506:价值:“更好”的方法?

介绍

  除非你喜欢偶尔打开一本满是灰尘的学术大部头,否则你可能对要素投资并不熟悉。它真的不像听起来那么深奥。

  你听说过风格投资——小盘股对大盘股,或者价值与增长之比。如果你曾经倾向于一种特定的风格,你已经从事了要素投资。风格投资是一种要素投资,只涉及两个因素:规模(大-小)和价值(增值-成长)。

  因素的有效定义是资产的一个属性,它解释并产生超额收益。要素投资可以被认为是购买这些产生回报的属性,而不是购买资产类别或挑选股票。

  本课程包括要素投资的历史,一些股票因素,以及因素如何创造超额回报。

历史

  最早的因素理论,可以追溯到20世纪60年代,是资本资产定价模型(CAPM),它预测一种资产的预期收益的唯一决定因素是它的收益与市场的变动有多强烈(或者,用技术术语来说,是共变)。

  这种关系的强度可以用一个叫做的变量来概括。贝塔系数为1表示,市场每移动1个百分点,资产价格就会向同一方向移动1个百分点。CAPM预测资产回报率与市场贝塔系数成线性关系。

  然而,自上世纪70年代以来,学者们已经知道,股票回报率似乎与贝塔系数无关。这一发现引发了许多毫无结果或令人费解的尝试,试图解释在资本资产定价机制不起作用的情况下,市场效率如何才能得到平衡。

其他因素

  法玛(Eugene Fama)和肯尼斯?弗伦奇(Kenneth French)通过增加两个因素——规模和价值——“修正”了资本资产定价机制(CAPM),至少对股票来说是这样。他们观察到,小型股表现优于大型股,账面/市场高的股票表现优于账面/市场低的股票。更重要的是,他们的关系很顺利;股票的价值越小或越多,回报就越高。法玛和弗伦奇将这种关系的平稳解释为,市场正在理性地“定价”这些属性,这意味着规模和价值策略在风险更高的情况下享有更高的预期回报。

  进一步的研究发现了更多的股票因素,包括动量、质量和低波动性,几乎在每一个股票市场研究。它们也表现出同样的平滑关系:因子属性越强,超额收益越高。对这些因素的解释取决于你是否相信市场是有效的。在一个有效的市场中,它们必须与风险相联系。然而,如果市场不是完全理性的,一些可能代表利用错误定价产生超额回报的定量策略。

  许多实践者不相信价值、质量、动量和低波动策略有效,因为它们风险更大。这些策略在学者们以“发现”的名义在期刊上发表之前就被投资者所利用。也很难把它们都看成是风险,因为如果你把它们放在一起,你会得到一个平稳的回报流。

  这并不意味着所有的因素都是通过识别错误的定价来获利的。一些属性,如非流动性,与较高的回报相关,因为它们显然代表着风险。因此,要素投资包括两种不同的方法:

  1. 理性因素理论,研究不同类型风险的回报以及市场如何定价。在这种情况下,要素投资就是寻找要素风险的最优投资组合。
  2. 要素投资是从业者普遍理解的,它是与超额回报相关的简单定量策略的识别。

  虽然要素投资已经存在了几十年,但它只是在过去10年才获得追随者。最近转换的包括欧洲最大的养老基金——挪威政府养老基金,以及美国最大的公共养老基金——加州公务员养老基金。

重新定义α

  基于因素的投资的一个含义是,一旦研究人员确定了一种复制因素的简单策略,一度被合理地认为是“阿尔法”的东西——可归因于技能的超额回报——就会变成“贝塔”(或一个因素)。例如,在上世纪80年代和90年代,某些对冲基金经理采用了当时还不常见的策略,比如合并套利,这种策略产生了与市场无关的出色回报。然而,一旦研究人员确定了套利策略是如何运作的,并创造出机械复制,经理人的阿尔法就变成了贝塔。

  这一过程的结果是,成为一名真正有技能的经理的障碍随着时间的推移而增加。在上世纪80年代,它的表现好到足以超越你的基准。这些天来,研究寻找证据的技能在股票共同基金控制暴露的规模,价值和动量因素。换句话说,如果你的超额回报出现在该值、小盘股或动量股跑赢大盘的时候,程序将把你的“超额”回报调整为零。

  如果你认为价值和动量策略的超额回报反映了风险,那么这是一个合理的调整。如果你相信价值和动力会因为市场无效而产生超额回报,那就不是——你所做的是重新定义了超额表现。

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