请问AO方法与liability-relative asset allocation中 surplus optimization

嗨，从没放弃的小努力你好：

同学你好：

首先我们区别下AO 与 liability-relative asset allocation，它俩是两个大类的AA方法。

AO只关注资产端，与负债没有直接关系，其重点在于通过资产的增值。来实现特定的投资收益目标，所以AO 方法在资产选择上更注重资产本身的潜在回报和风险特征。

而liability-relative asset allocation 是一种基于负债情况来进行资产配置的策略。它的核心思想是根据负债的特点、期限、金额等因素来确定资产的配置，以确保资产能够有效地匹配和覆盖负债，是明确以负债为核心考量因素的。它更关注资产与负债的匹配度，比如养老金计划中确保资产足以支付未来的养老金负债，风险也主要是无法满足负债支付。

AO方法下，最典型的就是MVO，MVO就是我们一级和二级都学过的马科维茨投资组合理论，通过资本配置线和有效前沿的切点，找到最优风险资产组合，然后再按照客户的风险厌恶程度，在无风险资产和最优风险资产组合之间进行权重配比。MVO方法要画有效前沿，不同资产的E(Ri)、σi、资产之间的相关系数ρ是有效前沿的input，给定公式 U= E(R) – 0.005 λσ2，再交给电脑去做 U的最大化求解。

而liability-relative asset allocation的 surplus optimization，是将A-L得到的surplus看做一个整体，本质上是对组合的surplus进行最优化求解，求的是surplus的效用最大化。

Surplus optimization是MVO方法的变形。在MVO方法中，我们需要知道所有资产的expected return, standard deviation, correlation， 从而画出efficient frontier，在surplus optimization中，我们把MVO方法的纵坐标换成expected surplus return，横坐标换成surplus volatility，还需要资产surplus之间的correlation才能画出surplus 的有效前沿。所以surplus optimization输入变量为E(Rs), σs, ρ，是和MVO一样的 Us= E(Rs) – 0.005 λσs2求最值，原理完全相同。

----------------------------------------------
就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！