贯穿生命周期的资产配置:目标日期基金

上篇文章我们对投资组合优化风险度量工具进行了比较。以上篇文章为基础,本文以全球养老金系统发展最为成熟的美国为例,简单介绍其养老金体系的三大支柱发展历史及现状,并从中国市场现状出发结合美国市场发展经验着重探讨基于个人养老投资管理设立的目标日期基金的构建方法。该方法以现代投资组合理论中关于最优市场组合为理论基础,综合考虑包括个人的人力资本与金融资本在内的总资产配置。该方法构建目标日期基金共分为三步:

1)设计下滑轨道;
2)采用 Mean-CVaR 方法进行细类资产配置;

3)基于已选定基金池为底层资产,通过最小化 Alpha-Tracking Error 来构建底层基金FOF组合。

目标日期基金概述

1994年,世界银行首次提出养老金体系的“三支柱”概念。经过多年的制度建设和完善,美国逐步形成了以社会保险、雇主支持的退休计划以及个人储蓄养老账户三大支柱为核心的养老体系。

  • 作为第一支柱的社会保险类似我国的基本养老保险,由政府提供。
  • 第二支柱是雇主发起的退休计划,分为DB(固定收益型)计划和DC(固定缴费型)计划。其中,DC(固定缴费型)计划目前主要有四种类型,分别是401(K) 计划、403(b)计划、457 计划和 TSP 计划(Thrift Savings Plan,美国节俭储蓄计划)。
  • 第三支柱是IRA(Individual Retirement Account)——个人退休账户,是一种特殊的储蓄账户,它允许你定期向账户内存入资金,待自己退休后再支取使用。IRA 和DB、DC一样都可享受税费优惠。

1980年以前美国居民严重依赖固定收益型计划来获得退休保障,随着人口结构逐渐老龄化,政府及企业投入养老金系统的成本增加,使得养老金的长期债务责任由政府及企业慢慢转移到了个人,也就是由“养老靠政府”转为“养老靠自己”。原本只是起辅助作用的DC计划(雇主发起的固定缴费型)及IRA(个人退休金账户)慢慢变成了个人退休投资的主流。DC计划从 1974 年占比20%左右上升到如今的46%。401(K)计划是目前美国市场上最主要的职业养老金形式,2018 年末 401(K)计划占 DC(固定缴费型) 计划的 69%。另外为了提高投资者对IRA(个人养老账户)的参与度,避免个人投资者“非理性”和“惰性”引起的资产配置失衡从而导致长期投资的回报的大幅降低,美国政府于2006年颁布《养老金保护法案》。新法案提高了缴费上限、鼓励运用雇员“自动加入”原则、默认缴费率自动增加并且加入默认投资组合选择,目标日期基金成为养老计划的合格默认投资备选之一。目标日期基金正是共同基金为养老金市场开发的“一站式解决方案”,既然投资者总是忘记及时调整资产配置,目标日期基金就“自动”调整资产配置,因此目标基金得以迅速发展。截至2020年3月末,美国目标日期基金的总规模达1.9万亿美元。

目标日期基金,又称生命周期基金,是根据投资者的退休目标日期而建立的养老投资工具。通过对典型投资者的生命周期进行刻画,随着投资者的年龄增持进行相应的资产配置调整,为投资者带来长期投资收益来满足退休后的需求。相比于普通公募基金,目标日期基金:

  • 从产品设计上更加注重大类资产配置,通过科学合理的配置方法对大类资产进行配置,以有效地实现组合风险的控制,提升组合的风险收益比;
  • 投资配比随着投资者年龄的增长而不断调整,从最初较高的权益配置比例逐步降低,同时增加固定收益的配置,来适应投资者风险偏好、风险承受能力和资产组合的变化。

目标日期基金的核心策略是设定针对某一目标日期退休的投资者各个年龄阶段的权益类和固定收益类的配比。横坐标是投资者的年龄,纵坐标是权益类资产配比,因其形态上类似一个下倾曲线,故又被称为“下滑轨道”。好的下滑轨道设计会充分考虑投资者全生命周期,包括金融资产和人力资本,以及退休后需要的所有支出。

近十年来美国目标日期基金的发展有两个非常鲜明的趋势:

  • 目标日期基金市场一直呈现高度集中的态势。根据Morningstar 2019年统计数据目标日期基金资管规模排名前五的公司揽括了79%的市场份额,集中度较2018年的78%略有提高。这五家公司中,先锋领航和富达较上期的市占率表现持平,贝莱德和美洲基金的市场份额有所提升,而普信的占有率则是略有下滑。先锋领航目标日期系列因费率低廉,仍是最受美国投资者欢迎的目标日期系列,截至2020年3月底,其规模约占全市场目标日期基金总规模的37%。
  • 随着被动投资越来越受到关注,以被动型产品为投资标的的目标基金产品的规模占比逐年增加。伴随着越来越多目标基金投资于指数型基金,基金管理人争相降低成本获取市场优势。基金费率已经成为检验目标基金产品存货能力的重要指标。

目标日期基金的构建方法:以下滑轨道设计为核心,基于负债的组合优化方法

步骤1:下滑轨道设计

现代投资组合理论起源于马科维茨(Markowitz)的均值方差模型。由在给定风险水平下预期收益最高的投资组合或给定预期收益时风险最低的投资组合组成的边界为有效边界。有效边界与资本配置线的切点为夏普比例最高的投资组合。Sharpe(1964)进一步证明了Markowitz投资组合理论中最优的投资组合就是市场组合。此外,Roll(1977)和Merton(2003)都建议将不可交易的人力资本(即该人通过其劳动力在未来所能换取的所有收入的折现值,见下文详述)纳入投资组合中进行考量,一个全面的投资组合策略既应该考虑传统的可交易资产,也应该包含不可交易的资产,如人力资本等。

Ibbotson公司是美国著名的资产配置专业顾问公司,之后被美国晨星公司(Morningstar)收购。Ibbotson生命周期资产配置方法将不可交易的人力资本加入市场组合,在现代投资组合理论的基础上使用“自上而下”和“自下而上”两种方法测算了最优市场组合的股债比为46:54,也就是投资者总资产(包含不可交易的人力资本和金融资产)的最优股债配置比。

在确定了总资产的股债配比后,我们需要进一步计算人力资本,进而得到金融资产(即我们需要通过构建投资组合进行配置的资产)在股债资产上的配比。为确定一个人的人力资本,我们需要从全生命周期的角度来整体考虑个人的资产负债表。下图描述了一个美国人资产负债表的主要条目,左边资产包含了金融资产和人力资本。人力资本可以理解为一个人除了现在拥有的金融资产外,在未来可以获得的所有收入的折现值,可以分成三部分:用于支付未来各项支出的收入,未来储蓄以及社保和DB(固定收益型)计划带来的延迟收入。右边的负债也可以分成三个部分:退休前所有支出、退休后所有支出以及遗产的部分。

随着投资者年龄增长,人力资本逐渐减少并转化为金融资产,最终金融资产值超过人力资本值。临近退休根据Ibbotson的估算,人力资本中的债券属性更强,平均来看,典型投资者的人力资本可以看成是30%股票,70%的债券。当然人力资本与很多因素相关,根据职业类型、学历等可以划分不同的资本属性,比如大学教授的人力资本债券属性更强,而对冲基金经理的人力资本股票属性更强。
如果用3:7的股债比来刻画典型投资者的人力资本属性,通过折现未来的各项净现金流到不同时点来估算人力资本,结合金融资产数据我们就可以推出不同年龄对应的金融资产股债配比,也即下滑轨道。而每个投资者由于风险偏好和风险承受能力是不一样的,Ibbotson还会根据投资者的具体信息定制下滑轨道并提供随着时间变化的最优资产配置比。

步骤2:细分资产配置

Morningstar使用Mean-CVaR模型结合负债驱动投资LDI(Liability Driven Investment)来计算下滑轨道上各细分资产最优配置比。传统均值方差模型是基于正态分布用方差来刻画风险。而正态和对数正态分布都是瘦尾分布,当使用其估计投资组合下行风险时会低估下行的规模和频率,而市场上大多数金融资产的收益分布是肥尾的。CVaR(Conditional Var at risk,条件风险价值)是在VaR(风险价值)的基础上发展出来的一种投资风险计量方法。VaR是指在一定概率水平(或者置信度)下,某一资产或投资组合的最大可能损失,CVaR是指超过VaR的所有可能损失的期望值,可以较好地衡量尾部风险。(关于VaR和CVaR的具体内容,请查看《投资组合优化风险度量工具比较》)一般组合优化模型只考虑资产端,对投资者的金融资产组合进行风险收益权衡从而优化求解。但是对养老金资产进行配置时还需要考虑负债端,也就是退休后所需要支出的现金流的现值,这样才能保证投资者整个生命周期的财务状况的健康。前文已经提到人力资本覆盖了退休前的现金支出,并且可以根据人力资本属性划分为不同比例的权益类和固定收益类资产进行建模。而将养老金的负债加入到组合优化中,需要先对投资者的未来支出进行模拟预测,划分可选支出和必选支出,得到现金流和久期特征从而利用金融资产进行建模匹配。这样每个年龄阶段每个人的资产(金融资产、人力资本)和负债都可以看成是各种细分资产的组合从而进行优化得到各细分资产的最优配置比。下图展示了两种模型结果,横坐标是波动率代表组合风险,纵坐标是组合收益,对比可以看出对于风险接近15%或更高的时候,两种方法结果一致。但是在风险小于15%时,负债相关的模型方法可以比只考虑资产的方法在相同风险水平下获得更高的收益。这个结果是可以从实践的角度进行理解的。在退休前投资者风险承受能力较高,对应曲线的右边,两种模型结果基本一致。实际情况就是人力资本提供了现阶段的支出所需现金流,为投资者提供了通胀保护。在退休后随着人力资本基本已经转化为金融资产,需要配置抗通胀的资产来为投资者提供通胀保护。这和负债相关模型对负债进行建模得到的结果基本一致,即在下滑轨道上退休后抗通胀资产类别的配置比明显会高于退休前,需要资产配置为投资者提供通胀保护。

晨星基于估值和风险模型结合蒙特卡洛模拟进行资本市场假设,计算各类细分资产的预期收益,标准差、相关性和峰度、偏度等统计数据,再根据这些进行Mean-CVaR最优化,计算最优配置比。

步骤3:优选底层资产,构建FOF组合

在为投资者量身定制符合其生命周期特征并考虑退休前后资产配置差异的下滑轨道后,晨星运用Alpha-Tracking Error优化模型将目标资产配置比作为输入,从可选基金池筛选出最优基金为投资者构建FOF组合,来实现投资者整个生命周期的战略资产配置目标。构建基金层面的投资组合的目标就是在一系列的限制条件下最小化跟踪误差、最大化超额收益,这些限制条件是为了保证基金层面的投资组合和投资者的战略资产配置目标一致。在构建组合基金池时通过筛选出未来可获得最大超额收益的主动型基金来提高FOF组合的收益,同时加入指数型基金来更好的控制各类基金与各资产指数偏离的程度即跟踪误差,这样可以更有效地利用模型寻找到组合最优解从而得到各基金的最优配置比。模型在每个细分资产类别下,除了筛选表现优异的主动管理型基金外,同时加入被动管理型基金时效果最好。大概的过程分为:

1)基金风格分析和筛选;

2)基金层面的组合优化配置。定期对基金组合根据最新数据进行组合再平衡策略,调整各基金权重保证组合最优化并最大限度地匹配战略目标配置,从而持续为投资者构建匹配其生命周期特征的最优FOF组合。

参考文献

[1] 天风金工吴先兴团队.创新基金研究系列之一:中国式目标日期基金设计攻略[R].天风证券,2018
[2] 光大证券金工团队.FOF专题系列报告之七:有的放矢,目标日期基金GlidePath设计研究[R].光大证券,2018

[3] 屈辰晨.美国目标日期基金系列研究一 | 动荡市场环境下的目标日期投资[N].晨星中国, 2020-06-08

以上是本文对于美国养老金及目标日期基金构建方法的讨论,下一篇文章我们将把话题转移到我国目标日期基金发展上,敬请关注。欢迎查看往期财富管理学习笔记系列文章:

1.《他山之石:美国财富管理行业发展变迁探究》
2.《有关基金投顾的几点思考》

3.《投资组合优化风险度量工具比较》

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封面源自Pexels。
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