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1407 1
2020-08-27
文献来源:
Sailesh S. Radha, A Global Country Allocation Framework: A New Paradigm for Constructing an International Fund-of-Funds ETF. The Journal of Index Investing, Summer 2017, 8 (1) 59-75; DOI: https://doi.org/10.3905/jii.2017.8.1.059


推荐原因:
随着 Smart Beta 产品的发展,多因子 Smart Beta 产品逐渐受到投资者的青睐。本文基于 Smart Beta 策略,设计了全球区域配置框架,构建了多因子全球 FOF 型ETF。本文提出的投资组合构建方法在多因子 Smart Beta 策略的基础上,加入了分组(tranching)和 Fama–Macbeth 回归这两个新的步骤:本文首先根据各个国家和地区的市场规模和发展水平对所有国家和地区进行了分组,利用国家和地区收益预测机制确定了每个分组的总配置权重;然后利用 Fama–Macbeth 回归在每个分组内确定了各个因子的权重,进而根据多因子模型获得了每个分组中各个国家和地区的排名与配置比例。在此基础上,本文以单一国家和地区的 ETF 为工具,构建了全球 FOF 型 ETF。


我们的思考:

在多因子 Smart Beta 策略中,因子权重的选择是一个难点。本文在 Smart Beta 的投资框架之上,以全球股票配置为例,基于 Fama–Macbeth 回归,对各个因子的权重进行了选择,进而确定了对各个国家和地区的配置比例。这对实施全球资产配置的投资者与实施多因子 Smart Beta 策略的投资者具有重要的借鉴意义。


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2020-8-28 09:06:27
目录
全球区域配置框架:构建全球 FOF 型 ETF...........................................................- 3 -
1、引言......................................................................................................................- 3 -
2、Smart Beta 投资方法简介 ...................................................................................- 4 -
3、投资框架中的两个新步骤 ..................................................................................- 5 -
3.1 分组(Tranching).........................................................................................- 5 -
3.2 Fama–Macbeth OLS 回归方法........................................................................- 5 -
4、全球区域配置框架 ..............................................................................................- 6 -
4.1 分组.................................................................................................................- 7 -
4.2 Enhanced Beta 方法.........................................................................................- 9 -
4.3 国家和地区排名和配置方法 .......................................................................- 11 -
4.4 国家和地区收益率预测机制 .......................................................................- 14 -
4.5 单一国家和地区 ETF 的使用 ......................................................................- 15 -
5、全球区域配置模型的回测表现 ........................................................................- 16 -
6、结论....................................................................................................................- 17 -
参考文献..................................................................................................................- 17 -
图表 1、全球区域配置框架 .....................................................................................- 6 -
图表 2、构建全球区域配置模型的具体流程 .........................................................- 6 -
图表 3、基于 MSCI 世界指数(除美国)的分组(tranching)结果...................- 8 -
图表 4、对上游分组进行 Fama–Macbeth 回归的结果.........................................- 10 -
图表 5、上游分组中各因子的夏普比率 ...............................................................- 11 -
图表 6、上游分组中各因子的相关性 ...................................................................- 11 -
图表 7、上游分组的因子分类 ...............................................................................- 11 -
图表 8、上游分组的因子原始值(2015.11).......................................................- 12 -
图表 9、上游分组的因子 Z-score 值.....................................................................- 13 -
图表 10、从因子 Z-score 到国家和地区权重配置的计算过程 ...........................- 13 -
图表 11、因子强度图(加拿大)..........................................................................- 14 -
图表 12、国家和地区中期收益预测(上游分组、中游分组和下游分组)......- 15 -
图表 13、风险的来源 .............................................................................................- 16 -
图表 14、GCA 模型的理论回测收益(2004-2016.7)........................................- 17 -
图表 15、GCA 模型的理论回测表现....................................................................- 17 -
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