业在 上市公司中的地位及重要性，强调分类的前瞻性以应对未来可能的行业变化，使 分类具有稳定性与延续性。 目前，可供选择的行业分类体系有几种，包括证监会的分类、g i c s 和f t s e 、 各大券商研究所的分类等，其中各大券商的分类标准多依据g i c s 和我国证券市 场的实际情况制定的。这些分类都有其各自的优缺点，本文选择行业分类标准的 原则是：使上市公司在投资价值上具有相同的属性，便于投资分析与评价；使分 基于景气指数的行业资产配置模型研究 类后行业的个数保持适中，以有利于投资方案的优化和最终选择。依据该原则选 择申银万国证券的行业分类标准，分为2 2 个行业：农林牧渔、采掘、化工、黑 色金属、有色金属、建筑建材、机械设备、电子元器件、交运设备、信息设备、 家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、 房地产、金融服务、商业贸易、餐饮旅游、信息服务。 2 3 1 描述性统计与分析 本文选用了2 0 0 3 年1 月到2 0 0 4 年3 月申银万国证券公司研究所公葡的行业 级分类指数的周数据：。需要说明是：采用行业股指的优点是行业股指是按所 有股票流通市值加权编制而成，同时考虑了送配、分红等问题可以充分的反映各 行业股票股价及收益的变化情况：而其缺点该指数从2 0 0 3 年初开始公布，所以 只能选择该时间段的数据，样本数据较少这是研究的缺陷之一。 考虑到复合收益的问题，刘于行业股指的收益率采取对数形式，即，若第i 个 行业的指数时间序列为 r ，t = l ，2 ，3 ，) ，那么，指数收益率的时间序列 足， f = 1 ，2 ，3 ， 可以表示为： r 。= ( 1 n p i “+ 【1 一i n 己) 4 1 0 0 ( 2 - 1 ) 第z 个行业的指数的风险表示为： 片 旷j 去( 矗r 瓦) 2 ( 2 - 2 ) 各行业股指收益率均值和标准差的描述性统计结果如表1 所示，最后一行列 出了同期中信综指收益率代表整个市场收益率。对各行业股指的周收益率分别采 用k s 检验结果都服从正态分布。进一步分析，不同的行业股指的周收益率均值 相对差别比较大，其中采掘、石化、黑色金属、有色金属、电子元器件、交运设 备、公用事业、交通运输、金融服务、信息服务收益率较高，均高于同期市场指 数的收益率；相比较同期农林牧渔、纺织服装、轻工制造、医药生物、商业贸易、 餐饮旅游都很低。而在风险方面，各行业的周收益率标准差区别相对较小。与市 场指数进一步比较，从近一年多的数据看采掘、化工、黑色金属、有色金属、交 2 数据米源：h t t p ：w w ws w l 0 8 c o r n ，采用s p s s 软件进行分析和处理 1 3 苎王墨皇塑塑塑堑些鎏主望墨燮型! ! 塞 运设备、公用事业、交通运输属于低风险高收益的行业。 2 3 2 我国股票市场行业层面中性假定的检验 为了验证在我国股票市场投资中行业资产配置的必要性，需要对市场的中性 假定进行验证。简单的描述性统计及分析还不能确定市场在行业层面是否符合中 性假定。资本市场中性假定的涵义是预期收益和估算风险大体上相匹配。依据资 奉市场直线理论用夏普比率r ；。来表示按行业分类股票的单位风险要求的回报 枣： r 。，；( r “一月r ) o - 。 ( 2 3 ) 月，表示基础的无风险收益率，这里采用一年期国债的周收益率与周通货膨 胀率的差值，i = 1 ，2 ，3 ，i 代表第j 个行业。如果各行业月：。值服从正态分 布，就可以认为股票市场在行业层面上丈体上符合中性假定的。 本文以历史数据来代替预测值，各行业r 。值计算结果如表l 所示，采用k s l f 态分布检验的结果k s 检验统计z 值为0 6 6 0 ，双尾渐进显著性概率为0 7 7 7 ， 该值远大于0 0 5 ，可认为r 。值服从正态分布。因此，可以认为从2 0 0 3 年1 月 到2 0 0 4 年3 月我国股票市场在行业层面上是符合风险中性假设的，风险与收益 大体上相匹配，有必要进行行业资产配置。 23 3 我国股票市场行业股指非系统风险的检验 为进步考察行业资产配置的必要性，需要对于股票风险中特定行业水平的风险 在总风险的比重进行研究，如果比重较小，则表明行业资产配置没有想象的重要。 现有基于2 0 0 3 年以前数据的研究没有得出统一的结论，从2 0 0 3 年以来的市场运 行直观地看，表现出行业效应明显增强的新特点，但