量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于 量化投资、对冲基金、 Fintech、人工智能、大数据 等 领域的 主流自媒体 。 公众号拥有来自 公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校 等行业 20W+ 关注者,连续2 年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
量化投资与机器学习公众号独家解读
公众号预祝大家国庆快乐
祝愿我们的祖国更加繁荣昌盛
量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档 深度、前沿、高水准 栏目。
公众号 遴选 了各大期刊前沿论文 ,按照理解和提炼的方式为读者呈现每篇论文最精华的部分。 QIML希望大家能够读到可以成长的量化文章,愿与你共同进步。
本期遴选论文
来源:Wellington Management JULY 2021
标题:Split decision: Should investors separate China from EM equities?
作者:Nick Samouilhan、Cara Lafond、Adam Berger
前言
许多国际投资者在做新兴市场资产配置的时候,正在考虑是否要将中国与其它新兴市场国家分开配置。 分开的理由是基于中国在新兴市场基准指数中的权重日益上升。不过,我们认为,关键的决定点不在于中国在新兴市场指数中的主导地位,而在于中国市场与其他新兴市场(不包括中国)的股票的相似性。如果它们实际上是“相同的东西”,那幺仅仅是规模上的差别并不会带来实际的影响。
我们以MSCI中国指数和MSCI中国以外新兴市场指数为代表,评估了两种配置的相似性。当然,没有两个国家/地区会完全一样,所以我们的重点是相似程度,以及它是否随着时间而变化。我们使用了多种度量指标来衡量相似度,因为我们认识到投资者会根据自己的资产配置方法,选择不同的方式度量其相关性。
总而言之,对与是否要把中国和中国以外的新兴市场分开考虑,不同的度量方式给出了不同的答案:
从因子的角度, 强烈支持 分开考虑
从板块构成的角度,那幺这个决定也是 有利 的
如果是基于一些共振性的度量指标,这个决定也是 比较支持 的
如果是基于风险收益的相关指标,是 不支持 这个决定的
共振性
通过相关系数及“hit rate”等指标(如下图),我们发现中国和其他新兴市场间存在明显的共振性。然而,我们发现在别的市场间,如美国和欧洲市场,也存在明显的共振,但在投资美国和欧洲时,投资者一般倾向分开配置。
我们也发现在中国与其他新兴市场的市场波动并不是一直保持一致:
收益驱动因素的相似性
首先从相互驱动的角度来看 ,我们发现两个市场的相互驱动程度在不断在下降。如图3所示,对两个市场指数的收益率进行滚动回归,可以发现除了2010年至2014年R平方显着上升之外,特别在最近几年R平方在不断的下降。
然后,再从外部驱动因素的角度来比较。 具体做法如下,首先非新兴市场指数(如日本、欧洲及美国等)进行PCA分解,选取前3个PCA因子;然后用这三个PCA因子,分别对中国市场及其他新兴市场指数的收益率进行回归分析。 如图4所示,可以发现非新兴市场指数对其他新兴市场的解释度更大。
风险收益的相似性
两个市场各自的风险收益特征在过去变化的比较剧烈,但两者变化的趋势非常类似。图5展示了各自两年的滚动收益及滚动波动率,可以看出两者重叠度非常高。 波动率方面,两个市场的整体波动在近些年都在下降,收益率在一个比较窄的区间震荡。
行业及因子收益的相似性
在板块权重方面,如下图所示,左边显示了最近两个市场在不同板块的权重差异(中国减去中国外新兴市场),右边显示了过去20年权重的总差异。 可以看出主要差异集中在非必需消费品与IT板块,近年的总体差异在下降。
从因子的角度看,两个市场在因子权重上的差异还是非常明显的,差距最小的因子来自Beta及波动等。在过去10多年,因子权重的总体差异也在不断的上升。所以如果从因子配置的角度来说,两个市场应该分开配置。
总结
通过不同角度的相似性度量,对于是否应该分开配置中国市场及中国外新兴市场这个问题,给出了不同的答案:
从因子的角度, 强烈支持 分开考虑
从板块构成的角度,那幺这个决定也是 有利 的
如果是基于一些共振性的度量指标,这个决定也是 比较支持 的
如果是基于风险收益的相关指标,是 不支持 这个决定的
Be First to Comment