Análisis de la asignación estratégica de activos

Question

Actualmente estoy tratando de formar una estrategia global de asignación de activos que combine la asignación estratégica básica y los cambios tácticos. Mi modelo ya incorpora los cambios tácticos utilizando diversos factores como el impulso, el carry, etc. Pero estoy usando una asignación estratégica base 1/N para todas mis clases de activos (acciones, bonos y materias primas). Me gustaría mejorar esta asignación base utilizando algún modelo de asignación estratégica.

Ya he leído los siguientes documentos al respecto:

Strategic Asset Allocation
Karl Eychenne, Stéphane Martinetti, Thierry Roncalli, 2011

Para aplicar la asignación estratégica de activos, debemos determinar las expectativas de riesgo y rentabilidad de las distintas clases de activos. Partiendo del paradigma de que los rendimientos a largo plazo de los activos vienen determinados por los fundamentos a largo plazo de la economía, es crucial adoptar un enfoque de valor razonable para crear expectativas. Este documento propone formalizar una metodología cuantitativa y sistemática para optimizar las carteras, desde la determinación de los pilares fundamentales a largo plazo hasta la modelización de los rendimientos de los activos y la evaluación de los riesgos de mercado. Aplicamos modelos de previsión e incorporamos la especificidad de las principales clases de activos (renta variable, renta fija e inversiones alternativas) en función de las incertidumbres que representan para el inversor con aversión al riesgo. Nuestras asignaciones resultantes dentro de la clase de activos de renta variable, y con respecto al lugar que ocupan las inversiones alternativas, cuestionan las opciones de los inversores institucionales a largo plazo, como los fondos de pensiones, que han modificado sus asignaciones a largo plazo en respuesta a la reciente crisis financiera.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2154021

y

Dynamic Strategic Asset Allocation: Risk and Return Across Economic Regimes
David Blitz, Pim Van Vliet, 2011

Proponemos un marco de inversión práctico para la asignación dinámica de activos en distintos regímenes económicos, que ilustramos utilizando una muestra de datos estadounidenses de 1948 a 2007. Identificamos cuatro regímenes en el ciclo económico y observamos que estos regímenes reflejan una pronunciada variación temporal en las propiedades de riesgo y rentabilidad de las clases de activos. La variación temporal también se observa en el riesgo de una cartera tradicional y estática de asignación estratégica de activos. Con el fin de estabilizar el riesgo a lo largo del ciclo económico, proponemos un enfoque dinámico de asignación estratégica de activos, que también puede mejorar la rentabilidad esperada. El enfoque propuesto es robusto a las variaciones en la composición variable del modelo de régimen y puede ampliarse fácilmente con diferentes variables económicas y/o activos adicionales.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1343063

Utilizan la previsión de la rentabilidad a largo plazo utilizando pilares fundamentales y económicos clave.

Agradecería que alguien dispusiera de enlaces a documentos pertinentes sobre la asignación estratégica (preferiblemente investigaciones recientes).

Una pequeña actualización sobre el tipo exacto de investigación que estoy estudiando:

Yo soy no buscando investigaciones relacionadas con la paridad de riesgo o las carteras optimizadas de MV, sino sobre estrategias de asignación de activos que combinen puntos de vista sobre la economía de los distintos países y cómo eso afectará a la rendimientos previstos a través de amplias clases de activos . Que puedo utilizar para fijar las asignaciones estratégicas para un período de los próximos 5-10 años y la superposición de los cambios tácticos mensuales (modelos para los que ya he desarrollado) Dos de este tipo de papel que he adjuntado.

No estoy seguro de por qué estoy recibiendo votos negativos en una pregunta de referencia, tal vez mi objetivo de investigación no está claro. Aquí hay otro documento de BlackRock con respecto a esto, lo ideal sería que me gustaría replicar esto, pero de nuevo han revelado demasiado poco, así que necesito similar "investigación académica".

Building resilience: a framework for strategic asset allocation

Diseñar un conjunto de modelos que reflejen de forma explícita las diferencias entre activos y macroeconómicos. Estos modelos son la base de nuestras opiniones sobre la rentabilidad de las distintas clases de activos. clases de activos

Enlace al papel

Answer 1

Una cosa que personalmente creo es que la AEA debería minimizar las previsiones de futuro. Idealmente (aunque no es posible), SAA es la asignación óptima de activos cuando no se tiene ninguna visión sobre el futuro. Una versión más débil de esta afirmación es que la AEA es la cartera que tiene más probabilidades de cumplir sus objetivos de riesgo/rentabilidad (sujetos a restricciones), basándose en hipótesis lo más fiables posible. En consecuencia, en general no me gusta introducir opiniones económicas y/o incorporar alfas en un programa de AEA. Esta es sólo una opinión personal y reconozco plenamente que otros enfoques podrían producir mejores resultados, pero pensé que debía exponer esto al principio para proporcionar algo de contexto a los comentarios que siguen.

En esencia, el AEA sólo implica dos pasos:

1. Establecer las Hipótesis del Mercado de Capitales ("CMA") para las clases de activos/factores que planea utilizar en su AEA.
2. Calcule las ponderaciones de estos activos para cumplir su objetivo de rentabilidad a largo plazo con sujeción a restricciones (como riesgo/gasto/liquidez).

Existe una amplia bibliografía sobre la AMC. Este a resume las distintas técnicas y ofrece algunos ejemplos prácticos bien conocidos. Al estar más orientado a la renta fija, son necesarias algunas actualizaciones:

1. AQR publica desde hace unos años sus CMA para las principales clases de activos. Utilizan un enfoque basado en bloques que es muy popular en el sector. Yo soy un fan: la metodología es teóricamente sólida y hace relativamente pocas suposiciones.
2. Research Affiliates también publica amplia documentación sobre sus sitio web . La metodología también se basa en bloques, pero incorpora supuestos adicionales como la reversión de la valoración. Como era de esperar, tendría mejores resultados de previsión dentro de la muestra que el enfoque de AQR (sin duda para la renta variable). Se puede argumentar que no se puede depender de la reversión de la valoración, lo que impide que entre en el proceso SAA (de nuevo, es sólo una opinión).
3. También pueden utilizarse ideas sencillas de paridad de riesgo para generar hipótesis prospectivas. Un ejemplo rápido: supongamos que, a largo plazo, todos los activos alcanzarán el mismo ratio de Sharpe de 0,3 (más o menos lo que se ha realizado, y el supuesto de igualdad garantiza que los inversores no favorecerán a unos activos en detrimento de otros ex ante), y dejemos que nuestro supuesto de volatilidad prospectiva para las acciones sea del 15%, entonces el supuesto de exceso de rentabilidad prospectiva es simplemente 0,3 * 15% = 4,5%. A continuación, se puede añadir a una hipótesis de rentabilidad en efectivo esperada para obtener la rentabilidad total prospectiva. También me gusta este enfoque por su sencillez. El supuesto principal es que todos los activos son más o menos los mismos sobre una base ajustada al riesgo, lo que de nuevo encaja bien con la creencia de que el AEA no debe tener puntos de vista fuertes.
4. Muchas otras tiendas ofrecen informes similares (p. ej, JPMorgan ). Todos acaban siendo variaciones de ideas similares.

Las búsquedas adicionales de "Capital Market Assumptions" devolverán muchas respuestas relevantes, pero como mencioné en el Respuesta de la AMC La evidencia empírica sugiere que los enfoques sencillos son notablemente difíciles de superar. Por ejemplo, los niveles de rendimiento de partida son más que suficientes para predecir la rentabilidad de la deuda pública a 10 años. En renta variable, la fórmula de John Bogle para prever la rentabilidad de la renta variable a largo plazo es sorprendentemente eficaz (y los métodos citados anteriormente pueden considerarse sus variaciones). Le animo a explorar estas técnicas más sencillas antes de adentrarse en complejos modelos econométricos. Tenga en cuenta que el horizonte de previsión es muy largo y la gama de resultados es enormemente amplia, por lo que es probable que cualquier cifra sea errónea. También me gustaría comentar que su deseo de vincular los rendimientos al crecimiento/inflación es comprensible. Pero espero estar transmitiendo que 1) la complejidad añadida no es necesaria, y 2) la literatura decepcionará (por ejemplo, el crecimiento a largo plazo y los rendimientos de la renta variable tienen escasa vinculación, piense en China...).

En cuanto al segundo paso, como otros han señalado, el enfoque tradicional, como la MVO, sigue siendo el caballo de batalla. Sin embargo, creo que es en este paso donde el trabajo adicional podría reportar dividendos. Por ejemplo, las deficiencias de la MVO son bien conocidas, y la volatilidad es una mala medida del riesgo a largo plazo. Las alternativas incluyen la optimización del remuestreo y la optimización del CVaR. Recomiendo el excelente documento de JPMorgan " No normalidad de los rendimientos del mercado " para inspirarse.

Answer 2

Markowity sigue siendo el bastión, por lo que debe empezar a leer que en mi opinión. Después, puedes echar un vistazo a la paridad de riesgo. Los últimos avances se basan en la agrupación jerárquica y las redes neuronales. Sugiero la lectura de López de Prado sobre la asignación de activos mediante agrupación jerárquica.