Dr. 謝晨彥：聰明投資省時又省力

(圖片來源：作者提供)

這幾十年資產管理的潮流不斷轉變，從追求資產的預期報酬率，到重視整體投資組合風險，再到以個別資產風險平衡為主軸，目前資產管理的主流則以智能貝他的概念為核心。自1952年馬克維茲的均值變異數最適化模型問世之後，經理人在接受高報酬伴隨高風險的認知下，同時要藉著控制預期風險水平下，極大化投資組合的預期報酬率。此種作法有一個缺點，就是只考慮整體風險但忽視風險的來源，導致風險被單一資產主導的現象，例如60股40債配置的概念，在熊市時，股票所導致的風險並非只佔60%，甚至高達整體風險的90%，這種現象與分散投資的理念相違背。

大家驚覺投資組合的預期報酬與風險水平之間，能夠掌握的是風險水平而非預期報酬，亞洲金融風暴後，大家不再以追求報酬率為唯一的目標，開始轉而重視整體投資組合的左尾風險，各種風險衡量方法的準則開始被放入資產配置的模型當中。但2008年金融海嘯，再度顛覆大家的資產管理準則，因為資產間相關係數的舊有關係丕變，相關係數的改變勢必影響風險分散的效果。2008年全球金融危機爆發，市場恐慌性賣壓不論股債或其他商品市場，都出現極端負報酬，相關係數瞬間提高，原本負相關的資產，竟轉為正相關，且係數急速攀升，導致風險分散效果完全消失。經理人開始轉為分析個別資產對投資組合的風險貢獻，隨著個別資產風險的變化來調整權重，而非傳統市值加權的方式。近期更把風險類別拆分開來，資產組合當中會分別承擔不同的風險因子，以賺取風險溢酬，也被稱為智能貝他。

(圖：投資組合；來源：作者整理)

在先前的專欄《善用風險因子配置，就能降低投資風險》中我們也和大家聊到，投資市場的風險可分為市場風險、利率風險、通膨風險以及信用風險，所以，我們只需要在投資組合中針對這四種風險進行配置，就可以達到互補的效果。以上方的投資組合來說，現階段我們使用25%的資金以SPY、QQQ、LQD、USO以及FXI來作市場風險配置。35%投入TLT來規避利率風險。通膨風險的黃金以及信用風險的美元則各佔5%、10%。

風險由資產貢獻而來，風險的比重，可以依照不同的市場環境來作資產比重的調整。舉例來說，當股市遭遇不確定導致價格波動變大時，我們就可以調降股票資產的比重，同時提高現金與黃金的比重。若是遇到央行調高利率，我們就可將債券的比重調降，轉為投入股票。透過這種智慧組合，可以降低投組中單一資產損失的比例，並藉由其他資產的獲利讓整體績效維持上升。

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