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1、中信证券 研究部 金融工程及衍生品组 严高剑 胡浩 2009.9 中信证券 研究部 金融工程及衍生品组 严高剑 胡浩 2009.9 行业配置与行业轮动方法探讨行业配置与行业轮动方法探讨 量化投资系列研究量化投资系列研究 2 目录目录 行业配置在投资中的地位行业配置在投资中的地位 我们理解行业配置的精髓我们理解行业配置的精髓 历史实证分析与最新观点历史实证分析与最新观点 3 1.1 一个典型的投资框架：行业配置是中间层面的问题一个典型的投资框架：行业配置是中间层面的问题 Bottom-Up Top-Down Portfolio Asset Allocation Securities Select
2、ion Quantitative Analysis Risk Management 4 1.2 资产配置模型的演变：科学与艺术的结合资产配置模型的演变：科学与艺术的结合 基于分散投资进行风险管理思想的组合优化方法在华尔街得到广泛应用基于分散投资进行风险管理思想的组合优化方法在华尔街得到广泛应用 经典均值-方差模型经典均值-方差模型 2 min . . 11 ()( ) p p ww stw E RE R w 从静态向动态扩展 对风险度量的修正 对输入变量的讨论 从静态向动态扩展 对风险度量的修正 对输入变量的讨论 模型修正模型修正 1 23 下半方差下半方差/下半绝对偏差下半绝对偏差 VAR
3、高阶矩（高阶矩（MVS均值均值-方差方差-偏度） 历史数据抽样 偏度） 历史数据抽样/模拟 未来市场主观判断 两种结合： 模拟 未来市场主观判断 两种结合：B-L 再平衡再平衡 CPPI/TIPP 5 1.3 资产配置：科学与艺术的结合资产配置：科学与艺术的结合 历史数据参考历史数据参考 收益预测模型收益预测模型 驱动因素分析驱动因素分析 货币货币债券债券股票股票另类另类 中长期均衡分析： 收益，风险、 中长期均衡分析： 收益，风险、相关性相关性 中短期波动分析中短期波动分析 均值方差均值方差 BL模型 效用最大化 模型 效用最大化 Market Exposure CurrencyCurren
4、cy exposureexposure SectorSector AllocationAllocation Style Style AllocationAllocation SizeSize AllocationAllocation FactorFactor AllocationAllocation 市场预测组合优化风险目标市场预测组合优化风险目标 战略配置 战术配置 战略配置 战术配置 周期 因子 风格 动量 周期 因子 风格 动量 Bernstein：Rubbish in, Rubbish out! 6 1.4 资产配置：科学与艺术的结合资产配置：科学与艺术的结合 组合优化模块组合优化模块
5、 7 1.4 资产配置：科学与艺术的结合资产配置：科学与艺术的结合 8 1.5 资产配置：科学与艺术的结合资产配置：科学与艺术的结合 除了预期收益和风险之外 相关性及预测也至关重要 除了预期收益和风险之外 相关性及预测也至关重要 10.1413-0.15070.1035-0.0509债券 债券10.18700.80300.0487基金 基金10.19500.0569商品期货 商品期货10.1807股票 股票1房地产 房地产 10.150.290.390.210.21-0.03-0.38-0.030.35现金 现金10.720.57-0.350.080.550.050.360.52非美国政府债
6、非美国政府债10.470.42-0.22-0.080.50.170.55美国投资级债 美国投资级债1-0.230.320.15-0.20.220.41商品 商品1-0.34-0.140.450.510.34风险资本 风险资本10.550.160.310.02房地产信托 房地产信托10.570.220.59高收益债券 高收益债券10.60.29新兴市场 新兴市场10.58欧澳股票 欧澳股票1美国股票 美国股票 9 1.5 资产配置：科学与艺术的结合资产配置：科学与艺术的结合 国内市场（红色）与美国市场（蓝色）有效前沿面对比国内市场（红色）与美国市场（蓝色）有效前沿面对比 数据来源：中信证券数量化
7、投资分析系统 10 目录目录 行业配置在投资中的地位行业配置在投资中的地位 我们理解行业配置的精髓我们理解行业配置的精髓 历史实证分析与最新观点历史实证分析与最新观点 11 2.1 国内行业具有自己独特的运行规律国内行业具有自己独特的运行规律 1.00 0.68 0.89 0.74 0.84 0.83 0.93 0.95 0.92 0.79 公用 公用1.00 0.69 0.53 0.70 0.67 0.77 0.72 0.70 0.70 电信 电信1.00 0.53 0.91 0.83 0.92 0.86 0.84 0.68 信息 信息1.00 0.51 0.57 0.70 0.81 0.7
8、8 0.67 金融 金融1.00 0.87 0.93 0.88 0.87 0.70 医药 医药1.00 0.88 0.85 0.81 0.71 消费 消费1.00 0.96 0.95 0.79 可选 可选1.00 0.96 0.79 工业 工业1.00 0.82 材料 材料1.00 能源 能源 按按GICS分类分类10大行业相关系数矩阵大行业相关系数矩阵 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 行业间的高度联动 行业轮动快速切换 行业间的高度联动 行业轮动快速切换 12 2.2 行业贡献的是行业贡献的是beta而非而非alpha Sharpe 1961 Tobin 1955 1981 Marko
9、witz 1952 行业行业alpha并不显著，而并不显著，而beta却具有比较显著的差异却具有比较显著的差异 -1.0% -0.8% -0.6% -0.4% -0.2% 0.0% 0.2% 0.4% 0.6% 0.8% 1.0% 能源 原材料 工业品 耐用消费 经常消费 健康护理 金融业 信息技术 电信服务 公用事业 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 1.10 1.20 能源 原材料 工业品 耐用消费 经常消费 健康护理 金融业 信息技术 电信服务 公用事业 A股行业股行业beta比较比较A股行业股行业alpha比较比较 数据来源：中信证券数量化投资分析系统数据来源
10、：中信证券数量化投资分析系统 13 2.3 自上而下自上而下VS自下而上自下而上 Bottom-Up Top-Down Portfolio Asset Allocation Securities Selection Quantitative Analysis Risk Management 14 2.4 自下而上行业选择往下深入就是个股选择自下而上行业选择往下深入就是个股选择 行业配置组合（行业配置组合（SectorAll）与大中盘组合（）与大中盘组合（LCapGARP）走势对比）走势对比 0 100 200 300 400 500 600 060823 061117 070209 07051
11、5 070802 071029 080118 080416 080709 LCapGARPSectorAllHS300 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 15 目录目录 行业配置在投资中的地位行业配置在投资中的地位 我们理解行业配置的精髓我们理解行业配置的精髓 历史实证分析与最新观点历史实证分析与最新观点 16 3.1 从多个角度入手分析从多个角度入手分析A股市场行业轮动规律股市场行业轮动规律 A股市场具有独特的投资时钟和行业轮动特征股市场具有独特的投资时钟和行业轮动特征 行业间的高度联动行业间的高度联动 行业轮动快速切换行业轮动快速切换 行业配置结果行业配置结果 长期 短期中期 长期 短
12、期中期 动量反转动量反转 业绩驱动业绩驱动 估值回复估值回复 中信行业中信行业证监会证监会GICS 周期 非周期 上 周期 非周期 上/中中/下游下游 行业分类行业分类 17 3.2 业绩驱动主要考察业绩驱动主要考察EPS增速和增速和ROE 18 3.3 估值回复主要考虑相对估值估值回复主要考虑相对估值 19 3.4 积极利用动量反转把握短期行业轮动积极利用动量反转把握短期行业轮动 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 持有期和观测期均为一个月的动量反转效应持有期和观测期均为一个月的动量反转效应 A股市场行业动量反转效应分析股市场行业动量反转效应分析 短期动量效应显著：持有期和观察期均为一个月
13、的动量效应最显著短期动量效应显著：持有期和观察期均为一个月的动量效应最显著 中期反转效应存在：持有期和观察期均为六个月的反转效应更明显中期反转效应存在：持有期和观察期均为六个月的反转效应更明显 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 农业 公路 火电 输变电 建筑 新型建材/新材料 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00近1月收益近6月收益1月动量6月反转 -100% -50% 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 0002 0103 0203 0303 0402 05
14、03 0603 0703 0802 0903 Comp1M Mom1M Res 定量行业模型建议短期超配行业定量行业模型建议短期超配行业 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 20 3.5 行业选择：业绩驱动行业选择：业绩驱动+估值回复估值回复+动量反转动量反转 结果回溯：结果回溯： 66.7%的月份配对 66%以上行业。 长期看能配好 57.8%的行业。 超配情况：超配情况： 08年11月耐用消 费/能源/原材料 09年4月金融地产 /能源 09年7月消费（零 售、医药、半导 体、传媒） 09年8月食品医药、 健康设备、软件 服务、公用事业 定量组合的历史配置情况定量组合的历史配置情况 -1
15、0% -8% -6% -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 电信服务 工业品 公用事业 健康护理 金融业 经常消费 耐用消费 能源 信息技术 原材料 060823061123070523070823071123080523080825081124090430090831 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 21 3.6 行业选择：业绩驱动行业选择：业绩驱动+估值回复估值回复+动量反转动量反转 最新定量组合行业配置：最新定量组合行业配置： 超配地产、公用事业（电力）、建 筑、建材和信息技术 低配原材料、经常消费、耐用消费、 工业品、电信服务、制造业 -15% -10% -5%
16、0% 5% 10% 15% 采掘业 传播与文化产业 电力、煤气及水的生产和供应业 房地产业 建筑业 交通运输、仓储业 金融、保险业 农、林、牧、渔业 批发和零售贸易 社会服务业 信息技术业 制造业 综合类 增持/减持超配/低配 -10% -8% -6% -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 电信服务工业品 公用事业健康护理金融业 经常消费耐用消费能源 信息技术原材料 增持/减持超配/低配 最新定量组合行业调整与行业配置最新定量组合行业调整与行业配置 22 3.7 行业选择：业绩驱动行业选择：业绩驱动+估值回复估值回复+动量反转动量反转 信息技术领涨，地产居 前，电信服务、银行、多 样金融、交运、资本品等 居后。 超配的公用事业目前涨幅 居后。 8月月31日以来不同行业涨幅（截至日以来不同行业涨幅（截至2009-9-21） 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 0 5 10 15 20 25 30 35 运输业 食品饮料 公用事业
