米同學(xué)
2020-11-06 15:08百題Case1問題1, 題干中第二自然段說"...factors used to explain stock returns are uncorrelated"(這里說的是factors之間不相關(guān)). 而Optimization方法中說道的是可以"accounts explicitly for the covariance among the portfolio constituents"(這里說的是成份股之間不相關(guān)). Factors和成份股在概念上還是存在區(qū)別的, 并且一個(gè)指數(shù)中能體現(xiàn)出來的有效的factors可能就幾個(gè), 但是成份股可能有幾十上百個(gè). 此外, 我以為, 我們?cè)谔崛actor的時(shí)候, 都是希望提取純粹的, 相關(guān)性盡量低的(pure beta不可能, 但盡量低就行, 畢竟即便在使用stratified sampling的時(shí)候, 有時(shí)候也很難界定什么是大盤股什么是小盤股, 而且隨著股票市值的不斷變化, 這個(gè)界限也會(huì)變得模糊, 即便是大/小盤)股劃分的方法, 我感覺他們之間的協(xié)方差也不會(huì)是0) 因此, 使用Optimization方法, 所用到的factor之間的相關(guān)性也應(yīng)該很低才是 (因?yàn)槲覀儠?huì)盡量提取"干凈"的factor). 但是為什么這道題里判斷Optimization方法中用的factors是存在明顯相關(guān)性的呢?
所屬：CFA Level III > Equity Portfolio Management 視頻位置 相關(guān)試題
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1個(gè)回答
開開助教
2020-11-09 12:49
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同學(xué)你好，factors不相關(guān)其實(shí)是個(gè)假設(shè)條件，就像物理題中經(jīng)常會(huì)假設(shè)摩擦力為0，不一定要現(xiàn)實(shí)中能夠完全還原這個(gè)假設(shè)。所以在這種情況下，就不用optimization了，用stratified sampling 就可以了，因?yàn)閟tratified的是假設(shè)factors之間是沒相關(guān)性的，而optimization會(huì)考慮到factor之間的相關(guān)性，所以optimization更復(fù)雜，而且涉及到后續(xù)需要經(jīng)常rebalance,成本也更高，所以這邊選最優(yōu)的就是stratified sampling。
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