반환 기반 스타일 분석

Returns-based style analysis

수익률 기반 스타일 분석은 다양한 설명 변수를 사용하여 투자 전략의 수익을 해체하기 위해 금융에서 사용되는 통계 기법이다. 이 모형은 펀드나 포트폴리오 매니저 스타일의 척도로 해석되는 자산 분류나 기타 요소에 전략의 노출을 초래한다. 모형이 공통적인 스타일 축(대/소형, 가치/성장 등)을 참고하여 주식 뮤추얼 펀드의 스타일을 보여주기 위해 가장 많이 사용되는 반면, 최근의 애플리케이션은 헤지펀드에 고용된 것과 같이 보다 복잡한 전략을 모델링하기 위해 모형의 효용성을 확장하고 있다. 업계 분석가들이 구매/판매 권장사항에 사용할 정도로 모멘텀 신호(예: 52주 하이)와 같은 요소를 사용하는 수익 기반 전략이 인기를 끌었다.[1]

역사

윌리엄 F. 샤프는 1988년 기고문 '펀드의 효과적인 자산 혼합 결정'[2]에서 이 모델을 처음 제시했다. RBSA라는 이름 아래, 이 모델은 곧 상용 소프트웨어로 출시되었고 뮤추얼 펀드 분석 보고에서 일관된 존재감을 유지하고 있다.

투자공동체가 보안선정을 넘어 실적의 결정적 동력으로 자산배분을 수용하는 쪽으로 확대되면서 보유기반 분석과 연계한 RBSA 활용 개념을 추가 논문과 연구결과가 뒷받침됐다. 1995년, 게리 브린슨, L. 랜돌프 후드, 길버트 L의 '포트폴리오 성과 결정' 논문. Beebower는 자산 배분 결정이 포트폴리오 성과 변동성의 90% 이상을 차지한다는 것을 보여주었다.[3]

개념

RBSA는 자본자산가격결정모형을 근간으로 삼고 있는데, 그 중 윌리엄 샤프도 일차적인 기여자였다.[4] CAPM에서는 단일지수를 시장 수익률을 나타내는 대리점으로 사용하는 경우가 많다. 첫 번째 단계는 복수의 시장 대리 지수를 허용하기 위해 이를 확장하는 것이다. 따라서 다음과 같다.

여기서:

  • (는) 과거 관리자 반환의 시간 스트림이며,
  • (는) 시장 지수 또는 요인의 시간 흐름 집합이다.
  • 분석에 사용된 지수 또는 인자의 수입니다.
  • (는) 회귀 방정식의 절편이며, 종종 관리자 기술로 해석된다.
  • (는) 일반적인 최소 제곱법을 사용하여 최소화해야 하는 오류다.

베타 계수는 선택된 각 지수로 대표되는 시장 수익률의 유형에 대한 노출로 해석된다. 이러한 노출은 이론적으로 복제 포트폴리오의 백분율을 나타내기 때문에, 우리는 종종 다음과 같은 제약조건을 적용한다.

[2]

이러한 제약조건은 단락을 허용하거나 지표가 아닌 요소를 사용하는 경우에 완화될 수 있다. 이러한 변경은 모형이 자본자산가격결정모형보다 차익거래가격결정론에 더 가깝게 한다.

샤프가 제안한 간단한 CAPM 구조에 대한 두 번째 개선사항은 롤링 시간 간격에 모델을 적용하는 것이었습니다. 이러한 간격 동안의 데이터는 보다 최근에 수집된 데이터의 중요성을 증가시키기 위해 기하급수적으로 가중된다. 이 추가는 알파 계수와 베타 계수가 분석에 사용된 과거 기간 동안 변경될 수 있도록 허용하는데, 이는 능동적 관리의 기대 속성이다.[5]

적용

모델의 적용은 각각의 베타에 대한 알파와 벡터를 계산하기 위해 겹치는 창문에 대해 반복적으로 퇴보하는 것을 포함하며, 따라서 관리자의 스타일을 통계적으로 파악할 수 있다. 1992년부터 이 연산은 LIPER, MPI, Zephyr Associates, Morningstar 등의 회사가 제작한 뮤추얼 펀드 분석 소프트웨어의 특징이었다. 이 계산은 웹 API로도 이용할 수 있다.[6]

RBSA 소프트웨어에 의해 계산된 노출은 유사한 전략과 비교했을 때 펀드 진화의 다양한 그림을 제공할 수 있다. 이러한 분석은 일반적으로 명시적으로 선택된 기간에 걸쳐 펀드를 더 잘 이해하기 위해 수행된다.

샤프의 원래 모델 공식화 이후, RBSA에 추가적인 연구 개발이 추가되었다. 널리 받아들여진 추가는 역사적 시기에 중심적인 창을 사용하는 것이었다. 예를 들어 2002년 1월 피폭을 계산하는 36개월의 창은 2000년 7월부터 2003년 6월까지의 기간에 걸쳐 18개월 전과 18개월 후의 데이터를 참조할 것이다. 이는 보다 정확한 과거 분석을 제공하고 모델의 스타일 변화 감지 지연을 해결한다. 그러나 이 수정은 미래를 알지 못한 채 오늘의 복귀에 중심적인 창을 적용할 수 없기 때문에 비현실적이라는 비판을 받아왔다. 정확도가 높아진 것은 보통 일반성을 잃을 가치가 있는 것으로 여겨져 왔다.

모델에 대한 다른 일반화는 Kalman 필터를 채택하여 더 일반적인 시간 확장을 허용하는 모델과 같이 고정 윈도우 제약 조건을 없애기 위해 개발되었다. 이러한 방법에는 정규성 가정으로의 회귀나 [7]동적 스타일 분석과 같은 고정 이직률 매개변수와 같은 피폭의 진화에 대한 가정된 제한이 필요하다.[8] 이러한 모델은 일반적으로 수익률에 기반한 스타일을 계속 분석하지만, 분류적으로 정의된 'RBSA'와는 별개의 것으로 간주된다.

보유기반분석과 비교

펀드의 투자 스타일을 설명하는 유사한 정보는 펀드의 보유 현황을 종합적으로 분석하여 집계할 수 있다. 투자 차량 대 알려진 투자 상품(즉, 지수)의 행동을 평가하는 수익 기반 분석은 실제 기초 증권, 펀드 및 기타 금융 상품 또는 포트폴리오를 검토하여 투자 차량을 분석하는 홀딩 기반 분석과 보완적인 방식으로 사용하고자 한다. 차체의 예를 들어 미국 주식 10주를 보유하고 있는 뮤추얼 펀드를 생각해 보자. 수익률 기반 분석은 펀드 자체의 수익률을 분석하여 이를 미국 주식 지수와 비교함으로써 펀드가 큰 성장 공간에 많이 노출되어 있다는 것을 판단할 수 있다. 홀딩스 기반 분석은 펀드의 명시적 보유량을 조사하여 해당 주식의 이름과 백분율을 제공한다. 수익률 기반 분석이 과거 수익률에 기반한다는 점을 감안할 때 전반적인 펀드나 포트폴리오 행태에 대한 코멘트를 위해 사용되는 반면, 보유 기반 분석은 특정 시점에 펀드나 포트폴리오의 구성에 전적으로 초점을 맞춘다.

참고 항목

참조

  1. ^ Low, R.K.Y.; Tan, E. (2016). "The Role of Analysts' Forecasts in the Momentum Effect" (PDF). International Review of Financial Analysis. 48: 67–84. doi:10.1016/j.irfa.2016.09.007.
  2. ^ a b Sharpe, William F. (December 1988). "Determining a Fund's Effective Asset Mix". Investment Management Review: 59–69.
  3. ^ http://www.multnomahgroup.com/resources/white-papers/returns-based-style-analysis-the-preferred-methodology
  4. ^ Sharpe, William F. (1964). "Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk". Journal of Finance. 19 (3): 425–442. doi:10.2307/2977928. hdl:10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x. JSTOR 2977928.
  5. ^ "Managed Portfolios Morningstar" (PDF). Archived (PDF) from the original on 2010-03-31. Retrieved 2012-12-17.
  6. ^ "Portfolio Optimizer Web API". Retrieved 2021-07-21.
  7. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2014-02-03. Retrieved 2012-12-17.CS1 maint: 제목으로 보관된 복사본(링크)
  8. ^ Markov, Michael; Mottl, Vadim; Muchnik, Ilya (August 2004). "Dynamic Style Analysis and Applications". SSRN 1971363. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)